基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法，所述种基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法包括：通过获取监控区域的图像；将图像输入火灾识别模型，得到火灾识别模型输出的特征图像；在根据特征图像确定所述监控区域发生火灾时，向预设终端发送监控区域发生火灾的预警信息。可及时发现火灾，提高了火灾的预警实时性。

【技术实现步骤摘要】
基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法。
技术介绍
随着我国平安城市、安全社区、绿色消防等全新理念的提出，各种视频监控系统已经在国内大中城市得到了大规模推广，各主要建筑、公共区域均已安装了视频监控系统，但是对于火灾预警，通常是火情发展到一定趋势，在人员发现并报警后消防人员才会出动，由此可见，火灾无法及时发现。
技术实现思路
本专利技术实施例通过提供一种基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法，旨在解决火灾无法及时发现的技术问题。本专利技术实施例的第一方面提供一种基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法，所述基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法包括：获取监控区域的图像；将所述图像输入火灾识别模型，得到所述火灾识别模型输出的特征图像；在根据所述特征图像确定所述监控区域发生火灾时，向预设终端发送监控区域发生火灾的预警信息。在一实施例中，所述在根据所述特征图像确定所述监控区域发生火灾时，向预设终端发送监控区域发生火灾的预警信息的步骤之前，还包括：确定所述特征图像与各个预存特征图像之间的第一相似度；确定最大的第一相似度是否大于第一预设相似度，其中，在所述最大的第一相似度大于所述第一预设相似度时，所述监控区域发生火灾。在一实施例中，所述将所述图像输入火灾识别模型的步骤之后，还包括：确定所述特征图像中是否包括火焰特征或烟雾特征，其中，在所述特征图像包括火焰特征和烟雾特征中至少一个，所述监控区域发生火灾。在一实施例中，所述确定所述特征图像中是否包括火焰特征的步骤包括：确定所述特征图像中像素点的三原色分量值，且获取所述监控区域的当前光线强度；根据所述当前光线强度确定目标阈值；判断所述三原色分量值是否大于目标阈值，其中，在所述三原色分量值大于目标阈值时，在所述特征图像包括火焰特征。在一实施例中，所述确定所述特征图像中是否包括烟雾特征的步骤包括：确定所述特征图像中是否存在第一高频分量；当所述特征图像中存在所述第一高频分量时，确定所述第一高频分量与预存高频分量之间的第二相似度；确定最大的第二相似度是否大于第二预设相似度，其中，在最大的第二相似度大于所述第二预设相似度时，所述特征图像中包括烟雾特征。在一实施例中，所述确定所述特征图像中是否存在第一高频分量的步骤包括：确定所述特征图像中的水平区域、垂直区域以及对角线区域上是否存在第二高频分量；当所述水平区域、所述垂直区域以及所述对角线区域上均存在所述第二高频分量时；将所述第二高频分量累加，得到所述第一高频分量。在一实施例中，所述确定所述特征图像中是否存在第一高频分量包括：对所述特征图像进行小波变换，以确定所述特征图像中是否存在所述第一高频分量。在一实施例中，所述在根据所述特征图像确定所述监控区域发生火灾时，向预设终端发送监控区域发生火灾的预警信息的步骤之前包括：获取相邻的特征图像之间的第三相似度；判断所述第三相似度是否小于第三预设相似度，其中，所述第三相似度小于第三预设相似度时，所述监控区域发生火灾。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警装置，所述基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警装置包括：摄像头、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法的各个步骤。为实现上述目的，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法的各个步骤。本专利技术提供的基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法，通过获取监控区域的图像；将图像输入火灾识别模型，得到火灾识别模型输出的特征图像；在根据特征图像确定所述监控区域发生火灾时，向预设终端发送监控区域发生火灾的预警信息。通过获取监控区域的图像来分析当前监控区域是否发生了火灾，进而在火灾形势未扩大前进行预警，可及时发现火灾，提高了火灾的预警实时性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例涉及的基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法的基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警装置的硬件构架示意图；图2为本专利技术基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法第二实施例的流程示意图；图4为本专利技术基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法第三实施例的流程示意图；图5为本专利技术基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法第四实施例的步骤60的细化流程示意图；图6为本专利技术基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法第五实施例的步骤60的细化流程示意图；图7为本专利技术基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法第六实施例的步骤64的细化流程示意图；图8为本专利技术基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法第七实施例的流程示意图。具体实施方式为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。本专利技术的主要解决方案是：通过获取监控区域的图像；将图像输入火灾识别模型，得到火灾识别模型输出的特征图像；在根据特征图像确定所述监控区域发生火灾时，向预设终端发送监控区域发生火灾的预警信息。通过获取监控区域的图像来分析当前监控区域是否发生了火灾，进而在火灾形势未扩大前进行预警，可及时发现火灾，提高了火灾的预警实时性。作为一种实现方式，装置可以如图1所述。本专利技术实施例方案涉及的是装置，装置包括：处理器101，例如CPU，存储器102，通信总线103，摄像头104。其中，通信总线103用于实现这些组件之间的连接通信。存储器102可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。如图1所述，作为一种计算机存储介质的存储器103中可以包括检测程序；摄像头104可以用于采集监控区域的图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法，其特征在于，所述基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法包括：/n获取监控区域的图像；/n将所述图像输入火灾识别模型，得到所述火灾识别模型输出的特征图像；/n在根据所述特征图像确定所述监控区域发生火灾时，向预设终端发送监控区域发生火灾的预警信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法，其特征在于，所述基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法包括：
获取监控区域的图像；
将所述图像输入火灾识别模型，得到所述火灾识别模型输出的特征图像；
在根据所述特征图像确定所述监控区域发生火灾时，向预设终端发送监控区域发生火灾的预警信息。


2.如权利要求1所述的基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法，其特征在于，所述在根据所述特征图像确定所述监控区域发生火灾时，向预设终端发送监控区域发生火灾的预警信息的步骤之前，还包括：
确定所述特征图像与各个预存特征图像之间的第一相似度；
确定最大的第一相似度是否大于第一预设相似度，其中，在所述最大的第一相似度大于所述第一预设相似度时，所述监控区域发生火灾。


3.如权利要求1所述的基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法，其特征在于，所述将所述图像输入火灾识别模型的步骤之后，还包括：
确定所述特征图像中是否包括火焰特征或烟雾特征，其中，在所述特征图像包括火焰特征和烟雾特征中至少一个，所述监控区域发生火灾。


4.如权利要求3所述的基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法，其特征在于，所述确定所述特征图像中是否包括火焰特征的步骤包括：
确定所述特征图像中像素点的三原色分量值，且获取所述监控区域的当前光线强度；
根据所述当前光线强度确定目标阈值；
判断所述三原色分量值是否大于目标阈值，其中，在所述三原色分量值大于目标阈值时，在所述特征图像包括火焰特征。


5.如权利要求3所述的基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法，其特征在于，所述确定所述特征图像中是否包括烟雾特征的步骤包括：
确定所述特征图像中是否存在第一高频分量；
当所述特征图像中存在所述第一高频分量时，确定所述第一高频分量与预存高频分量之间的...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐俊生，张俊，马兵会，
申请(专利权)人：北京华正明天信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11