一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法技术

本发明专利技术属于火灾监测技术领域，且公开了一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法，所述识别方法应用于监测装置中，所述监测装置包括热辐射采集单元、热辐射对比单元和视频图像数据分析单元，所述方法包括如下步骤：启动监测装置；A.通过监测装置中的热辐射采集单元采集监测装置监测范围内的热辐射能；B.通过监测装置中的热辐射对比单元将热辐射能进行优选对比；根据对比结果获取至少一个区域的热辐射能；本发明专利技术大大提高监测装置的处理效率，延长监测装置的使用寿命，并且由于装置只需需要采集异常区域的数据，让装置可以及时进行采集数据，让工作人员可以及时作出应对措施，增加了火灾的扑灭效率，降低了火灾严重化的几率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法
本专利技术属于火灾监测
，具体涉及一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法。
技术介绍
火灾是指在时间或空间上失去控制的燃烧所造成的灾害。新的标准中，将火灾定义为在时间或空间上失去控制的燃烧，在各种灾害中，火灾是最经常、最普遍地威胁公众安全和社会发展的主要灾害之一，因此需要通过实时监测，让人员可以及时救灾，从而对火情进行提前控制，从最大限度上降低火灾造成的损失。在专利号为“CN201811248760.9”的中国专利中，公开了一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法，该专利描述到“本专利技术方法通过将烟气图像在HIS模型中分割后，提取出目标图像的青灰色分量及轮廓，利用图像预处理技术分析烟气图像以及干扰图像的特征，在将烟气轮廓的圆形度作为火灾识别判据，该方法能够准确的反映烟雾运动特征，使结果受相同像素的影响较小，可大大降低误报率，能够快速准确地实现火灾烟雾探测功能”，但是该专利提出的装置使用时，会采集大量的图像数据，这大大增加了装置的数据处理量，降低装置的处理效率，缩短装置的使用寿命，并且由于装置需要采集大量数据，无法及时对异常区域进行采集，让工作人员无法及时作出应对措施，增加了火灾严重化的几率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法，以解决上述
技术介绍
中提出的装置处理效率低的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法，所述识别方法应用于监测装置中，所述监测装置包括热辐射采集单元、热辐射对比单元和视频图像数据分析单元，所述方法包括如下步骤：启动监测装置；A.通过监测装置中的热辐射采集单元采集监测装置监测范围内的热辐射能；B.通过监测装置中的热辐射对比单元将热辐射能进行优选对比；根据对比结果获取至少一个区域的热辐射能；C.在所述监测装置中，向监测装置推荐步骤B获取的区域；D.通过监测装置采集步骤B获取区域的视频图像数据；E.通过监测装置中的视频图像数据分析单元分析得到烟气图像；将烟气图像在HIS模型中进行分割，并提取目标图像的青灰色分量及轮廓；F.利用图像预处理技术分析烟气图像以及干扰图像的特征；G.再将烟气轮廓的圆形度作为火灾的识别依据，如果判别为火灾烟雾，则监测装置发出指令，控制报警器发出报警信号，并控制联动灭火装置迅速启动灭火功能，并且将火灾发生信号发送给远程监控平台；如果判别为非火灾烟雾，则返回步骤D，监测装置继续读取视频图像数据。优选的，所述火灾的识别依据为圆形度大于3的图像判定为火灾烟气图像，圆形度小于3的图像判定为非火灾烟气图像。优选的，所述热辐射能为监测装置监测范围内物体燃烧时以电磁波方式向外传递的能量。优选的，所述热辐射能的计算方式为Q=Qr+Qa+Qd；1=Qr/Q+Qa/Q+Qd/Q=r+a+d；r—反射率；a—吸收率；d—透过率。优选的，所述优选对比为热辐射能的大小对比；若区域内的热辐射能远大于室温状态下的热辐射能；则执行步骤C。优选的，所述圆形度的计算公式为C=L2/4πA，其中L为形状的周长，A为形状的面积。优选的，所述远程监控平台与监测装置的通信方式为至少为WIFI、3G、4G、5G、以太网和RS485其中的一种。优选的，所述步骤D由监测装置上的监控摄像头完成，且监控摄像头采集的视频图像数据通过ZigBee传输给视频图像数据分析单元。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：（1）本专利技术通过热辐射采集单元采集监测装置监测范围内的热辐射能进行对比，从而将监控范围内热辐射能异常的区域进行视频图像数据采集，让监测装置可以更快速的采集异常区域的视频进行分析处理，不仅减少了监测装置的视频图像数据采集量，也降低监测装置视频图像数据分析量，从而大大提高监测装置的处理效率，延长监测装置的使用寿命，并且由于装置只需需要采集异常区域的数据，让装置可以及时进行采集数据，让工作人员可以及时作出应对措施，增加了火灾的扑灭效率，降低了火灾严重化的几率。附图说明图1为本专利技术基于人工智能的火灾烟气图像识别方法的流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1所示，本专利技术提供如下技术方案：种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法，识别方法应用于监测装置中，监测装置包括热辐射采集单元、热辐射对比单元和视频图像数据分析单元，方法包括如下步骤：启动监测装置；A.通过监测装置中的热辐射采集单元采集监测装置监测范围内的热辐射能；B.通过监测装置中的热辐射对比单元将热辐射能进行优选对比；根据对比结果获取至少一个区域的热辐射能；C.在监测装置中，向监测装置推荐步骤B获取的区域；D.通过监测装置采集步骤B获取区域的视频图像数据；E.通过监测装置中的视频图像数据分析单元分析得到烟气图像；将烟气图像在HIS模型中进行分割，并提取目标图像的青灰色分量及轮廓；F.利用图像预处理技术分析烟气图像以及干扰图像的特征；G.再将烟气轮廓的圆形度作为火灾的识别依据，如果判别为火灾烟雾，则监测装置发出指令，控制报警器发出报警信号，并控制联动灭火装置迅速启动灭火功能，并且将火灾发生信号发送给远程监控平台；如果判别为非火灾烟雾，则返回步骤D，监测装置继续读取视频图像数据。目标图像的青灰色分量及轮廓的提取算法包括：选择基准点，逐个扫描图像像素点X，得到对应像素点的R、G、B分量和色调H，保留色调H在175~185之间的点，并计算所保留点的α值，只要α在0~20之间的点就可以作为基准点A；基准点的归一化，对选为基准点的A的像素点进行归一化；计算基准点的HIS值，求出归一化的像素点的最小值和最大值，计算此点的HIS值；计算下一个像素点的HIS值，继续扫描图像的下一个像素点B，计算此点的亮度、饱和度和色调的值；计算AB两点之前的空间距离；保留烟气像素点，空间距离D小于或者等于0.2的点，都可以作为初步的目标区域被保留下来，重复上述的步骤，扫描所有的像素点，得到的图像会有一些噪音，空间距离D小于或者等于0.2的点的R、G、B分量特征，可能不满足烟气颜色区域，将初步目标区域的取值范围0~20的像素点作为目标区域保留，其它像素点即作为白色背景，滤除干扰噪音。进一步的，热辐射能为监测装置监测范围内物体燃烧时以电磁波方式向外传递的能量。进一步的，远程监控平台与监测装置的通信方式为至少为WIFI、3G、4G、5G、以太网和RS485其中的一种。进一步的，步骤D由监测装置上的监控摄像头完成，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法，其特征在于：所述识别方法应用于监测装置中，所述监测装置包括热辐射采集单元、热辐射对比单元和视频图像数据分析单元，所述方法包括如下步骤：/n启动监测装置；/nA.通过监测装置中的热辐射采集单元采集监测装置监测范围内的热辐射能；/nB.通过监测装置中的热辐射对比单元将热辐射能进行优选对比；根据对比结果获取至少一个区域的热辐射能；/nC.在所述监测装置中，向监测装置推荐步骤B获取的区域；/nD.通过监测装置采集步骤B获取区域的视频图像数据；/nE.通过监测装置中的视频图像数据分析单元分析得到烟气图像；将烟气图像在HIS模型中进行分割，并提取目标图像的青灰色分量及轮廓；/nF.利用图像预处理技术分析烟气图像以及干扰图像的特征；/nG.再将烟气轮廓的圆形度作为火灾的识别依据，如果判别为火灾烟雾，则监测装置发出指令，控制报警器发出报警信号，并控制联动灭火装置迅速启动灭火功能，并且将火灾发生信号发送给远程监控平台；如果判别为非火灾烟雾，则返回步骤D，监测装置继续读取视频图像数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法，其特征在于：所述识别方法应用于监测装置中，所述监测装置包括热辐射采集单元、热辐射对比单元和视频图像数据分析单元，所述方法包括如下步骤：
启动监测装置；
A.通过监测装置中的热辐射采集单元采集监测装置监测范围内的热辐射能；
B.通过监测装置中的热辐射对比单元将热辐射能进行优选对比；根据对比结果获取至少一个区域的热辐射能；
C.在所述监测装置中，向监测装置推荐步骤B获取的区域；
D.通过监测装置采集步骤B获取区域的视频图像数据；
E.通过监测装置中的视频图像数据分析单元分析得到烟气图像；将烟气图像在HIS模型中进行分割，并提取目标图像的青灰色分量及轮廓；
F.利用图像预处理技术分析烟气图像以及干扰图像的特征；
G.再将烟气轮廓的圆形度作为火灾的识别依据，如果判别为火灾烟雾，则监测装置发出指令，控制报警器发出报警信号，并控制联动灭火装置迅速启动灭火功能，并且将火灾发生信号发送给远程监控平台；如果判别为非火灾烟雾，则返回步骤D，监测装置继续读取视频图像数据。


2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法，其特征在于：所述火灾的识别依据为圆形度大于3的图像判定为火灾烟气图像，圆形度小于3的图像判定为非火灾烟气图像。


3....

【专利技术属性】
技术研发人员：张斌，宋英杰，梁远扬，徐国炜，陈世宇，
申请(专利权)人：山东工商学院，
类型：发明
国别省市：山东;37