【技术实现步骤摘要】
一种基于多帧离散置信度森林火灾烟雾根节点检测方法
本专利技术属于森林防火和视频目标检测领域，尤其涉及一种基于视频的烟雾源根节点检测方法。
技术介绍
由于森林的特殊性，森林火灾一旦引发，很容易在风力推动下迅速蔓延，由于森林的面积较大，火灾发生时不一定能及时发现，发现火灾时往往已经蔓延了相当宽的距离，此时森林火灾的扑救也存在相当大的难度，森林火灾往往会造成巨大的资源损毁，因此对森林火灾的早期识别十分重要。烟雾是森林火灾的早期的明显特征，森林火灾早期烟雾往往为向上飘散的不规则形状，越是向上，烟雾越稀薄，越是难以被检测出，但早期烟雾的源头的位置往往是确定的，较短时间内是不变的，基于此原理，通过烟雾的分布形态确定烟雾源的位置成为重要的突破口之一。专利申请号为201910490504.9，专利技术名称为“一种基于MSER的远距离复杂环境下的烟雾根节点检测方法”的中国专利。该专利技术在采用MSER算法对远距离烟雾场景进行候选区域提取，并通过角点提取算法和凸包检测算法对图像中可能存在干扰项进行排除，然后通过骨骼提取算法对候选区域提取...
【技术保护点】
1.一种基于多帧离散置信度森林火灾烟雾根节点检测方法，其特征在于，包含以下步骤：/n第一步，视频信息预处理，通过采集固定摄像头的连续帧烟雾图像，进行帧图像提取，并通过基本的图像处理方法，得到特定尺寸的单通道灰度图像；/n第二步，烟雾动态区域提取，对获得的单通道灰度帧图像通过Vibe算法进行动态区域提取，获得该帧图像的Vibe动态区域图像；/n第三步，对得到的vibe图像进行闭操作，形成连通域；/n第四步，对连通域进行骨骼提取，得到全部帧的烟雾骨骼图像；/n第五步，在全部骨骼图像帧中以特定间隔均匀选取10张骨骼图像，并提取骨骼端点，得到十个骨骼端点点集，并对每个骨骼端点点集中...
【技术特征摘要】
1.一种基于多帧离散置信度森林火灾烟雾根节点检测方法，其特征在于，包含以下步骤：
第一步，视频信息预处理，通过采集固定摄像头的连续帧烟雾图像，进行帧图像提取，并通过基本的图像处理方法，得到特定尺寸的单通道灰度图像；
第二步，烟雾动态区域提取，对获得的单通道灰度帧图像通过Vibe算法进行动态区域提取，获得该帧图像的Vibe动态区域图像；
第三步，对得到的vibe图像进行闭操作，形成连通域；
第四步，对连通域进行骨骼提取，得到全部帧的烟雾骨骼图像；
第五步，在全部骨骼图像帧中以特定间隔均匀选取10张骨骼图像，并提取骨骼端点，得到十个骨骼端点点集，并对每个骨骼端点点集中的每个骨骼端点分别执行骨骼端点层叠搜索策略，获得每帧图像上的骨骼端点对应搜索结果整数集；
第六步，对获得的10帧图像所对应的10个整数集求离散度，并选择离散因子最大的骨骼帧为基帧，认为真实的烟雾根节点出现在该帧图像上的概率最大，对选择出来的基帧骨骼图像再次进行层叠搜索，获取每个骨骼端点所搜索到的像素点数量，将大于设定阈值TH的骨骼端点认定为具有较高置信度的烟雾根节点。
2.根据权利要求1所述的一种基于多帧离散置信度森林火灾烟雾根节点检测方法，其特征在于所述第五步中的选取10帧骨骼端点，并对其执行层叠搜索策略，具体执行方法为：
步骤501，对上一步获得的全部烟雾骨骼图像，以每25帧抽取一帧的频率获得10帧烟雾骨骼图...
【专利技术属性】
技术研发人员：程朋乐，娄黎明，郑鑫，秦政，闫磊，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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