一种基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法技术

本发明专利技术提出了一种基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法，包括紫外探测器的数据输出端与控制器的第一数据输入端相连，红外探测器的数据输出端与控制器的第二数据输入端相连，视觉探测器的数据输出端与控制器的第三数据输入端相连，视觉探测器的触发数据端与控制器的触发数据端相连，控制器的通讯端与通讯模块的通讯端相连；在服务器端分析处理视觉探测器采集的图像数据，判断火情状况。本发明专利技术将图像型火灾探测技术与紫外、红外探测结合在一起，更大的满足了人们对火灾高灵敏度、高可靠性和人眼可见的探测要求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法
本专利技术涉及图像分析领域，尤其涉及一种基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法。
技术介绍
火灾探测技术是通过利用传感器对当前环境进行检测，当发生火灾时会产生一些参量，通过对其进行检测判断当前环境有无火灾发生。传统的火灾探测主要将光、温度以及烟雾作为主要特征参量。当前烟感探测器以及温度传感器是使用最广泛最成熟的火灾检测技术，但此类传感器在仓库、室内运动场等大空间环境下使用时仍有较大缺陷，通常对早期火灾不敏感，无法与大空间建筑内的消防设施进行联动灭火，通过发现火情时火势往往难以控制，容易造成巨大损失，因此目前多传感器融合的火灾探测技术备受关注。基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法是基于多传感器融合的理念，当物体燃烧时会辐射紫外光、可见光、红外光等光谱，且火焰辐射的红外光谱中，4.3～4.4um波段出的辐射强度最大，可以合理运用这一特征对火焰进行检测。由于紫外探测器易受电弧等影响，红外探测器易受高温物体、人、日光等影响。所以紫外、红外探测器分别对当前环境进行检测，其触发信号通过与门连接至计数器，由于火焰是一个持续性的状态，和应用场景的灵敏度要求，可以自定义设计计数器报警阈值，当相机获取到当前图像时通过对图像进行分析，判断当前环境有无火情，若有火情通过火焰的面积，以及周围环境的亮度对当前火情等级做判断。基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法克服了传统的温感、烟感等传感器的缺点，其优势在于响应快的同时能够通过多个步骤减少误报，提高检测的精度，并且能对当前火灾等级进行初步判断。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法。为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术提供了一种基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测系统，包括紫外探测器、红外探测器、视觉探测器、控制器、通讯模块和服务器端；紫外探测器的数据输出端与控制器的第一数据输入端相连，红外探测器的数据输出端与控制器的第二数据输入端相连，视觉探测器的数据输出端与控制器的第三数据输入端相连，视觉探测器的触发数据端与控制器的触发数据端相连，控制器的通讯端与通讯模块的通讯端相连；控制器根据紫外探测器或/和红外探测器采集的数据，触发视觉探测器采集图像数据，并将视觉探测器采集的图像数据通过通讯模块传输至服务器端，在服务器端分析处理视觉探测器采集的图像数据，判断火情状况。在本专利技术的一种优选实施方式中，控制器包括第一计数器、第二计数器、第三计数器、与门和处理器，紫外探测器的数据输出端与处理器的第一数据输入端相连，处理器的计数数据第一输出端与第一计数器的输入端相连；红外探测器的数据输出端与处理器的第二数据输入端相连，处理器的计数数据第二输出端与第二计数器的输入端相连；第一计数器的数据输出端与与门的第一数据输入端相连，第二计数器的数据输出端与与门的第二数据输入端相连，与门的数据输出端与第三计数器的输入端相连，第三计数器的数据输出端与处理器的计数输入端相连，处理器的触发数据端与视觉探测器的触发数据端相连，视觉探测器的数据输出端与处理器的第三数据输入端相连。本专利技术还公开了一种基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法，包括如下步骤：S1，通过紫外、红外、视觉复合火焰探测器对监测环境进行实时探测。其中，紫外探测器用于探测火焰发出的紫外辐射，红外探测器用于探测火焰辐射出的4.3～4.4μm波段光谱，视觉探测器用于火焰的闪烁频率特性和火焰的视觉识别图像采集；在火焰发生时，紫外、红外传感器分别对火焰目标进行探测与识别，将结果信号传输至控制器。若触发视觉探测器，则视觉探测器进行图像和视频的捕获、识别、记录和确认。通过三个传感器的识别结果的融合，获得高可靠性、人眼可见的高灵敏度的火焰探测结果。在本专利技术的一种优选实施方式中，所述S1包括：S11，紫外探测器输出一阶报警信号：通过第一计数器进行统计，获得统计值m，根据不同的场景对灵敏度的要求，设置第一计算器阈值A，当m>A时，控制器判定为紫外探测器一阶报警信号。S12，红外探测器输出一阶报警信号：通过第二计数器进行统计，获得统计值n，根据不同的场景对灵敏度的要求，设置第二计数器阈值B，当n>B时，控制器判定为红外探测器一阶报警信号。S13，通过与门将紫外探测器和红外探测器的一阶报警信号进行融合，即控制器接收到紫外探测器且接收到红外探测器输出的一阶报警信号，控制器内的第三计数器计数一次，第三计数器达到预设计数阈值时，控制器输出二阶报警信号，传输至视觉探测器。S14视觉探测器接收到二阶报警信号后，开始对现场进行图像和视频的捕获，直至报警信号结束或人工确认。S15对获得的环境图像、视频数据进行分析，使用运动检测对前景图像进行分割，提取前景图像的颜色、纹理以及轮廓特征，融合特征量采用支持向量机(SVM)进行训练、识别火焰。S16，通过实时监测火焰在图像中的面积比例，以及当前空间内的亮度变化，绘制一定时间内的亮度变化曲线，通过曲线的走向排除因光照产生的亮度突变，通过空间内的火焰面积以及亮度加权值，这两个参数来对当前火情大小做出判断。在本专利技术的一种优选实施方式中，所述S15包括：S15-1，运用背景差分运算进行运动检测，分割出前景图像；S15-2，提取前景图像的HSI颜色特征；S15-3，使用灰度共生矩阵描述纹理特征；S15-4，使用傅里叶描述子(FD)提取轮廓信息；S15-5，将上述的特征信息构建成一定维度的特征向量；S15-6，采用支持向量机(SVM)进行训练、识别火焰；S15-7，提取火焰频闪特征对火焰进行确认。在本专利技术的一种优选实施方式中，所述S15-1中运动检测包括：运动检测采用背景差分法对前景图像进行分割，在对背景进行建模时采用高斯模型建模法，高斯模型认为检测区域的像素值，在一定时间内其颜色信息、亮度信息等满足高斯分布。当图像I中任意一点(x,y)的像素值满足：则该像素点(x,y)为背景点，当小于阈值T时该点则为前景点，u(x,y)为像素值在之前时间段的均值，σ为方差。高斯模型需要实时更新，来适应背景的缓慢变化，更新方式为：u(t+1,x,y)＝α·u(t,x,y)+(1-α)·I(x,y)，建立好背景图像后，将当前帧与背景图像做差分运算，对图像的运动区域进行分割，得到分割图像；算法如下：Ik(i,j)＝b'k(i,j)+mk(i,j)+nk(i,j)，dk(i,j)＝Ik(i,j)-bK(i,j)，其中Ik(i,j)是当前图片的在二维坐标平面下(i,j)位置处的像素信息，b'k(i,j)是当前背景图像在(i,j)位置处的像素信息，mk(i,j)代表运动物体在(i,j)位置处的像素信息；nk(i,j)代表图像中的噪声信息，dk(i,j)为前景图像的像素信息，bK(i,j)为背景信息。在本专利技术的一种优选实施方式中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测系统，其特征在于，包括紫外探测器、红外探测器、视觉探测器、控制器、通讯模块和服务器端；/n紫外探测器的数据输出端与控制器得第一数据输入端相连，红外探测器的数据输出端与控制器的第二数据输入端相连，视觉探测器的数据输出端与控制器的第三数据输入端相连，视觉探测器的触发数据端与控制器的触发数据端相连，控制器的通讯端与通讯模块的通讯端相连；/n控制器根据紫外探测器或/和红外探测器采集的数据，触发视觉探测器采集图像数据，并将视觉探测器采集的图像数据通过通讯模块传输至服务器端，在服务器端分析处理视觉探测器采集的图像数据，判断火情状况。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测系统，其特征在于，包括紫外探测器、红外探测器、视觉探测器、控制器、通讯模块和服务器端；
紫外探测器的数据输出端与控制器得第一数据输入端相连，红外探测器的数据输出端与控制器的第二数据输入端相连，视觉探测器的数据输出端与控制器的第三数据输入端相连，视觉探测器的触发数据端与控制器的触发数据端相连，控制器的通讯端与通讯模块的通讯端相连；
控制器根据紫外探测器或/和红外探测器采集的数据，触发视觉探测器采集图像数据，并将视觉探测器采集的图像数据通过通讯模块传输至服务器端，在服务器端分析处理视觉探测器采集的图像数据，判断火情状况。


2.一种基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，通过紫外、红外、视觉复合火焰探测器对监测环境进行实时探测；
在火焰发生时，紫外探测器、红外探测器分别对火焰目标进行探测与识别，将结果信号传输至控制器；
若触发视觉探测器，则视觉探测器进行图像和视频的捕获、识别、记录和确认。


3.根据权利要求2所述的基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法，其特征在于，所述S1包括：
S11，紫外探测器输出一阶报警信号：通过第一计数器进行统计，获得统计值m，根据不同的场景对灵敏度的要求，设置第一计数器阈值A，当m>A时，紫外探测器输出一阶报警信号；
S12，红外探测器输出一阶报警信号：通过第二计数器进行统计，获得统计值n，根据不同的场景对灵敏度的要求，设置第二计数器阈值B，当n>B时，红外探测器输出一阶报警信号；
S13，通过与门将紫外探测器和红外探测器的一阶报警信号进行融合，输出二阶报警信号，传输至视觉探测器；
S14，视觉探测器接受到二阶报警信号后，开始对现场进行图像和视频的捕获，直至报警信号结束或人工确认；
S15，对获得的环境图像、视频数据进行分析，使用运动检测对前景图像进行分割，提取前景图像的颜色、纹理以及轮廓特征，融合特征量采用支持向量机进行训练、识别火焰，最后提取火焰的闪烁特征对火焰进行进一步确认；
S16，通过实时监测火焰在图像中的面积比例，以及当前空间内的亮度变化，绘制一定时间内的亮度变化曲线，通过曲线的走向排除因光照产生的亮度突变，通过空间内的火焰面积以及亮度加权值，这两个参数来对当前火情大小做出判断。


4.根据权利要求3所述的基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法，其特征在于，所述S15包括：
S15-1，运用背景差分运算进行运动检测，分割出前景图像；
S15-2，提取前景图像的HSI颜色特征；
S15-3，使用灰度共生矩阵描述纹理特征；
S15-4，使用傅里叶描述子提取轮廓信息；
S15-5，将上述的特征信息构建成一定维度的特征向量；
S15-6，采用支持向量机进行训练、识别火焰；
S15-7，提取火焰频闪特征对火焰进行确认。


5.根据权利要求4所述的基于紫外、红外、视觉的综合火焰检测方法，其特征在于，所述S15-1中运动检测包括：
运动检测采用背景差分法对前景图像进行分割，在对背景进行建模时采用高斯模型建模法，高斯模型认为检测区域的像素值，在一定时间内其颜色信息、亮度信息满足高斯分布；当图像I中任意一点(x,y)的像素值满足：

【专利技术属性】
技术研发人员：王思维，刘伟，
申请(专利权)人：成都指码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51