基于像素技术的视频火焰检测方法及装置和设备制造方法及图纸

本申请涉及一种基于像素技术的视频火焰检测方法，包括：将采集到的监测区域的图像数据按照RGB颜色模型分离为R通道数据、G通道数据和B通道数据；基于R通道数据、G通道数据和B通道数据，结合HSI颜色模型对图像数据中的各像素点进行检测判断，检测并识别出图像数据中的火焰像素；根据检测识别出的火焰像素，确定图像数据中的火焰区域。其通过分离得到的RGB通道数据对图像数据中的像素点进行检测识别，并根据检测识别出的对应为火焰的像素点确定图像数据中的火焰区域，实现了由图像数据中自动识别出火焰区域的功能。并且，由图像数据中各像素点出发，对图像数据中的像素点进行是否对应为火焰的检测识别，最终得到的检测结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】
基于像素技术的视频火焰检测方法及装置和设备
本申请涉及安全防护
，尤其涉及一种基于像素技术的视频火焰检测方法及装置和设备。
技术介绍
森林火灾位居破坏森林的三大自然灾害(病害、虫害、火灾)之首，其不仅给人类的经济建设造成巨大损失，破坏生态环境，而且还会威胁到人民生命财产安全。目前，在森林火灾防护方式中可以通过森林防火智能视频监控系统，由森林防火智能视频监控系统采集森林监控区域的图像或视频，然后通过所采集到的图像或视频进行火灾区域的识别。在相关技术中，通过森林防火智能视频监控系统进行森林火灾区域的检测时，一般是由人工来识别图像或视频中的火焰，从而实现对森林火灾区域的检测识别的。而通过人工识别的方式，不仅效率低，并且还很容易出现误判和错判的情况，影像最终检测识别结果的效率。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提出了一种基于像素技术的视频火焰检测方法，可以有效提高火焰区域的检测识别结果的效率。根据本申请的一方面，提供了一种基于像素技术的视频火焰检测方法，包括：将采集到的监测区域的图像数据按照RGB颜色模型分离为R本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于像素技术的视频火焰检测方法，其特征在于，包括：/n将采集到的监测区域的图像数据按照RGB颜色模型分离为R通道数据、G通道数据和B通道数据；/n基于所述R通道数据、所述G通道数据和所述B通道数据，结合HSI颜色模型对所述图像数据中的各像素点进行检测判断，检测并识别出所述图像数据中的火焰像素；/n根据检测识别出的所述火焰像素，确定所述图像数据中的火焰区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于像素技术的视频火焰检测方法，其特征在于，包括：
将采集到的监测区域的图像数据按照RGB颜色模型分离为R通道数据、G通道数据和B通道数据；
基于所述R通道数据、所述G通道数据和所述B通道数据，结合HSI颜色模型对所述图像数据中的各像素点进行检测判断，检测并识别出所述图像数据中的火焰像素；
根据检测识别出的所述火焰像素，确定所述图像数据中的火焰区域。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，结合HSI颜色模型对所述图像数据中的各像素点进行检测判断，检测并识别出所述图像数据中的火焰像素，包括：
基于R通道数据、所述G通道数据和所述B通道数据，分别计算出所述图像数据中各像素点的像素信息；
根据各所述像素点的像素信息，与预设的限制条件进行比较；
在各所述像素点的像素信息满足所述限制条件时，确定当前比较判断的像素点为所述火焰像素；
其中，所述限制条件为根据所述HSI颜色模型确定的R分量、G分量和B分量之间关系的约束条件。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，各所述像素点的像素信息包括：各所述像素点的R分量像素参数、G分量像素参数和B分量像素参数；
其中，所述像素参数包括色度和饱和度中的至少一种。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述限制条件为以下至少一条：
rule1：R≥G≥B；
rule2：R≥RT；
rule3：S≥((255-R)*ST/RT)；
其中，RT为R分量阈值，ST为饱和度阈值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测并识别出所述图像数据中的火焰像素时，还包括：
根据检测识别出的所述火焰像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：荣继，
申请(专利权)人：北京锐马视讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11