一种隧道型复合火焰探测识别方法技术

本发明专利技术公开了一种隧道型复合火焰探测识别方法，所述方法应用于隧道型复合火焰探测器，所述方法包括：对获取的图像序列进行二值化运算后进行连通性分析，得到有效目标的区域标记图，计算有效目标的亮度均值；计算有效目标的面积变化率特征，对有效目标的亮度均值序列进行快速傅里叶变换得到目标的频谱特征值；对两种不同波段的红外信号分别提取一个固定采样周期的标准差、波峰波谷数及幅值超限数；获取两种不同波段的红外信号的频谱特征值；对得到的有效目标的特征与两种不同波段的红外信号的特征相融合，基于径向基核函数的支持向量机SVM进行火焰判决；本发明专利技术的优点在于：同时满足远距离探测和抗干扰的要求。

【技术实现步骤摘要】
一种隧道型复合火焰探测识别方法
本专利技术涉及消防装备及火灾识别
，更具体涉及一种隧道型复合火焰探测识别方法。
技术介绍
隧道火灾检测是当前交通视频检测中不可或缺的主题。隧道火灾主要由装在货物的车辆燃烧或爆炸、车辆碰撞、电力电气线路短路等导致，其特点主要是起火快、难扑救，危害大。因而，急需一种实时、准确、低漏报的隧道火灾探测器。传统的基于感温、感烟、感光的传感器的火灾检测方法，容易受到隧道内气流、粉尘、湿度等影响造成漏报或者误报；基于视频的图像型火灾探测器主要包括了单波段图像型火灾探测器和多波段图像型火灾探测器，单波段图像型火灾探测器不受隧道风速、粉尘、烟雾的影响，报警响应速度迅速、灵敏度高，但是易受太阳光、人工光源如白炽灯、车灯等高温非燃烧的物质干扰，而双波段和多波段图像型火灾探测器，通过使用不同的滤光片，分别探测不同波长的图像信号，能够更较为可靠的区分火焰与其他热源，但是分别处理不同的图像信号，也增加了探测器的反应时间。而双波段点型红外火焰探测器，结合了火焰检测波段和背景参考波段两个不同波长的红外福射，可有效排除车灯等高温非燃烧物质的干扰，报警逻辑简单其成本低、反应迅速，但受传感器特性的影响，难以探测较远距离，并且不能对火源进行精确定位，因此两种火焰探测器各有优缺点，图像型火焰探测器探测距离远但是易受干扰，双波段点型红外火焰探测器难以探测较远距离但是能够有效排除干扰。中国专利授权公告号CN102348099B，公开了一种嵌入式视频烟雾探测器及烟雾识别方法，可以实时采集监控现场图像，并对采集图像进行实时处理，判断是否发生火灾。实时采集到的图像由DSP进行处理，然后提取图像的边缘特征、运动特征、纹理特征进行模式识别，从而判定该图像中是否存在烟雾。当发现存在烟雾目标时，发出报警信号并发送实时图像到消防控制室。但是其易受太阳光、人工光源如白炽灯、车灯等高温非燃烧的物质干扰，影响探测的准确性。综上，现有技术火焰探测器的探测方法不能同时满足远距离探测和抗干扰的要求。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于现有技术火焰探测器不能同时满足远距离探测和抗干扰的要求。本专利技术通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：一种隧道型复合火焰探测识别方法，所述方法应用于隧道型复合火焰探测器，所述隧道型复合火焰探测器包括高清视频模组、嵌入式芯片、用于采集两种不同波段的红外信号的热释电模块、单片机，所述高清视频模组通过MIPI接口与嵌入式芯片连接，所述热释电模块与单片机连接，单片机与嵌入式芯片连接；所述方法包括：步骤a：高清视频模组捕捉图像序列，对获取的图像序列进行二值化运算后进行连通性分析，得到有效目标的区域标记图，计算有效目标的亮度均值；步骤b：当达到一个固定检测周期后，计算有效目标的面积变化率特征，然后对有效目标的亮度均值序列进行快速傅里叶变换得到目标的频谱特征值，即得到有效目标的动态特征；步骤c：对所述热释电模块采集的两种不同波段的红外信号分别提取一个固定采样周期的标准差、波峰波谷数及幅值超限数；步骤d：对所述热释电模块采集的两种不同波段的红外信号，分别提取一个固定检测周期的信号并进行快速傅里叶变换，得到两种不同波段的红外信号的频谱特征值；步骤e：对得到的有效目标的亮度均值、面积变化率特征、动态特征与热释电模块采集的两种不同波段的红外信号的标准差、波峰波谷数、幅值超限数以及频谱特征值相融合，基于径向基核函数的支持向量机SVM，多次采用十折交叉验证法进行训练，选取准确率最高的模型作为最终的火焰判决模型，利用火焰判决模型进行火焰判决，当判决为火焰时，发出火灾报警信号，同时将火灾报警信号通过通讯接线传输到外部的消防控制室。本专利技术针对图像型火灾探测器在隧道内易受车灯影响的问题，结合点型红外火焰探测器抗车灯干扰的特性，将图像型火灾探测器的图像信号与点型红外火焰探测器的热释电信号复合，分别提取火焰的图像和热释电红外信号特征，并将其融合，然后进入火焰判决，给出火警信号，同时满足远距离探测和抗干扰的要求。进一步地，所述对高清视频模组捕捉的图像序列进行二值化运算后进行连通性分析，得到有效目标的区域标记图，包括以下步骤：步骤a1：高清视频模组捕捉到监控场所的近红外图像信息，并将图像信息发送到图像解码芯片进行解码；热释电模块采集监控场所的两种不同波段的的红外信号，并将采集的红外信号通过单片机发送至嵌入式芯片；步骤a2：图像解码芯片将解码后的图像发送至嵌入式芯片并对输入的图像信息计算图像的像素值均值，如果像素值均值小于第一预设阈值则认为视频质量合格；步骤a3：若视频质量合格，则对输入的图像序列进行帧间差分运算，得到目标运动的图像，统计图像中运动的点的数量，如果运动的点的数量大于第二预设阈值，则进入步骤a4，否则继续步骤a3；步骤a4：对输入的图像序列采用第三预设阈值进行二值化运算，得到二值化图像，并对得到的二值化图像进行形态学去噪，除去干扰点与孤立的像素点；然后对去噪后的二值化图像进行连通性分析，统计每个连通区域的面积，面积大于第四预设阈值的目标认为是有效目标，得到有效目标的区域标记图。进一步地，所述计算有效目标的亮度均值，包括：对于得到目标区域标记图，通过公式计算有效目标的亮度均值；其中，i表示图像的第i行，j表示图像的第j列，I(i,j)为图像第i行第j列的像素值，Region为目标区域，area为目标区域面积，mean表示有效目标的亮度均值。进一步地，所述步骤b，包括：当达到一个固定检测周期后，通过公式计算有效目标的面积变化率特征；其中，areai表示一个检测周期内该目标第i帧的面积，n表示一个检测周期的帧数，min表示n个值中最小的值，max表示取n个值中最大的值；通过公式对亮度均值特征序列进行傅里叶变换得到傅里叶特征向量，其中，F(K)表示傅里叶特征向量，K表示一个检测周期内该目标第K帧，K＝1,2,...N，f(k)表示一个检测周期内该目标第K帧的亮度均值，N表示一个检测周期的帧数；然后通过公式计算傅里叶特征向量的均值作为目标的频谱特征值，其中，FTM为目标的频谱特征值。进一步地，所述步骤c，包括：通过公式对所述热释电模块采集的两种不同波段的红外信号提取一个固定采样周期的标准差，其中ADCi为收集的一段热释电数据中的第i个点的值；是该段热释电数据的平均值；n是数据的一个固定采样周期的采样点数；依据波峰判据以及波谷判据对所述热释电模块采集的两种不同波段的红外信号提取一个固定采样周期的波峰波谷数，其中，波峰判据为ADCi＝(ADCi>ADCi-1)&&(ADCi>ADCi+1)i＝2,3,...n-1波谷判据为ADCi＝(ADCi<ADCi-1)&&(ADCi<ADCi+1)i＝2,3...n-1通过公式N＝count(ADCi>th)i＝1,2…,n对所述热释电模块采集的两种不同本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种隧道型复合火焰探测识别方法，其特征在于，所述方法应用于隧道型复合火焰探测器，所述隧道型复合火焰探测器包括高清视频模组、嵌入式芯片、用于采集两种不同波段的红外信号的热释电模块、单片机，所述高清视频模组通过MIPI接口与嵌入式芯片连接，所述热释电模块与单片机连接，单片机与嵌入式芯片连接；所述方法包括：/n步骤a：高清视频模组捕捉图像序列，对获取的图像序列进行二值化运算后进行连通性分析，得到有效目标的区域标记图，计算有效目标的亮度均值；/n步骤b：当达到一个固定检测周期后，计算有效目标的面积变化率特征，然后对有效目标的亮度均值序列进行快速傅里叶变换得到目标的频谱特征值，即得到有效目标的动态特征；/n步骤c：对所述热释电模块采集的两种不同波段的红外信号分别提取一个固定采样周期的标准差、波峰波谷数及幅值超限数；/n步骤d：对所述热释电模块采集的两种不同波段的红外信号，分别提取一个固定检测周期的信号并进行快速傅里叶变换，得到两种不同波段的红外信号的频谱特征值；/n步骤e：对得到的有效目标的亮度均值、面积变化率特征、动态特征与热释电模块采集的两种不同波段的红外信号的标准差、波峰波谷数、幅值超限数以及频谱特征值相融合，基于径向基核函数的支持向量机SVM，多次采用十折交叉验证法进行训练，选取准确率最高的模型作为最终的火焰判决模型，利用火焰判决模型进行火焰判决，当判决为火焰时，发出火灾报警信号，同时将火灾报警信号通过通讯接线传输到外部的消防控制室。/n...

【技术特征摘要】
1.一种隧道型复合火焰探测识别方法，其特征在于，所述方法应用于隧道型复合火焰探测器，所述隧道型复合火焰探测器包括高清视频模组、嵌入式芯片、用于采集两种不同波段的红外信号的热释电模块、单片机，所述高清视频模组通过MIPI接口与嵌入式芯片连接，所述热释电模块与单片机连接，单片机与嵌入式芯片连接；所述方法包括：
步骤a：高清视频模组捕捉图像序列，对获取的图像序列进行二值化运算后进行连通性分析，得到有效目标的区域标记图，计算有效目标的亮度均值；
步骤b：当达到一个固定检测周期后，计算有效目标的面积变化率特征，然后对有效目标的亮度均值序列进行快速傅里叶变换得到目标的频谱特征值，即得到有效目标的动态特征；
步骤c：对所述热释电模块采集的两种不同波段的红外信号分别提取一个固定采样周期的标准差、波峰波谷数及幅值超限数；
步骤d：对所述热释电模块采集的两种不同波段的红外信号，分别提取一个固定检测周期的信号并进行快速傅里叶变换，得到两种不同波段的红外信号的频谱特征值；
步骤e：对得到的有效目标的亮度均值、面积变化率特征、动态特征与热释电模块采集的两种不同波段的红外信号的标准差、波峰波谷数、幅值超限数以及频谱特征值相融合，基于径向基核函数的支持向量机SVM，多次采用十折交叉验证法进行训练，选取准确率最高的模型作为最终的火焰判决模型，利用火焰判决模型进行火焰判决，当判决为火焰时，发出火灾报警信号，同时将火灾报警信号通过通讯接线传输到外部的消防控制室。


2.根据权利要求1所述的一种隧道型复合火焰探测识别方法，其特征在于，所述对高清视频模组捕捉的图像序列进行二值化运算后进行连通性分析，得到有效目标的区域标记图，包括以下步骤：
步骤a1：高清视频模组捕捉到监控场所的近红外图像信息，并将图像信息发送到图像解码芯片进行解码；热释电模块采集监控场所的两种不同波段的的红外信号，并将采集的红外信号通过单片机发送至嵌入式芯片；
步骤a2：图像解码芯片将解码后的图像发送至嵌入式芯片并对输入的图像信息计算图像的像素值均值，如果像素值均值小于第一预设阈值则认为视频质量合格；
步骤a3：若视频质量合格，则对输入的图像序列进行帧间差分运算，得到目标运动的图像，统计图像中运动的点的数量，如果运动的点的数量大于第二预设阈值，则进入步骤a4，否则继续步骤a3；
步骤a4：对输入的图像序列采用第三预设阈值进行二值化运算，得到二值化图像，并对得到的二值化图像进行形态学去噪，除去干扰点与孤立的像素点；然后对去噪后的二值化图像进行连通性分析，统计每个连通区域的面积，面积大于第四预设阈值的目标认为是有效目标，得到有效目标的区域标记图。


3.根据权利要求1所述的一种隧道型复合火焰探测识别方法，其特征在于，所述计算有效目标的亮度均值，包括：
对于得到目标区域标记图，通过公式计算有效目标的亮度均值；其中，i表示图像的第i行，j表示图像的第j列，I(i,j)为图像第i行第j列的像素值，Region为目标区域，area为目标区域面积，mean表示有效目标的亮度均值。


4.根据权利要求1所述的一种隧道型复合火焰探测识别方法，其特征在于，所述步骤b，包括：当达到一个固定检测周期后，通过公式



计算有效目标的面积变化率特征；
其中，areai表示一个检测周期内该目标第i帧的面积，n表示一个检测周期的帧数，min表示n个值中最小的值，max表示取n个值中最大的值；
通过公式对亮度均值特征序列进行傅里叶变换得到傅里叶特征向量，其中，F(K)表示傅里叶特征向量，K表示一个检测周期内该目标第K帧，K＝1,2,...N，f(k)表示一个检测周期内该目标第K帧的亮度均值，N表示一个检测周期的帧数；
然后通过公式计算傅里叶特征向量的均值作为目标的频谱特征值，其中，FTM为目标的频谱特征值。


5.根据权利要求1所述的一种隧道型复合火焰探测识别方法，其特征在于，所述步骤c，包括：
通过公式对所述热释电模块采集的两种不同波段的红外信号提取一个固定采样周期的标准差，其中ADCi为收集的一段热释电数据中的第i个点的值；是该段热释电数据的平均值；n是数据的一个固定采样周期的采样点数；
依据波峰判据以及波谷判据对所述热释电模块采集的两种不同波段的红外信号提取一个固定采样周期的波峰波谷数，其中，
波峰判据为ADCi＝(ADCi>ADCi-1)&&(ADCi>ADCi+1)i＝2,3,...n-1
波谷判据为ADCi＝(ADCi<ADCi-1)&&(ADCi<ADCi+1)i＝2,3...n-1
通过公式N＝count(ADCi>th)i＝1,2…,n对所述热释电模块采集的两种不同波段的红外信号提取一个固定采样周期的幅值超限数，其中，count函数为统计一个固定采样周期的中超过第五预设阈值的次数，th表示第五预设阈值。


6.根据权利要求1所述的一种隧道型复合火焰探测识别方法，其特征在于，所述高清视频模组包括图像采集电路和电源电路，所述图像采集电路分成4部分，其中一个部分的图像采集电路包括图像采集芯片U1A、电容C5、电容C3、电容C12、电容C9、电容C17、电容C181、电容C221、电容C211、电容C261、电容C27、电容C1、电容C8、电容C10以及电容C14，所述图像采集芯片U1A的型号为MX291LQR-C，所述电容C5的一端、电容C3的一端、图像采集芯片U1A的A4引脚均与电源2V9_CMOS连接；电容C12的一端、电容C9的一端、图像采集芯片U1A的A7引脚均与电源2V9_CMOS连接；电容C17的一端、电容C181...

【专利技术属性】
技术研发人员：周扬，巢佰崇，杨广，许玉坤，潘洋，张睿，訾春元，
申请(专利权)人：合肥科大立安安全技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34