基于视觉图像识别的消防分级预警算法制造技术

本发明专利技术公开了基于视觉图像识别的消防分级预警算法，包括获取多个火灾发生时刻的图像，并进行预处理得到灰度图像；从灰度图像中提取出多个图像特征，并利用最大相关最小冗余算法筛选出关键特征；构建高斯混合模型，并利用关键特征和火灾级别进行训练学习，建立高斯混合模型和半监督高斯混合模型的联合模型；实时获取监测区域的监测图像，并将监测图像的关键特征输入联合模型，判断监测区域的预警级别。本发明专利技术通过筛选关键特征去除对火灾预警相关性小的特征，提高计算效率，通过建立基于高斯混合模型和半监督高斯混合模型的联合模型，能够有效提高模型计算的准确度。能够有效提高模型计算的准确度。能够有效提高模型计算的准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉图像识别的消防分级预警算法


[0001]本专利技术涉及消防预警领域，特别涉及基于视觉图像识别的消防分级预警算法。

技术介绍

[0002]目前的火灾报警一般通过采用火灾探测器实现。火灾探测器包含感烟、感温和感光三种类型，在普通的室内环境下，上述三种类型的火灾探测方式单独或联合使用，可较好地发挥火灾报警作用，但是也存在较大的局限性，感烟探测器由于各种原因会有误报和漏报的情况发生。误报率较高，会给监控人员带来一些不便，但漏报的情况更为严重，一旦发生火灾，失效的探测器作用为零。传统的感温探测器对温度敏感，但火灾初期温度不高，故不适于早期报警，在一定条件下，温度的升高不一定是由于火灾引起的，天气火热时易产生误报。感光探测器。由于并非只有火灾才会产生红外和紫外光，其它如电焊弧、烘箱、闪电、X射线、白炽灯等亦可能发出相应波段的光，所以在实际应用中，感光探测器容易受到外界环境的影响而发生误报。
[0003]为了弥补火灾探测器的不足，图像型火灾监测系统才会应运而生，且受到了国内外的高度重视。

技术实现思路

[0004]本专利技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于视觉图像识别的消防分级预警算法，其特征在于，包括：获取多个火灾发生时刻的图像，并进行预处理得到灰度图像；从所述灰度图像中提取出多个图像特征，并利用最大相关最小冗余算法筛选出关键特征；构建高斯混合模型，并利用所述关键特征和火灾级别进行训练学习，建立高斯混合模型和半监督高斯混合模型的联合模型；实时获取监测区域的监测图像，并将所述监测图像的关键特征输入所述联合模型，判断所述监测区域的预警级别。2.如权利要求1所述的基于视觉图像识别的消防分级预警算法，其特征在于，所述图像特征包括烟雾形态特征、烟雾颜色特征、烟雾纹理特征、火焰颜色特征、火焰纹理特征、形状变化和面积变化。3.如权利要求2所述的基于视觉图像识别的消防分级预警算法，其特征在于，所述预处理包括：遍历并计算所述图像的每个像素点的灰度值；选择一个长为L的滑动窗口，其中L＝2N+1，N为正整数；遍历每个像素，计算出每个像素点L
×
L邻域内灰度值并排序，找出中值；用所述中值替代该像素的灰度值。4.如权利要求3所述的基于视觉图像识别的消防分级预警算法，其特征在于，所述烟雾形态特征的提取，具体包括如下步骤：通过对所述灰度图像中互不连通的颗粒区域进行标号，可得到颗粒个数；对烟雾颗粒在水平面投影的横截面积内的像素进行统计计算，得到烟雾面积A＝πmn，其中m表示烟雾颗粒长半轴，n表示烟雾颗粒短半轴；通过计算颗粒脊线的像素数目得到颗粒周长C＝2πn+4(m
‑
n)。5.如权利要求4所述的基于视觉图像识别的消防分级预警算法，其特征在于，所述纹理特征的提取，具体包括如下步骤：设定像素位移参数(a,b)，a表示角度，a∈(0
°
,45
°
,90
°
,135
°
)，b表示距离；单个像素点及其偏移点生成灰度值对；遍历每个像素点生成灰度共生矩阵，并计算所述灰度共生矩阵的特征值。6.如权利要求5所述的基于视觉图像识别的消防分级预警算法，其特征在于，所述特征值包括能量、对比度、逆差距和熵。7.如权利要求6所述的基于视觉图像识别的消防分级预警算法，其特征在于，所述形状变化的提取，具体包括如下步骤：将所述灰度图像划分为多个区块；采用帧间差分法分别计算所述区块的绝对误差，将所述绝对误差大于阈值的区块作为运动区块；把整个平面分为8个方向，即0
°
,45
...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊俊杰，曹光客，李贵，
申请(专利权)人：杭州申弘智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：