一种基于视频分析技术的火灾探测分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及火灾探测分析技术领域，且公开了一种基于视频分析技术的火灾探测分析方法及装置，包括采集多组火灾发生时的烟雾视频图像和火光视频图像；获取所述烟雾视频图像中连续多帧图像的像素灰度值的最小变化范围(D1min，D2min)，获取所述烟雾视频图像中图像的最小灰度值Dmin和最大灰度值Dmax，该基于视频分析技术的火灾探测分析方法及装置，通过采集和处理发生火灾时，烟雾和火光的图像特征以及烟雾和火光的动态变化特征作为食品火灾探测识别和判断的对比标准，可对监测环境进行实时火灾探测，降低环境中的相似物体对火灾探测的干扰，可有效提高火灾识别和判断的准确度，有利于提高视频火灾探测的效果。有利于提高视频火灾探测的效果。有利于提高视频火灾探测的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频分析技术的火灾探测分析方法及装置


[0001]本专利技术涉及火灾探测分析
，具体为一种基于视频分析技术的火灾探测分析方法及装置。

技术介绍

[0002]火灾探测是通过利用监测设备探测对应的区域环境是否存在火灾现象，图像火灾探测技术是通过监测设备中的检测画面，对监测图像中的火焰、烟雾和监测环境中的温度进行探测分析，以实现图像火灾的探测。
[0003]现有的图像火灾探测方法是对火焰图像和烟雾图像进行静态分析，从而对火灾现象进行识别和判断，但是这种图像火灾探测方式的识别精准度不高，在探测时，监测环境中的一些相似特征的物体会被误识别，从而会出现火灾探测误报的现象，图像火灾探测的结果准确度受环境特征影响较大。

技术实现思路

[0004]为解决以上图像火灾探测方式的识别精准度不高，在探测时，监测环境中的一些相似特征的物体会被误识别，图像火灾探测的结果准确度受环境特征影响较大的问题，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于视频分析技术的火灾探测分析方法，包括以下具体步骤：
[0005]S1、采集多组火灾发生时的烟雾视频图像和火光视频图像；
[0006]S2、获取所述烟雾视频图像中连续多帧图像的像素灰度值的最小变化范围(D1min，D2min)，获取所述烟雾视频图像中图像的最小灰度值Dmin和最大灰度值Dmax；
[0007]S3、获取所述火光视频图像中连续多帧图像的像素灰度值的最小变化范围(F1min，F2min)，获取所述火光视频图像中图像的最小灰度值Fmin和最大灰度值Fmax；
[0008]S4、识别所述烟雾视频图像中烟雾特征相对静态环境特征的运动变化参数，获取烟雾特征相对静态环境特征的扩散运动特征；
[0009]S5、识别所述火光视频图像中火光特征相对静态环境特征的运动变化参数，获取火光特征相对静态环境特征的摆动运动特征；
[0010]S6、利用监控设备对环境空间进行检测，并利用视频分析技术对监控设备的监控画面进行实时分析处理；
[0011]S7、根据处理之后的图像像素，判断分析图像像素是否处于(D1min，D2min)或(F1min，F2min)中，当图像像素未落入(D1min，D2min)或(F1min，F2min)中，判断监控设备的监控画面中无火灾，否则执行S8；
[0012]S8、根据处理之后的动态图像，判断分析动态图像中的烟雾特征是否符合烟雾特征相对静态环境特征的扩散运动特征，或判断分析动态图像中的火光特征是否符合火光特征相对静态环境特征的摆动运动特征，两者满足其一，判定监控设备的监控画面中有火灾发生，反之，判断监控设备的监控画面中无火灾。
[0013]进一步的，S2中所述烟雾视频图像灰度值获取的方法：
[0014]S201、获取多组所述烟雾视频图像在一段连续时间内的连续多帧图像；
[0015]S202、对每组所述烟雾视频图像的多帧图像进行处理，获取每帧图像像素的灰度值D；
[0016]S203、记录连续多帧图像像素灰度值的变化范围(D1，D2)，记录多组所述烟雾视频图像中连续多帧图像的像素灰度值的变化范围；
[0017]S204、确定所述连续多帧图像的像素灰度值的最小变化范围(D1min，D2min)，确定所述烟雾视频图像中图像的最小灰度值Dmin和最大灰度值Dmax。
[0018]进一步的，S3中所述火光视频图像灰度值获取的方法：
[0019]S301、获取多组所述火光视频图像在一段连续时间内的连续多帧图像；
[0020]S302、对每组所述火光视频图像的多帧图像进行处理，获取每帧图像像素的灰度值F；
[0021]S303、记录连续多帧图像像素灰度值的变化范围(F1，F2)，记录多组所述火光视频图像中连续多帧图像的像素灰度值的变化范围；
[0022]S304、确定所述连续多帧图像的像素灰度值的最小变化范围(F1min，F2min)，确定所述火光视频图像中图像的最小灰度值Fmin和最大灰度值Fmax。
[0023]进一步的，S4中获取所述烟雾特征相对静态环境特征的扩散运动特征的具体步骤包括：
[0024]S401、提取所述烟雾视频图像中含有周边静态环境特征的动态烟雾图像，并获取所述动态烟雾图像的连续多帧图像；
[0025]S402、对连续多帧图像中的静态环境特征和烟雾特征进行标记；
[0026]S403、利用图像分割对连续多帧图像进行处理，获取静态环境特征图像和烟雾特征图像；
[0027]S404、识别所述动态烟雾图像中烟雾特征相对静态环境特征的运动变化参数，获取所述烟雾特征相对静态环境特征的扩散运动特征。
[0028]进一步的，S5中获取所述火光特征相对静态环境特征的摆动运动特征的具体步骤包括：
[0029]S501、提取所述火光视频图像中含有周边静态环境特征的动态火光图像，并获取所述动态火光图像的连续多帧图像；
[0030]S502、对连续多帧图像中的静态环境特征和火光特征进行标记；
[0031]S503、利用图像分割对连续多帧图像进行处理，获取静态环境特征图像和火光特征图像；
[0032]S504、识别所述动态火光图像中火光特征相对静态环境特征的运动变化参数，获取所述火光特征相对静态环境特征的摆动运动特征。
[0033]进一步的，S202中所述烟雾视频图像中帧图像灰度值D和S302中所述火光视频图像中帧图像灰度值F为：
[0034][0035]其中，R、G、B为色彩分量值。
[0036]进一步的，S404中所述烟雾特征运动变化参数和S504中所述火光特征运动变化参数的识别方法为：
[0037]将动态图像中的每帧图像分割为M
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N像素大小的块，在(N+2w，N+2w)大小的匹配窗中，w为匹配窗相对图像的边界的余值，为将当前块与前一帧中对应的块相比较，基于匹配标准找出最佳匹配，得到当前块的替代位置，将烟雾特征或火光特征的块的位置变化进行组合，获得动态图像的连续多帧图像中的烟雾特征或火光特征的运行变化参数，其中匹配标准为最小均方误差MSE或最小绝对误差MAE：
[0038][0039][0040]其中f(m,n)表示当前块在当前帧中的位置为(m，n)，f(m+i,n+j)表示当前块在前一帧中的位置为(m+i，n+j)。
[0041]一种基于视频分析技术的火灾探测装置，包括监控设备和计算机处理设备，所述监控设备与所述计算机设备之间为网络连接，所述计算机设备内部设置有图像识别模块和动态视频提取模块，所述图像识别模块用于识别和获取所述监控设备的监控画面中出现的烟雾特征图像或火光特征图像，所述动态视频提取模块用于提取所述监控设备的监控画面中出现的烟雾特征或火光特征的动态图像；
[0042]所述计算机设备设置有灰度值计算模块和视频图像动态特征分析模块，所述灰度值计算模块用于计算所述图像识别模块获取的烟雾特征图像或火光特征图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频分析技术的火灾探测分析方法，其特征在于：包括以下具体步骤：S1、采集多组火灾发生时的烟雾视频图像和火光视频图像；S2、获取所述烟雾视频图像中连续多帧图像的像素灰度值的最小变化范围(D1min，D2min)，获取所述烟雾视频图像中图像的最小灰度值Dmin和最大灰度值Dmax；S3、获取所述火光视频图像中连续多帧图像的像素灰度值的最小变化范围(F1min，F2min)，获取所述火光视频图像中图像的最小灰度值Fmin和最大灰度值Fmax；S4、识别所述烟雾视频图像中烟雾特征相对静态环境特征的运动变化参数，获取烟雾特征相对静态环境特征的扩散运动特征；S5、识别所述火光视频图像中火光特征相对静态环境特征的运动变化参数，获取火光特征相对静态环境特征的摆动运动特征；S6、利用监控设备对环境空间进行检测，并利用视频分析技术对监控设备的监控画面进行实时分析处理；S7、根据处理之后的图像像素，判断分析图像像素是否处于(D1min，D2min)或(F1min，F2min)中，当图像像素未落入(D1min，D2min)或(F1min，F2min)中，判断监控设备的监控画面中无火灾，否则执行S8；S8、根据处理之后的动态图像，判断分析动态图像中的烟雾特征是否符合烟雾特征相对静态环境特征的扩散运动特征，或判断分析动态图像中的火光特征是否符合火光特征相对静态环境特征的摆动运动特征，两者满足其一，判定监控设备的监控画面中有火灾发生，反之，判断监控设备的监控画面中无火灾。2.根据权利要求1所述的一种基于视频分析技术的火灾探测分析方法，其特征在于：S2中所述烟雾视频图像灰度值获取的方法：S201、获取多组所述烟雾视频图像在一段连续时间内的连续多帧图像；S202、对每组所述烟雾视频图像的多帧图像进行处理，获取每帧图像像素的灰度值D；S203、记录连续多帧图像像素灰度值的变化范围(D1，D2)，记录多组所述烟雾视频图像中连续多帧图像的像素灰度值的变化范围；S204、确定所述连续多帧图像的像素灰度值的最小变化范围(D1min，D2min)，确定所述烟雾视频图像中图像的最小灰度值Dmin和最大灰度值Dmax。3.根据权利要求2所述的一种基于视频分析技术的火灾探测分析方法，其特征在于：S3中所述火光视频图像灰度值获取的方法：S301、获取多组所述火光视频图像在一段连续时间内的连续多帧图像；S302、对每组所述火光视频图像的多帧图像进行处理，获取每帧图像像素的灰度值F；S303、记录连续多帧图像像素灰度值的变化范围(F1，F2)，记录多组所述火光视频图像中连续多帧图像的像素灰度值的变化范围；S304、确定所述连续多帧图像的像素灰度值的最小变化范围(F1min，F2min)，确定所述火光视频图像中图像的最小灰度值Fmin和最大灰度值Fmax。4.根据权利要求1所述的一种基于视频分析技术的火灾探测分析方法，其特征在于：S4中获取所述烟雾特征相对静态环境特征的扩散运动特征的具体步骤包括：S401、提取所述烟雾视频图像中含有周边静态环境特征的动态烟雾图像，并获取所述动态烟雾图像的连续多帧图像；
S402、对连续多帧图像中的静态环境特征和烟雾特征进行标记；S403、利用图像分割对连续...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈俊桦，夏鸣，吴雪峰，
申请(专利权)人：江苏南工科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：