【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的船舶封闭舱室火警监控方法及装置
[0001]本专利技术涉及船舶智能运维及图像处理
，具体而言，尤其涉及一种基于机器视觉的船舶封闭舱室火警监控方法。
技术介绍
[0002]随着船舶智能化和无人化发展、随船人员减少，视频监测系统在船舶机械监测领域推广应用。随着船舶安全运行状态监测和视情维护的需求的不断增强，基于视觉感知信息深度分析技术和应用研究广泛开展。
[0003]传统的火情探测器容易受到机舱传感器空间位置、光线、水雾、粉尘等影响，不能及时对着火做出响应，无法满足船舶运维系统高效、节能、可靠的应用需求。
技术实现思路
[0004]鉴于现有技术的不足，本专利技术提供一种基于机器视觉的船舶封闭舱室火警监控方法及装置。本专利技术依据视觉感知信息挖掘和深度分析来实现船舶封闭舱室火情发现、预测和规划路线等智能处置。
[0005]本专利技术采用的技术手段如下：
[0006]一种基于机器视觉的船舶封闭舱室火警监控方法，包括：
[0007]获取船舶机舱内部实时监控图像，根...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的船舶封闭舱室火警监控方法，其特征在于，包括：获取船舶机舱内部实时监控图像，根据船舶机舱内部实时监控图像判断相邻帧是否存在差异，所述船舶机舱内部实时监控图像由若干安装在船舶机舱内部固定位置的摄像头提取；对与前一帧具有差异的图像帧进行火情特征对比，判断是否发生火情；当判断火情发生时，获取相邻的若干摄像头采集的火情图像帧构成火情图像帧序列，根据火情图像帧序列中火焰区域的图像特征变化进行火情趋势预测；根据火情趋势预测结果利用迪杰斯特拉算法进行逃生路径规划生成最优逃生路径。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的船舶封闭舱室火警监控方法，其特征在于，对与前一帧具有差异的图像帧进行火情特征对比，包括：根据某一区域内是否出现异于之前图像帧的亮度来确定当前检测环境是否有火焰。3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的船舶封闭舱室火警监控方法，其特征在于，确定当前检测环境中存在火焰后，对当前图像帧进行预处理，所述预处理包括增强、滤波以及归一化处理。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的船舶封闭舱室火警监控方法，其特征在于，根据火情图像帧序列中火焰区域的图像特征变化进行火情趋势预测，包括：根据火焰像素区域颜色通道特征进行火焰颜色特征提取，所述火焰像素区域颜色通道特征为火焰像素区域的红色通道值大于绿色通道值，绿色通道值大于蓝色通道值；采用角二阶矩的统计量方法进行火焰图像纹理特征提取；基于火焰颜色特征和纹理特征确定火焰区域范围；计算各帧图像火焰区域的面积，采用多项式拟合方法对下一帧图像的火焰面积进行预测；采用多项式拟合方法对下一帧图像的火焰区域重心位置进行预测。5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的船舶封闭舱室火警监控方法，其特征在于，根据火情趋势预测结果利用迪杰斯特拉算法进行逃生路径规划生成最优逃生路径，包括：把机舱内部的摄像头设置为节点(d
j
,p
j
)，其中d
j
是从第一个起点摄像头s到点j的最短路径长度，p
j
【专利技术属性】
技术研发人员：张跃文，宋志敏，王飞，张鹏，邹永久，姜兴家，杜太利，段绪旭，孙培廷，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：
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