基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法，所述火灾识别与报警方法通过在井下安装摄像机，实时采集并识别监控区域疑似火灾图像，并通过监测火焰燃烧具有不规则形态特征进行矿井火灾识别与报警。所述火灾识别与报警方法充分考虑了火灾燃烧图像特征，辨识快速，准确简单，能为井下遇险人员争取宝贵的救援和逃生时间。取宝贵的救援和逃生时间。取宝贵的救援和逃生时间。

【技术实现步骤摘要】
基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法


[0001]本专利技术涉及一种基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法，该方法涉及数字图像处理技术和通信技术等领域。

技术介绍

[0002]煤炭行业，瓦斯、火灾、水灾、顶板、煤尘等事故困扰着煤矿安全生产。数据表明，我国煤矿发生的重特大事故统计中，矿井火灾及火灾引起的爆炸是事故占比最高、致灾最严重的。矿井火灾一旦发生，如果火势不能得到及时控制，波及范围将迅速扩大，造成大量人员伤亡和财产损失；进一步可能会作为引爆源致使井下高浓度瓦斯和煤尘区域发生爆炸，对井下环境造成二次创伤。因此，快速识别井下火灾灾情，及时报警，有针对性的启动应急预案和应急救援，对于煤炭安全生产来说至关重要。
[0003]在现有的矿井火灾监测技术中，包括有各类传感器综合监测法，比如温度、烟雾、气体等传感器，该类监测虽然具有可靠性高、操作简单的优点，但是基于井下作业场景复杂，其布置及维护工作量大且受干扰源影响大；红外辐射测温装备监测法，能实现对火源进行测温，但是测温精度受井下环境因素及火灾干扰源影响较大；视觉特征监测法，目前主流的矿井火灾监测技术，但是现有的监测技术采取判定火灾的特征变量较多，虽然信息特征包含丰富，但是所包含的不稳定因素也较多，基于多镜头及多帧图像综合判定火灾灾情，会导致判定时间较长，漏报率及误报率较高。
[0004]因此，有必要研究新的矿井火灾快速识别方法，缩短判定时间，减小现有监测技术针对矿井火灾感知的误报率和漏报率。尽早发现矿井火灾，并能够第一时间对火灾灾害进行报警，是及时进行应急救援，挽救井下遇险人员生命的重要保障。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法，该方法充分考虑了火灾燃烧图像特征，能够快速辨别火灾和火灾干扰源，准确简单，能为井下遇险人员争取更多的救援和逃生时间。所述火灾识别与报警方法包括在巷道、采煤工作面和掘进工作面安装摄像机实时监测监控区域，依据疑似火灾图像上疑似火灾区域轮廓外顶点接多边形与内顶点接多边形边、角数量特征关系是否满足设定条件进行火灾报警判定，依据设定时间内判定为火灾报警的次数与总判定次数比值是否满足设定条件进行井下监控区域火灾判定，当判定井下监控区域发生火灾，立即向监控终端发出火灾报警信号；
[0006]所述火灾报警判定的工作过程包括：
[0007]步骤1：摄像机实时采集监控区域的图像，所述监控图像经过图像滤波去噪，图像增强及图像像素二值化后，当图像上有单块区域像素特征值N1大于设定的阈值H时，判定所述图像为单块区域的疑似火灾图像；当图像上有多块不连通区域像素特征值N
i
(i≥2)均大于设定的阈值H时，判定所述图像为多块区域的疑似火灾图像，执行步骤2；当不满足疑似火灾图像判定条件，则持续监测；
[0008]步骤2：当疑似火灾图像上只有单块疑似火灾区域时，直接将疑似火灾图像上疑似火灾区域进行轮廓边缘特征处理，提取轮廓上特征顶点，分别得到疑似火灾区域轮廓外顶点接多边形和内顶点接多边形，并求出外顶点接多边形的边、角数及边长值和内顶点接多边形的边、角数及边长值；或当疑似火灾图像上有多块疑似火灾区域时，则将多块疑似火灾区域进行图像分割，分块对疑似火灾区域进行轮廓边缘特征处理，提取轮廓上特征顶点，分别得到疑似火灾区域轮廓外顶点接多边形和内顶点接多边形，并求出外顶点接多边形的边、角数及边长值和内顶点接多边形的边、角数及边长值，执行步骤3；
[0009]步骤3：当疑似火灾图像上疑似火灾区域轮廓内、外顶点接多边形的边、角满足条件时，式中k
ea
、k
eb
、LB
ez
分别为所述外顶点接多边形边数、角数、边长值，k
ec
、k
ed
、LC
ez
分别为内顶点接多边形边数、角数、边长值，k
r
、z1、z2为设定阈值；所述k
r
、z1、z2由试验测定或人为设定得到，则执行步骤4，否则返回执行步骤1；
[0010]步骤4：进行火灾报警，并返回执行步骤1。
[0011]1.所述火灾识别与报警方法进一步包括：所述井下监控区域火灾判定过程包括，持续时间T秒循环执行火灾报警判定的工作，当所述满足火灾报警判定条件的疑似火灾图像报警次数变量X与图像的总判定次数变量Y比值大于设定的阈值S时，即X/Y＞S，则判定井下监控区域发生火灾。
[0012]2.所述火灾识别与报警方法进一步包括：所述外顶点接多边形为依据疑似火灾图像上疑似火灾区域轮廓外凸顶点，依次直线连接形成的多边形。
[0013]3.所述火灾识别与报警方法进一步包括：所述内顶点接多边形为依据疑似火灾图像上疑似火灾区域轮廓内凹顶点，依次直线连接形成的多边形。
[0014]4.所述火灾识别与报警方法进一步包括：所述步骤2中提取轮廓上特征顶点为作疑似火灾区域轮廓的逼近多边形，得到所述轮廓逼近多边形上顶点及坐标，进一步地，对轮廓逼近多边形上各顶点进行判定，得到所述轮廓逼近多边形上外凸顶点及坐标和内凹顶点及坐标。
[0015]5.所述火灾识别与报警方法进一步包括：所述外顶点接多边形的边数计算方法为角数计算方法为所述计算方法中
为各疑似火灾区域轮廓外凸顶点坐标；所述内顶点接多边形边数计算方法为角数计算方法为所述计算方法中为各疑似火灾区域轮廓内凹顶点坐标。
[0016]6.所述火灾识别与报警方法进一步包括：所述摄像机包括可见光摄像机、远红外摄像机、近红外摄像机和紫外摄像机。
[0017]所述基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法具有以下特点：
[0018]1.本专利技术的火灾识别方法充分分析了火灾燃烧图像轮廓特征，充分分析了井下火灾干扰源的图像轮廓特征，所述方法基于疑似火灾图像轮廓的内、外多边形的边、角、边长值等综合信息进行火灾判定，更加有利于对火灾干扰源进行甄别及剔除，能够减小对火灾灾情的误报和漏报。
[0019]2.本专利技术方法不仅高效的利用了火灾图像的特征信息，且图像处理部分的算法构建简洁、高效，单帧图像即可快速判定火灾信息，所述方法特征提取辨识度高，变量少，从而缩短了疑似火灾的判别时间，进一步为井下被困及受灾人员争取更多的逃生时间。
附图说明
[0020]图1基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法实施方案示意图。
[0021]图2火灾监测报警设备结构示意图。
[0022]图3基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法的火灾报警流程示意图
[0023]图4基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法的火灾判定流程示意图。
具体实施方式
[0024]图1是基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法实施方案示例，主要组成包括：
[0025]1.存储服务器(101)，所述存储服务器与图像采集摄像机(105)通信连接，负责存储转发由摄像机提供的监控区域实时视频图像数据；所述存储服本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图像轮廓边角数的矿井火灾识别与报警方法，其特征在于：在巷道、采煤工作面和掘进工作面安装摄像机实时监测监控区域，依据疑似火灾图像上疑似火灾区域轮廓外顶点接多边形与内顶点接多边形边、角数量特征关系是否满足设定条件进行火灾报警判定，依据设定时间内判定为火灾报警的次数与总判定次数比值是否满足设定条件进行井下监控区域火灾判定，当判定井下监控区域发生火灾，立即向监控终端发出火灾报警信号；所述火灾报警判定的工作过程包括：步骤1：摄像机实时采集监控区域的图像，所述监控图像经过图像滤波去噪，图像增强及图像像素二值化后，当图像上有单块区域像素特征值N1大于设定的阈值H时，判定所述图像为单块区域的疑似火灾图像；当图像上有多块不连通区域像素特征值N
i
(i≥2)均大于设定的阈值H时，判定所述图像为多块区域的疑似火灾图像，执行步骤2；当不满足疑似火灾图像判定条件，则持续监测；步骤2：当疑似火灾图像上只有单块疑似火灾区域时，直接将疑似火灾图像上疑似火灾区域进行轮廓边缘特征处理，提取轮廓上特征顶点，分别得到疑似火灾区域轮廓外顶点接多边形和内顶点接多边形，并求出外顶点接多边形的边、角数及边长值和内顶点接多边形的边、角数及边长值；或当疑似火灾图像上有多块疑似火灾区域时，则将多块疑似火灾区域进行图像分割，分块对疑似火灾区域进行轮廓边缘特征处理，提取轮廓上特征顶点，分别得到疑似火灾区域轮廓外顶点接多边形和内顶点接多边形，并求出外顶点接多边形的边、角数及边长值和内顶点接多边形的边、角数及边长值，执行步骤3；步骤3：当疑似火灾图像上疑似火灾区域轮廓内、外顶点接多边形的边、角满足条件时，式中k
ea
、k
eb
、LB
ez
分别为所述外顶点接多边形边数、角数、边长值，k
ec
、k
ed
...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙继平，李小伟，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：