一种基于通道模型的客户侧变配电室烟雾检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于通道模型的客户侧变配电室烟雾检测方法，其中，包括以下步骤：步骤S1、通过监测相机获取配电室内场景信息；步骤S2、根据通道模型提取场景信息的通道强度特征和通道区域特征；步骤S3、对通道强度特征和通道区域特征进行识别，当检测无烟雾出现时，终止当前检测，继续检测下一帧；当检测烟雾出现时，转步骤S4；步骤S4、对通道强度特征图进行阈值分割，标记烟雾出现的位置，形成烟雾检测结果并触发报警；本发明专利技术基于光学物理的通道模型，能够适用于客户侧变配电室场景，实现自动的烟雾检测，并对烟雾位置进行标记，对烟雾检测和报警的准确率高，对多变的场景和目标具有普适性。普适性。普适性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于通道模型的客户侧变配电室烟雾检测方法


[0001]本专利技术属于检测
，具体涉及一种基于通道模型的客户侧变配电室烟雾检测方法。

技术介绍

[0002]客户侧变配电室多布设于用户，分布广泛且零散，客户侧变配电室火灾隐患严重威胁客户侧变配电室的安全。
[0003]为此，已有技术手段布设了大量的烟雾传感器，当烟雾弥漫至传感器时，触发传感器响应，实现“接触式”检测，然而，该类烟雾传感器纯在诸多不足：
①
检测范围有限，如果起火点较远，传感器的响应严重滞后；
②
因火灾导致气体浓度变化、温度改变等现象的发生需要一定的时间，使得“接触式”传感器响应延迟；
③“
接触式”传感器易受外界环境因素的影响，当光照、空气流动、温度等条件发生变化时，会导致探测精度和灵敏度降低。
[0004]目前，通过布设摄像头获取场景信息，实现“非接触式”的图像法烟雾检测，已成为了近年来烟雾检测的主要技术手段之一。
[0005]传统图像法烟雾检测依赖于烟雾的可辨别特征进行烟雾检测，烟雾具有色彩对比度低、模糊度高、有流动性、运动方向不规则等特性。
[0006]目前，图像法烟雾检测技术仍然存在如下问题：
[0007]1、烟雾图像信息弱，客户侧变配电室室内图像采集过程中受到环境干扰而导致的图像噪声密度大、边缘模糊和烟雾信息弱的问题。
[0008]2、烟雾图像特征不确定，烟雾为典型的非刚性目标，在扩散过程中形态、色彩、运动等特征无规律变化，一方面导致烟雾检测特征较难确定，另一方面增加了人为设计烟雾判据的困难性。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的在于提供一种基于通道模型的客户侧变配电室烟雾检测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0010]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于通道模型的客户侧变配电室烟雾检测方法，其中，包括以下步骤：
[0011]步骤S1、通过监测相机获取配电室内场景信息；
[0012]步骤S2、根据通道模型提取场景信息的通道强度特征和通道区域特征；
[0013]步骤S3、对通道强度特征和通道区域特征进行识别，当检测无烟雾出现时，终止当前检测，继续检测下一帧；当检测烟雾出现时，转步骤S4；
[0014]步骤S4、对通道强度特征图进行阈值分割，标记烟雾出现的位置，形成烟雾检测结果并触发报警。
[0015]优选的，在无烟雾场景中，光线成像模型表为，
[0016]I(x
t
)＝Lρ(x
t
)，
[0017]其中：
[0018]I(x
t
)为x
t
点处场景成像光线；
[0019]L为场景辐照光线；
[0020]ρ(x
t
)为x点处的光反射率。
[0021]优选的，根据暗通道模型，
[0022]其中：
[0023]I
dark
(x
t
)为t时刻场景图像暗通道的强度；
[0024]I
c
(y
t
)为t时刻场景图像像素点y
t
处c通道上的对应强度；
[0025]c为通道，r、g、b分别为红绿蓝三通道；
[0026]为t时刻以x
t
为中心的图像局部区域。
[0027]优选的，在有烟雾场景中，光线成像模型表为，
[0028]J(x
t
)＝Bρ(x
t
)exp[
‑
αr(x
t
)]+B(1
‑
exp[
‑
α(x
t
)])，
[0029]其中：
[0030]J(x
t
)为x
t
点处场景成像光线；
[0031]B为场景散射光线；
[0032]ρ(x
t
)为x
t
点处的光反射率；
[0033]exp[
‑
αr(x
t
)]为x
t
点处光衰减率；
[0034]r(x
t
)为x
t
点距离相机的距离；
[0035]α为衰减系数。
[0036]优选的，根据暗通道模型，
[0037]其中：
[0038]J
dark
(x
t
)为t时刻场景图像暗通道的强度；
[0039]J
c
(y
t
)为t时刻场景图像像素点y
t
处c通道上的对应强度；
[0040]c为通道，r、g、b分别为红绿蓝三通道；
[0041]为t时刻以x
t
为中心的图像局部区域。
[0042]优选的，提取场景信息通道强度特征为，
[0043][0044][0045]其中：
[0046]l
t
为t时刻场景信息通道强度特征；
[0047]K
dark
(x
t
)为t时刻场景图像暗通道的强度；
[0048]x
t
为t时刻场景点x处的信息；
[0049]I
c
(y
t
)为t时刻场景图像像素点y
t
处c通道上的对应强度。
[0050]优选的，提取场景信息通道区域特征为，
[0051][0052]其中：
[0053]g
t
为t时刻场景信息通道区域特征；
[0054]s
t
为t时刻暗通道强度大于阈值点的数量；
[0055]s
t
‑
k
为t
‑
k时刻暗通道强度大于阈值点的数量。
[0056]优选的，l
t
＞α且g
t
＞β，检测烟雾出现，否则检测无烟雾出现，
[0057]其中：
[0058]α、β为检测阈值。
[0059]优选的，对通道强度特征图进行阈值分割为，
[0060][0061][0062]其中：
[0063]λ为检测阈值；
[0064]Ω为图像中所有点的集合。
[0065]优选的，所述监测相机设于客户侧变配电室内。
[0066]本专利技术的技术效果和优点，该基于通道模型的客户侧变配电室烟雾检测方法：
[0067]1、基于光学物理的通道模型，能够适用于客户侧变配电室场景，实现自动的烟雾检测，并对烟雾位置进行标记，对烟雾检测和报警的准确率高，对多变的场景和目标具有普适性；
[0068]2、在不依赖背景建模的前提下，能够准确高效地实现客户侧变配电室内的烟雾报警，以提高客户侧变配电设备的自本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于通道模型的客户侧变配电室烟雾检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、通过监测相机获取配电室内场景信息；步骤S2、根据通道模型提取场景信息的通道强度特征和通道区域特征；步骤S3、对通道强度特征和通道区域特征进行识别，当检测无烟雾出现时，终止当前检测，继续检测下一帧；当检测烟雾出现时，转步骤S4；步骤S4、对通道强度特征图进行阈值分割，标记烟雾出现的位置，形成烟雾检测结果并触发报警。2.根据权利要求1所述的一种基于通道模型的客户侧变配电室烟雾检测方法，其特征在于：在无烟雾场景中，光线成像模型表为，I(x
t
)＝Lρ(x
t
)，其中：I(x
t
)为x
t
点处场景成像光线；L为场景辐照光线；ρ(x
t
)为x点处的光反射率。3.根据权利要求2所述的一种基于通道模型的客户侧变配电室烟雾检测方法，其特征在于：根据暗通道模型，其中：I
dark
(x
t
)为t时刻场景图像暗通道的强度；I
c
(y
t
)为t时刻场景图像像素点y
t
处c通道上的对应强度；c为通道，r、g、b分别为红绿蓝三通道；为t时刻以x
t
为中心的图像局部区域。4.根据权利要求1所述的一种基于通道模型的客户侧变配电室烟雾检测方法，其特征在于：在有烟雾场景中，光线成像模型表为，J(x
t
)＝Bρ(x
t
)exp[
‑
αr(x
t
)]+B(1
‑
exp[
‑
α(x
t
)])，其中：J(x
t
)为x
t
点处场景成像光线；B为场景散射光线；ρ(x
t
)为x
t
点处的光反射率；exp[
‑
αr(x
t
)]为x
t
点处光衰减率；r(x
t
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张馨升，罗平，
申请(专利权)人：南京苏逸实业有限公司，
类型：发明
国别省市：