【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能视频分析领域，特别是涉及基于固定摄像头视频流的火焰与烟识别方法。
技术介绍
1、随着计算机网络互联技术的快速发展，视频监控在生产安全、治安防控等行业应用得到快速的推广普及，视频监控系统的规模愈发庞大，如何高效处理其包含的海量信息成为了一个亟待解决的技术难题。传统的视频处理方式采用人工处理，由监管人员(如安全督导员)进行现场实时查看，由于人类自身的特点，其能同时查看的摄像头数量及完全集中精力查看的时间非常有限，导致大量的事件未能及时发现并处理，使得现有的视频监控系统仅成为了事后取证的数据源，其功能大打折扣。
2、随着近几年人工智能技术的快速发展并成熟，智能视频处理技术广泛应用于视频监控中，尤其是人工智能目标检测技术，通过事先采样大量的目标样本进行标注训练，从而应用于视频监控目标检测。一旦发现报警目标进行及时报警，但在实际应用场景中，由于现场环境的复杂多变，经常导致目标检测的准确率较低，出现大量的误报。
3、针对基于智能视频分析中的火焰与烟识别这一问题，本专利技术结合传统视频图像分析技术与基于深度学习的目标检测技术，提出了一种基于固定摄像头视频流的火焰与烟识别方法，结合深度学习目标检测、火焰与烟颜色识别、目标区域相以性识别，从而有效降低了误报，提高了检测率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于固定摄像头视频流的火焰与烟识别方法，减少安全监督员劳动强度，减少误报，实现自动智能火焰与烟识别准确率。
2、本专利技术的目的是通
3、步骤s1，从前端摄像头、nvr(network video recorder)网络硬盘录像机或流媒体服务器读取获取待检测区域视频流。
4、步骤s2，将视频流当前帧进行目标检测，如果目标检测结果对象为火焰或烟，且置信度大于结定的阀值thresholdobj，则认为目标检测出火焰或烟。
5、步骤s3，当目标检测中出现火焰或烟，则将火焰目标所在矩形区域rectfire烟目标所在矩形区域rectsmoke图像进行截取。其中，矩形区域rectfire位置(x,y,width,height)为对应目标检测结果在图像上的左上角顶点坐标与矩形宽与高，矩形区域rectsmoke位置(x,y,width,height)为对应目标检测结果在图像上的左上角顶点坐标与矩形宽与高。
6、步骤s4，识别截取的图像颜色，如截取的图像颜色由rgb模型转换为hsv模型，在图像中心点附近随机选择n个点，计算每个点的hsv分量，如果其hsv在事先给定的颜色空间范围内，则认为该点为该颜色值，如果n个点中超过事先给定的thresholdcolor个点，则认为该区域颜色为事先给定的颜色。如火焰的颜色空间范围如方程(1)所示，具体的范围可以根据实际现场需要进行调整。
7、15≤h≤38,45≤s≤255,55≤v≤255 (1)
8、步骤s5，将目标矩形区域rectfire、rectsmoke图像进行截取，并保存该目标矩形位置，将随后视频流对应位置的图像保存在对应的图像队列中queueobj中，其中队列的长度为length，当队列中图像长度超过事先给定的长度阀值threshlength，则从队首每新增加进入一张图像，从队尾移除一张图像。图像相似度比较方法为，当队列长度大于给定的阀值后，将新加入的图像与队列中其他的图像计算图像相似度，当不相似的图像张数超过事先给定的阀值threshcount则认为新增加入的图像与当前队列中的图像不相似。图像相似度比较方法可以采用值哈希算法、差值哈希算法、感知哈希算法、结构相似性度量、峰值信噪比等方法。
9、步骤s6，综合目标检测结果、图像颜色检测、图像相似性三方面结果，当从视频流中读取一帧，如果目标检测结果、图像颜色检测、图像不相似性都检测为真，且连续帧检测结果为真的数量超过给定的阀值thresholdfound，则输出告警。
10、由于本专利技术采用了以上的技术方案，因此本专利技术可以达到以下的有益效果：
11、1、本专利技术可有效识别固定摄像头检测区域内的火焰和烟。
12、2、本专利技术对火焰和烟的智能识别可有效降误报率，提高报警准确度，降低人员的劳动强度，从而提高理效率。
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1.一种基于固定摄像头视频流的火焰与烟识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的对截取图像存入队列并进行图像队列相以性识10别，其特征在于，包括：
3.根据权利要求1所述的火焰与烟综合检测，其特征在于，包括：
4.根据权利要求1所述的火焰与烟综合检测，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于固定摄像头视频流的火焰与烟识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的对截取图像存入队列并进行图像队列相以性识10别，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢瑜，曾金全，
申请(专利权)人：成都创智数联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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