【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频检测，特别涉及一种火源定位和范围测量方法。
技术介绍
1、随着视频事件检测技术的不断演进，视频技术已经成为生活各个领域的不可或缺的工具，特别是在火灾监测和救援领域，视频技术发挥了关键作用。而交通隧道内的火灾问题更是具有特殊挑战，考虑到隧道环境的复杂性，以及隧道周围的土壤和岩石构成，且隧道内只有两端的出入口和有限的通风孔，这些因素使得在火灾发生时，会受到隧道内空间限制的影响。此外，由于交通隧道内的车流量通常相当大，一旦发生火灾，车流量会对火源的观察和应对造成干扰。火源可能会被车辆遮挡，这不仅使火源的定位变得困难，也对救援工作带来了额外的挑战。在这种情况下，利用视频监控和计算机视觉技术来监测和应对火灾尤为重要，视频监控系统可以提供全天候的监视，记录整个隧道内的情况及整个火源发展过程，为救援人员提供了宝贵的信息，帮助他们快速准确地定位火源，采取紧急救援措施，最大限度地减少人员伤亡和财产损失。尽管目前多数火灾现场采用单目摄像头进行监控，但由于火灾现场烟雾滚滚，这些摄像头常常受到遮挡，这意味着它们无法完整记录火焰的形态和态势，从而给火源定位和蔓延监测带来了挑战。
2、传统方法采用直接识别火源坐标来计算火源蔓延范围，但由于火焰的独特形态，这种方法容易导致计算出的火源蔓延面积与真实面积之间存在较大差距。
技术实现思路
1、专利技术目的：针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种火源定位和范围测量方法，采用勾勒火源轮廓并应用凸包处理的方法，更具精确性和全面性，能够更
2、技术方案：为解决上述技术问题，本专利技术提供一种火源定位和范围测量方法，包括如下步骤：
3、步骤1、对现场进行勘验，收集现场视频数据通过相机识别火焰相关信息；
4、步骤2、对步骤1中识别到的图像进行去噪和增强处理；
5、步骤3、通过canny边缘检测算法识别火焰轮廓；
6、步骤4、通过graham scan算法构建火焰轮廓凸包；
7、步骤5、计算火焰轮廓的质心坐标；
8、步骤6、对相机进行相机标定，获取相机内部的参数；并确定火焰在三维世界坐标系中的位置；
9、步骤7、通过步骤1中获取到的现场视频数据，对火灾现场进行二维平面还原重建，将监控视频中的场景还原到一个可视的三维坐标系中；
10、步骤8、计算火焰蔓延范围的实际面积。
11、进一步的，所述步骤1中火焰相关信息包括火灾现场实际情况、火源信息、蔓延情况信息。
12、进一步的，所述步骤6中相机内部参数包括焦距、主点坐标、畸变参数。
13、进一步的，所述步骤2中对识别到的图像进行处理的具体步骤如下：
14、步骤2.1、对获取到的视频进行预处理；
15、步骤2.2、通过图像处理技术识别并消除噪声源进而去除图像噪声，改善图像质量；
16、步骤2.3、通过直方图均衡化或对比度增强技术，使得火焰更加突出；
17、步骤2.4、运用边缘检测技术捕捉火焰的轮廓；
18、步骤2.5、通过调整图像的亮度、对比度和颜色饱和度，提高火源轮廓的清晰度，使火焰更容易被检测和分析。
19、进一步的，所述步骤3中通过canny边缘检测算法识别火焰轮廓的具体步骤如下：
20、步骤3.1、通过canny边缘检测算法将彩色图像转换为灰度图像；
21、步骤3.2、通过高斯滤波减少图像中的噪声；
22、步骤3.3、计算图像中每个像素的梯度和方向，对图像中的每个像素，保留沿梯度方向上的局部最大值，以细化边缘；
23、步骤3.4、将边缘像素分类为强边缘、弱边缘和非边缘，使用两个阈值进行分类，通过连接强边缘像素和与之相邻的弱边缘像素来形成连续的边缘轮廓，在canny检测到的边缘中使用形状匹配、轮廓分析或其他图像处理技术来识别和提取与火源相关的轮廓。
24、进一步的，所述步骤4中通过graham scan算法构建火焰轮廓凸包的具体步骤如下：
25、步骤4.1、在火源轮廓上选择一个最下方或最左侧的点作为适当的起始点；
26、步骤4.2、通过使用反正切函数计算每个点相对于起始点的极角；
27、步骤4.3、计算出所有点的极角后，将极角按照逆时针方向进行排序构建凸包。
28、进一步的，所述步骤5中计算火焰轮廓质心坐标的具体步骤如下：
29、步骤5.1、利用opencv图像处理库，计算轮廓的质心坐标，其质心坐标表示火源轮廓的大致中心点；
30、步骤5.2、通过遍历火源轮廓中的每个像素，检查该像素是否在轮廓内，并记录所有轮廓内的坐标，通过计算这些轮廓内像素点的平均坐标，可以得出火源的位置，这个坐标将表示火源的中心位置。
31、进一步的，所述步骤6中确定火焰在三维世界坐标系中位置的具体步骤如下：
32、步骤6.1、像素坐标系是数字图像的内部坐标系统，将图像分为网格状的像素单元，像素坐标系的原点位于图像的左上角，横轴表示水平方向，纵轴表示垂直方向；图像坐标系是实际图像平面上的坐标系统，其单位是长度单位，如毫米或英寸；图像坐标系与像素坐标系之间的转换需要考虑相机的内部参数，，其坐标转换公式为：
33、x_image＝(x_pixel-principal_point_x)*pixel_size_x
34、y_image＝(y_pixel-principal_point_y)*pixel_size_y；
35、步骤6.2、机坐标系是相机的内部坐标系统，以相机的光轴为z轴，成像平面上的中心点为原点；x轴和y轴与图像平面平行；转换图像坐标(x_image,y_image)到相机坐标(x_camera,y_camera,z_camera)的公式如下：
36、x_camera＝(x_image-principal_point_x)/pixel_size_x
37、y_camera＝(y_image-principal_point_y)/pixel_size_y
38、z_camera＝focal_length；
39、步骤6.3、世界坐标系是一个绝对坐标系统，用于表示物体的真实三维位置；r表示旋转矩阵，描述了相机的方向和姿态，用于将世界坐标系中的点投影到相机坐标系中，t表示平移矩阵，代表了相机在世界坐标系中的位置。这两个矩阵合并起来，可以将相机坐标系中的点坐标(x_camera,y_camera,z_camera)转换为对应的世界坐标系中的点坐标(x_world,y_world,z_world)：
40、[x_world,y_world,z_world,1]'＝[r|t]*[x_camera,y_camera,z_camera,1]'。
【技术保护点】
1.一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤1中火焰相关信息包括火灾现场实际情况、火源信息、蔓延情况信息。
3.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤6中相机内部参数包括焦距、主点坐标、畸变参数。
4.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤2中对识别到的图像进行处理的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤3中通过Canny边缘检测算法识别火焰轮廓的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤4中通过Graham Scan算法构建火焰轮廓凸包的具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤5中计算火焰轮廓质心坐标的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤6中确定火焰在三维世
9.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤7中对火灾现场进行二维平面还原重建的具体步骤如下：
10.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤8中计算火焰蔓延范围的实际面积的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤1中火焰相关信息包括火灾现场实际情况、火源信息、蔓延情况信息。
3.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤6中相机内部参数包括焦距、主点坐标、畸变参数。
4.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤2中对识别到的图像进行处理的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种火源定位和范围测量方法，其特征在于，所述步骤3中通过canny边缘检测算法识别火焰轮廓的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓迪凡，朱凯，刘爽，闵济海，
申请(专利权)人：南京天创电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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