一种应用于无人机的火灾检测系统及其火灾检测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种应用于无人机的火灾检测系统及其火灾检测方法。该系统包括红外图像采集设备以及信号处理流程网络，信号处理流程网络包括输入层、中间层和输出层。在疑似区域中央对竖直，水平，正、负４５度四个方向分别作温度梯度算子运算，运算结果为判断火灾火焰的依据；使用邻帧间像素灰度值绝对值相减的方法进行以帧间时间差为时间变化率的微分算法，运算结果为判断火灾高危点的依据。本发明专利技术利用无人直升机成本低、效率高的平台，通过使用红外摄像头，快速识别火灾火焰和火灾高危点，及时、准确预警火灾，具有机动、高效、不存在死角的特点。针对本发明专利技术红外图像的检测设计的火灾火焰和火灾高危点检测算法高效简捷、实用有效。

Fire detection system applied to unmanned air vehicle and fire detection method thereof

The invention discloses a fire detection system applied to an unmanned air vehicle and a fire detection method thereof. The system includes infrared image acquisition equipment and signal processing flow network. The signal processing flow network includes input layer, intermediate layer and output layer. Suspected area in central to the vertical, horizontal, positive and negative 45 degrees in four directions respectively as the temperature gradient operator, the operation result is judged according to the fire; the use of adjacent inter pixel gray value of the absolute value of subtraction method of differential algorithm for time rate of change in the inter frame time difference, the operation result for judging the fire the basis for risk. The invention uses unmanned helicopter with low cost and high efficiency of the platform, through the use of infrared camera, rapid identification of fire flame and fire risk, timely and accurate early warning of fire, has the characteristics of flexible and effective, there is no dead. The fire flame and fire high-risk point detection algorithm designed for the infrared image of the invention is efficient, simple, practical and effective.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及火灾检测系统，特别是指一种应用于无人机的火灾检测系统 及其火灾检测方法。
技术介绍
森林火灾是对人民生命财产造成巨大损失的重大灾害之一，对森林火灾 的检测预警一直是火灾预防的重要组成部分。目前，森林火灾预防分为以下 几种1、人工检査；2、固定位置的烟火传感器、摄像头；3、使用各种民用 飞行器巡逻，检查火点。人工巡山检査，成本低廉，是使用较多的森林火灾预防方式，但肉眼辨 识能力极其有限，对尚未形成火焰的早期火灾无辨识能力，无法达到早期火 灾快速识别。安装在固定位置的烟火传感器，可以有效的覆盖大面积的森林、山地， 有较强的火焰预警能力。但由于受森林、山地的地形限制，烟火传感器的安 装位置受到了一定程度的限制，因而无法避免出现观测死角的可能。另外， 要得到有效的火灾检测效果需要有数量庞大的传感器，这些传感器高昂的维 护费用也增加了防火的成本。各种民用飞行器巡检，能够有效而且即使的发现森林火灾，不存在观察 死角，但民用飞行器的租用费用极高，导致防火成本很高，而且对有覆盖物 的火灾高危点，巡检检査能力有限。随着无人机技术的发展，无人机在许多领域都扮演着日益重要的角色， 但使用红外摄像头的无人机火灾检测尚属空白。另外，在火灾检测算法领域， 有基于彩色图像的火焰检测算法、烟火检测算法、光亮度检测算法等都是较 为成熟的火焰检测算法，但这些火焰检测算法都只适用于彩色图像的火灾检 测，而在红外图像的火灾检测方面无法取得理想的检测效果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术的不足之处，提供一种利用无人直升机成本低，效率高的平台，设计针对红外图像的火灾检测系统及其火灾检 测方法，从而快速识别火灾火焰和火灾高危点，及时、准确预警火灾。一种应用于无人机的火灾检测系统，包括惯性导航系统、定位系统，其 特征在于还包括红外图像采集设备以及信号处理流程网络，所述红外图像采集设备包括嵌入式计算机，用于收集和贮存红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬 度高度数据，并通过无线路由器以及无线网络与地面站计算机相通信连接； 图像采集卡，用于将采集到的红外图像转'变为数字信号； 红外摄像头，用于采集野外红外图像； 所述信号处理流程网络包括输入层输入红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据；中间层通过对红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据三种 输入量进行温度阀值、温度梯度和微分的运算；输出层将温度阀值和温度梯度的运算结果与程序变量中的火灾特征的 阔值数据相比较，获得是否为火灾火焰或火灾高危点的结果。采用上述应用于无人机的火灾检测系统实现的火灾检测方法，其特征在于，所述红外摄像头采集的模拟图像信息输入至图像采集卡中转换为数字信 号，再将数字信号输入嵌入式计算机，即为红外图像灰度值数据；通过嵌入 式计算机收集无人机上的惯性导航系统、定位系统所产生的姿态角数据和纬 度高度数据；所述嵌入式计算机将红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据 以数据包的形式通过无线路由器以及无线网络发送至地面站计算机；所述地面站计算机对红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据 三种输入量进行温度阀值、温度梯度和微分的运算处理，然后将温度阀值和 温度梯度的运算结果与程序变量中的火灾特征的阀值数据相比较，获得是否 为火灾火焰或火灾高危点的结果；确定火灾火焰或火灾高危点的目标位置， 并显示在地面站计算机的显示屏上。所述对红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据三种输入量进 行温度阀值和温度梯度的运算方法为在出现疑似火灾或疑似火灾高危点的5区域中央对竖直，水平，正、负45度四个方向分别作温度梯度算子运算，运 算结果作为判断火灾火焰的依据。所述对红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据三种输入量进 行微分的运算处理是指，使用邻帧间像素灰度值绝对值相减的方法进行以帧 间时间差为时间变化率的微分算法，运算结果作为判断火灾高危点的依据。本专利技术与现有技术相比具有如下突出的优点和效果1、 本专利技术利用无人直升机成本低，效率高的平台，通过使用红外摄像头 的红外图像和特征，快速识别火灾火焰和火灾高危点，及时、准确预警火灾。2、 相比被安装在固定位置的火灾检测系统，本专利技术不存在死角，具有机动、高效的特点。3、 相比各种民用飞行器巡检，本专利技术有效地降低了火灾检测成本。4、 针对本专利技术红外图像的检测设计的火灾火焰和火灾高危点检测算法高 效简捷、实用有效，使用较小的系统开销达到相对较高的识别精度，并且能 够有效的过滤野外干扰信息如变电站，太阳镜面的反射等，降低了火灾误报 率，提高了该系统的可靠性。附图说明图1为一种应用于无人机的火灾检测系统硬件结构示意图； 图2为一种应用于无人机的火灾检测系统火灾数据通信程序流程图； 图3为一种应用于无人机的火灾检测系统火灾信息处理程序流程图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不 限于此。本专利技术实施例采用某研究项目的试制的无人机作为平台，该无人机能够 实现.自主定点飞行，自主悬停，手动遥控飞行等飞行动作。用于贮存和对图 像数据进行计算的嵌入式计算机采用PC104单板电脑；使用RTD公司的 VFG7350图像采集卡实现红外图像转变数字信号；PHOTON FLIR系列红外摄像 头。如图l所示，应用于无人机的火灾检测系统的硬件部分主要包括无人机 及其惯性导航系统、定位系统以及由嵌入式计算机、图像采集卡、红外摄像 头组成的红外图像采集设备，它们的连接关系是无人机上的IMU惯性导航系统元件、GPS全球定位系统元件都与嵌入式单板计算机PC104的串行数据 接口以115200bps的速率相连接；红外摄像头与VFG7350图像采集卡通过复 合视频线相连接；再将VFG7350图像采集卡与嵌入式单板计算机PC104上的 PC104+插槽相连接，通过网线将嵌入式单板计算机PC104的以太网接口与无 线路由器相连接，无线路由器通过无线网络和地面站(计算机)保持数据通 信。采用上述应用于无人机的火灾检测系统实现的火灾检测方法包括如图2所示，在信号处理流程网络的输入层，实时地将红外摄像头采集 的模拟图像信息输入至VFG7350图像采集卡中，通过在图像采集卡内部的 SAA7134图像解码芯片将输入的模拟信号转换为数字信号；再将数字信号输 入嵌入式单板计算机PC104,并被嵌入式单板计算机PC104的火灾数据通信 程序中的图像数据读取模块收集，即为红外图像灰度值数据。通过在嵌入式单板计算机PC104上的火灾数据通信程序中的姿态读取模 块收集无人机上的IMU惯性导航系统部件、GPS全球定位系统部件所产生的 姿态角数据和纬度高度数据。上述的红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据作为火灾算法 识别运算的原始数据，通过以用网线将嵌入式单板计算机PC104的以太网接 口相连接的无线路由器把上述三种原始数据以数据包的形式通过无线网络发 至地面站(计算机)。如图3所示，在信号处理流程网络的中间层，地面站计算机的火灾信息 处理程序中的接受模块，读取无线网络传回的三种原始数据。其中，所采集 红外图像灰度值数据，红外图像的每个像素点都使用0-255中的数字表示其 温度的高低，数字和现实的温度呈线性关系，O为最低，255为最高。当红外本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用于无人机的火灾检测系统，包括惯性导航系统、定位系统，其特征在于：还包括红外图像采集设备以及信号处理流程网络，所述红外图像采集设备包括：　嵌入式计算机，用于收集和贮存红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据，并通过无线路由器 以及无线网络与地面站计算机相通信连接；　图像采集卡，用于将采集到的红外图像转变为数字信号；　红外摄像头，用于采集野外红外图像；　所述信号处理流程网络包括：　输入层：输入红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据；　 　中间层：通过对红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据三种输入量进行温度阀值、温度梯度和微分的运算；　输出层：将温度阀值和温度梯度的运算结果与程序变量中的火灾特征的阀值数据相比较，获得是否为火灾火焰或火灾高危点的结果。

【技术特征摘要】
1、一种应用于无人机的火灾检测系统，包括惯性导航系统、定位系统，其特征在于还包括红外图像采集设备以及信号处理流程网络，所述红外图像采集设备包括嵌入式计算机，用于收集和贮存红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据，并通过无线路由器以及无线网络与地面站计算机相通信连接；图像采集卡，用于将采集到的红外图像转变为数字信号；红外摄像头，用于采集野外红外图像；所述信号处理流程网络包括输入层输入红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据；中间层通过对红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据三种输入量进行温度阀值、温度梯度和微分的运算；输出层将温度阀值和温度梯度的运算结果与程序变量中的火灾特征的阀值数据相比较，获得是否为火灾火焰或火灾高危点的结果。2、 采用权利要求1所述一种应用于无人机的火灾检测系统实现的火灾检 测方法，其特征在于，所述红外摄像头采集的模拟图像信息输入至图像采集卡中转换为数字信 号，再将数字信号输入嵌入式计算机，即为红外图像灰度值数据；通过嵌入 式计算机收集无人机上的惯性导航系统、定位系统所产生的姿态角数据和纬 度高度数据；所述嵌入式计算机将红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据 以数据包的形式通过无线路由器以及无线网络发送至地面站计算机；所述地面站计算机对红外图像灰度值数据、姿态角数据和绿度高度数据 三种输入量进行温度阀值、温度梯度和微分的运算处理，然后将温度阀值和 温度梯度的运算结果与程序变量中的火灾特征的阀值数据相比较，获得是否...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴海龙，王思嘉，刘馨，刘富春，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：81[]