[發明專利]基于彩色CCD圖像分析的森林火情煙霧檢測方法

無效

• 申請號: 200710017876.7
• 申請日: 2007-05-17
• 公開（公告）號: CN101059435A
• 公開（公告）日: 2007-10-24
• 發明（設計）人: 潘泉;楊猛;趙春暉;張紹武
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G01N21/53
• 分類號: G01N21/53;G01N21/84;G08B17/10;G01V8/00;G06T7/00
• 代理公司: 西北工業大學專利中心
• 代理人: 顧潮琪

技術領域

本發明涉及一種基于圖像分析的森林火情煙霧檢測方法，是火情檢測領域中的一項 分析檢測方法。

背景技術

根據火災產生規律，火情煙霧的出現早于明火的出現，因此煙霧檢測技術被廣泛應 用于火情早期預警中。森林是火災的重災區，森林火災頻發，給國家和人民造成巨大的 損失。如何有效地對森林火災進行早期預警，成為降低森林火災損失一個十分重要的問 題。近年來，對森林場景進行監控的視頻系統已經開始用于森林防火，而使這些視頻系 統具有智能性，自動監測森林中是否存在火情以進行早期預警，將成為降低森林火災損 失，減低森林維護成本的一個重要有效途徑，具有廣泛的應用前景。

隨著計算機智能技術和數字圖像處理技術的發展，用計算機和圖像傳感器模擬人類 視覺檢測火災，由于其非接觸性檢測、成本較低等優勢而成為研究的熱點。基于圖像的 火情煙霧檢測是當前火情檢測領域一種先進的現代技術，它利用計算機對圖像傳感器獲 得的視場圖像進行分析，采用圖像處理技術、模式識別技術等計算機智能方法判斷是否 有火災的發生，是一種非接觸檢測技術。現有的基于圖像煙霧檢測技術是對圖像求取幀 間差異，找出圖像亮度變化區域或通過對圖像進行邊緣檢測，找出邊緣變化頻度高的區 域，然后采用區域直方圖或運動檢測的方法判斷檢測區域是否為煙霧區域。然而，由于 森林場景的火情煙霧檢測是開放大環境下的檢測，存在著樹枝晃動、云的飄移和其它物 體運動，同時空間精度信息損失嚴重，如同樣大小的煙霧源，在圖像中遠處的煙霧源像 素較少，而近處的煙霧源像素較多，使得現有方法常常將樹枝晃動、云的飄移以及其它 運動物體誤檢為煙霧，且存在煙霧區域檢測不完整和易對較遠距離的煙霧漏檢的缺陷， 因此無法滿足實際森林火情煙霧檢測要求。

發明內容

為了克服現有技術火情檢測質量和報警準確率低下的不足，本發明提供了一種基于 普通彩色CCD圖像的森林火情圖像檢測方法，能夠提高森林火情煙霧檢測質量，實現森 林火情早期預警。

為實現這樣的目的，本發明技術方案的基本思想是：煙霧的運動特征和煙霧引起的 高頻信息損失特征具有互補性，即運動平緩區域會導致邊緣和細節的模糊，甚至消失； 運動劇烈區域，邊緣和細節的模糊貢獻較小，同時考慮到煙霧的顏色特征、相對低頻運 動特征以及煙霧經常出現在某一固定區域的空間特征，利用小波分析和多特征融合算法 檢測出煙霧像素；監控場景中的地平線位置信息恰恰在相當大的程度上反映了空間距離 信息，利用圖像中地平線位置信息以及小波分析和多特征融合算法檢測結果實現空間精 度補償下煙霧區域提取；最后標識出煙霧源位置和煙霧區域，進行自動預警。

在本發明中，采用可見光波段的彩色CCD攝像機獲取監測場景圖像，其中，攝像 機安裝在觀察塔頂的云臺上，間隔一定時間步進轉動一定角度，在每個時間間隔內，攝 像機是靜止的。

本發明中基于彩色CCD圖像分析的森林火情煙霧檢測方法包括如下步驟：

第一步，由彩色CCD攝像機攝取監測場景的圖像信息。

第二步，在每個時間間隔內由前若干幀圖像，找出地平線的位置。

所述地平線位置的確定方法為：

1.將圖像分為若干段等寬度的列帶；

2.在每個列帶內求取前若干幀圖像平均灰度作為背景圖像，對背景圖像提取水平 邊緣信息；

3.在提取到的每個邊緣點上，設定此列帶內的地平線為經過該邊緣點的水平線段， 求取使天空圖像和地面圖像類內距離最小值對應的水平線段位置；

4.獲得所有列帶圖像的地平線線段，這些地平線線段的聯合即為整個圖像地平線。

第三步，利用小波分析和多特征融合算法對圖像進行分析。

所述小波分析和多特征融合算法具體步驟如下：

1.對每幀圖像進行一次小波分析，其過程為：采用Mallat算法得到每個像素的垂直 高頻分量值，根據此分量與原圖像素對應亮度之比值描述圖像中的高頻信息，以此信息 變化來找出圖像中高頻分量減小的區域像素，得到煙霧高頻信息損失特征分析結果；

2.分析序列圖像多幀間差異，提取煙霧的相對低頻運動特征，得到隔多幀差運動檢 測結果；

3.分析序列連續幀間差異，提取煙霧的相對低頻運動特征，得到煙霧運動特征累積 因子；