[發明專利]一種基于視頻的煙火檢測方法和裝置

有效

• 申請號: 201110191805.5
• 申請日: 2011-07-08
• 公開（公告）號: CN102306278A
• 公開（公告）日: 2012-01-04
• 發明（設計）人: 李健
• 申請（專利權）人: 中興智能交通（無錫）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/20
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 蘇培華

技術領域

本發明涉及圖像處理和識別技術領域，具體地說涉及一種基于視頻的煙火檢測方法和裝置。

背景技術

在現代智能交通系統中，監控攝像機已經廣泛地應用于城市道路、高速公路的路口及路段上。基于監控視頻的情景分析已經成為了智能交通系統必不可少的模塊，而且隨著技術的不斷進步，基于視頻的情景分析已經從單一的闖紅燈分析發展到了各種違章檢測乃至一些特殊的情景檢測，如交通事故引發的起火冒煙等。

基于視頻的煙火檢測技術使智能交通系統能夠在攝像機監控路段出現車輛起火、冒煙等意外事件時，自動完成識別報警，可以為交通管理提供強有力的支持。因此其在智能交通系統中有很強的實際需求和廣泛應用前景。

目前的基于視頻的煙火檢測算法基本采用火焰顏色和運動變化檢測，其在完成火焰的檢測的同時，往往對正在運動的紅色物體發生誤判，如正在行駛的紅色汽車等。較差的抗干擾能力使其在現實的交通環境下很難取得較好實際應用效果。因此，需要根據實際道路狀況利用現有的視頻監視信號提供一種新的抗干擾能力強的煙火檢測方法。

發明內容

本發明提供了一種基于視頻圖像的煙火檢測方法和裝置，可實現準確高效的煙火檢測。該方法可應用于智能交通系統中，可自動檢測車輛起火冒煙等意外交通事件，報警等功能，并且可大大降低誤報警概率。

本發明實施例提供的一種基于視頻的煙火檢測方法，包括：

(a)從獲取的視頻中提取預定數量的連續的圖像幀；

(b)檢測出各幀圖像上的運動像素，并確定其中的運動像素區域；

(c)識別所述運動像素區域中各像素顏色是否為煙火顏色，得到各幀圖像運動的煙火顏色區域；

(d)對各幀圖像中的運動煙火顏色區域進行時域分析，并判斷所述運動煙火顏色區域是否具有煙火時域特征；

(e)對各幀圖像中的運動煙火顏色區域進行空域分析，根據其邊界顏色變化信息判斷其是否具有煙火空域特征；

(f)綜合步驟(b)、(c)、(d)、(e)的檢測判斷結果判定所述視頻圖像中是否存在煙火。

本發明實施例還提供一種基于視頻的煙火檢測裝置，包括：

圖像獲取單元，用于從獲取的視頻中提取預定數量的連續的圖像幀；

像素檢測單元，檢測出各幀圖像上的運動像素，并確定其中的運動像素區域；

煙火顏色判定單元，用于識別所述運動像素區域中各像素顏色是否為煙火顏色，得到各幀圖像運動的煙火顏色區域；

時域分析單元，用于對各幀圖像中的運動煙火顏色區域進行時域分析，并判斷所述運動煙火顏色區域是否具有煙火時域特征；

空域分析單元，用于對各幀圖像中的運動煙火顏色區域進行空域分析，根據其邊界顏色變化信息判斷其是否具有煙火空域特征；

綜合判定單元，用于基于所述像素檢測單元、煙火顏色判定單元、時域分析單元以及空域分析單元的檢測判斷結果綜合判定所述視頻圖像中是否存在煙火。

本發明提出了一種基于視頻圖像的煙火檢測方法，本發明使用運動區域檢測、火焰顏色檢測、時域小波分析和空域小波分析等幾種方法相結合，基于視頻圖像實現了準確高效的煙火檢測。該方法可應用于智能交通系統中，實現自動檢測車輛起火冒煙等意外交通事件，報警等功能。

本發明提供的方法不但能夠檢測出煙火顏色運動區域，而且能夠在小波域對該區域進行分析，從而進一步排除普通運動紅色物體等干擾因素，大大降低了誤報警概率。在實際智能交通系統中得到了很好的應用。

附圖說明

圖1為本發明提供一種基于視頻的煙火檢測方法流程圖；

圖2為本發明具體實施例提供一種基于視頻的煙火檢測方法流程圖；

圖3為本發明實施例中采用的高斯混合顏色模型示意圖；

圖4為本發明實施例中采用的二階濾波器示意圖；

圖5為本發明實施例中采用的一階濾波器示意圖；

圖6為本發明提供一種基于視頻的煙火檢測裝置構成示意圖。

具體實施方式

本發明提出了一種基于視頻圖像的煙火檢測方法，該方法可應用于智能交通系統中，實現自動檢測車輛起火冒煙等意外交通事件，報警等功能。本發明使用運動區域檢測、火焰顏色檢測、時域小波分析和空域小波分析等幾種方法相結合，基于視頻圖像實現了準確高效的煙火檢測。

本發明提供的方法不但能夠檢測出煙火顏色運動區域，而且能夠在小波域對該區域進行分析，從而進一步排除普通運動紅色物體等干擾因素，大大降低了誤報警概率。在實際智能交通系統中得到了很好的應用。