[發明專利]煙霧檢測方法與系統

在審

• 申請號: 201410325268.2
• 申請日: 2014-07-09
• 公開（公告）號: CN104050478A
• 公開（公告）日: 2014-09-17
• 發明（設計）人: 楊勝;鄭雪梅
• 申請（專利權）人: 湖南大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06T7/00;G06T7/20
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 胡海斌

1.一種煙霧檢測方法，其特征在于，包括步驟：

獲取煙霧檢測視頻圖像，并分析煙霧檢測視頻圖像序列，獲得所述煙霧檢測視頻圖像的像素點；

對所述煙霧檢測視頻圖像中的像素點進行運動區域檢測，獲取所述煙霧檢測視頻圖像序列中的運動區域；

標記所述運動區域，對每個所述運動區域中的視頻圖像進行特征提取，得到多個多維新組合的特征向量組，其中，所述特征包括m維小波特征和n維亮度值特征，所述m和所述n均為正整數；

根據所述多個多維新組合的特征向量組，檢測所述運動區域是否產生煙霧。

2.根據權利要求1所述的煙霧檢測方法，其特征在于，所述對所述煙霧檢測視頻圖像中的像素點進行運動區域檢測，獲取所述煙霧檢測視頻圖像序列中的運動區域具體包括步驟：

利用高斯分布表征所述煙霧檢測視頻圖像序列，獲取多個初始化高斯模型；

對所述煙霧檢測視頻圖像進行灰度化處理，以使所述煙霧檢測視頻圖像的像素點與所述多個初始化高斯模型進行匹配，當匹配成功時，將匹配成功像素點的數據更新到初始化高斯模型，獲得更新的高斯模型；

選取所述更新的高斯模型表征煙霧檢測視頻圖像背景，查找所述煙霧檢測視頻圖像中的像素點不屬于背景的像素點，獲得查找結果；

根據所述查找結果，獲取所述煙霧檢測視頻圖像序列中的運動區域。

3.根據權利要求1或2所述的煙霧檢測方法，其特征在于，所述標記所述運動區域，對每個所述運動區域的視頻圖像進行特征提取，得到多個多維新組合的特征向量組具體包括步驟：

標記所述運動區域；

對每個所述運動區域中的視頻圖像進行小波特征變換，提取運動區域中的視頻圖像的多個小波特征，將所述多個小波特征進行整合，獲得多維小波特征；

提取運動區域中的視頻圖像的亮度值和所述運動區域中的視頻圖像對應的背景區域的亮度值，計算兩者的亮度值比特征，提取多維亮度值特征；

根據所述多維小波特征和所述多維亮度值特征，獲取多個多維新組合的特征向量組。

4.根據權利要求1或2所述的煙霧檢測方法，其特征在于，所述根據所述多個多維新組合的特征向量組，檢測所述運動區域是否產生煙霧具體為：

根據所述多個多維新組合的特征向量組，利用分類器，檢測所述運動區域是否產生煙霧。

5.根據權利要求1或2所述的煙霧檢測方法，其特征在于，所述根據所述多個多維新組合的特征向量組，檢測所述運動區域是否產生煙霧之后還有步驟：

當檢測到所述運動區域發生煙霧時，標記所述運動區域，并發出報警信號。

6.一種煙霧檢測系統，其特征在于，包括：

獲取分析模塊，用于獲取煙霧檢測視頻圖像，并分析煙霧檢測視頻圖像序列，獲得所述煙霧檢測視頻圖像的像素點；

運動區域獲取模塊，用于對所述煙霧檢測視頻圖像中的像素點進行運動區域檢測，獲取所述煙霧檢測視頻圖像序列中的運動區域；

特征向量組獲取模塊，用于標記所述運動區域，對每個所述運動區域中的視頻圖像進行特征提取，得到多個多維新組合的特征向量組，其中，所述特征包括m維小波特征和n維亮度值特征，所述m和所述n均為正整數；

檢測模塊，用于根據所述多個多維新組合的特征向量組，檢測所述運動區域是否產生煙霧。

7.根據權利要求6所述的煙霧檢測系統，其特征在于，所述運動區域獲取模塊具體包括：

高斯模型初始獲取單元，用于利用高斯分布表征所述煙霧檢測視頻圖像序列，獲取多個初始化高斯模型；

高斯模型更新單元，用于對所述煙霧檢測視頻圖像進行灰度化處理，以使所述煙霧檢測視頻圖像的像素點與所述多個初始化高斯模型進行匹配，當匹配成功時，將匹配成功像素點的數據更新到初始化高斯模型，獲得更新的高斯模型；

查找單元，用于選取所述更新的高斯模型表征煙霧檢測視頻圖像背景，查找所述煙霧檢測視頻圖像中的像素點不屬于背景的像素點，獲得查找結果；

運動區域獲取單元，用于根據所述查找結果，獲取所述煙霧檢測視頻圖像序列中的運動區域。