[發明專利]一種結合顏色和外型特征的視頻煙霧識別方法

有效

• 申請號: 201610028532.5
• 申請日: 2016-01-15
• 公開（公告）號: CN105701474B
• 公開（公告）日: 2019-02-05
• 發明（設計）人: 葛思擘;王森;鄒建華;馬玉潔
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 徐文權

1.一種結合顏色和外型特征的視頻煙霧識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)首先采用ViBe算法進行前景目標的提取；

2)對提取到的前景目標進行形態學的處理，濾除前景中的噪聲干擾，對前景區域中的空洞進行填充，應用連通區域分析CCL算法把相連的前景像素歸結到同一個塊中，以進行后續的偽煙塊去除；

3)抽取含煙幀中的大量煙霧像素，統計煙霧像素在RGB三個通道上取值的分布情況，對比標準正態分布曲線，擬合度良好，證明煙霧像素各通道取值的分布近似為正態分布是可以接受的；

4)由于RGB三個通道都包含亮度信息，具有較強的相關性，采用Lab顏色空間的a通道結合RGB顏色空間三通道構建公式(1)RGBa四通道模型；

式中：C(x,y)為構建的四通道顏色空間模型，(x,y)為像素坐標

5)為了得到RGBa四個通道的顏色概率密度函數，逐幀抓取煙霧視頻片段的所有幀，并選取出其中含煙幀，分別標記煙區并統計RGBa四個通道的數據，得到均值與方差即可建立公式(2)歸一化的顏色概率密度函數；

式中：i分別為RGBa四通道，C_i為i通道像素值，P_i(x,y)為(x,y)位置像素為煙霧像素的概率，它反映了i通道上像素點(x,y)屬于煙霧像素的可能性大小，μ_i對應通道像素值的均值，σ_i為對應通道像素值的方差；

根據顏色概率密度函數，計算(x,y)位置上此像素的四通道概率：

綜合RGBa四通道顏色概率乘積并歸一化，然后閾值化處理，得到的前景像素即為高概率的煙霧像素，統計各塊中高概率像素數量，由公式(4)即可初步去除偽煙塊；

式中：B_i為當前塊，H_b為當前塊中高概率像素數量，Sum_b為當前塊前景像素總數，α為閾值；

6)針對具有與煙霧相近顏色的剛性運動物體造成的干擾，采用公式(5)輪廓復雜度排除此類干擾；

式中：其中L_b為塊周長，A_b為塊面積，β為閾值；

7)針對外形也像煙霧一樣復雜多變的干擾物，利用煙霧區域邊緣像素較多的事實，采用塊中所含邊緣像素的個數與塊中前景像素總數的比值，由公式(6)濾除偽煙塊；

式中：Sum_pix為塊中所含邊緣像素個數，Sum_b為塊中前景像素總數。

2.如權利要求1所述的結合顏色和外型特征的視頻煙霧識別方法，其特征在于，步驟3)關于正態分布的驗證統計了不少于120000個煙霧像素各通道的值，生成各通道上煙霧像素取值的分布圖，并與標準正態分布曲線做比對。