[發明專利]一種基于計算機視覺技術的煙霧監測方法

有效

• 申請號: 201710531954.9
• 申請日: 2017-07-03
• 公開（公告）號: CN107274374B
• 公開（公告）日: 2020-09-22
• 發明（設計）人: 趙驥;朱玉;王浥丞;吳曉翎;于海龍
• 申請（專利權）人: 遼寧科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/194;G06T7/70;G06T7/90
• 代理公司: 鞍山嘉訊科技專利事務所(普通合伙) 21224
• 代理人: 張群

本發明提供一種基于計算機視覺技術的煙霧監測方法，根據煙霧的顏色特征和運動特性進行煙霧檢測：依次包括基于顏色的前景提取、基于運動的圖像背景去除、將前兩者提取的前景進行交集運算三個階段；將通過顏色信息提取的煙霧目標圖像和通過運動特性提取的煙霧目標圖像進行交集運算，運算的結果即為最終提取的煙霧目標；同時對煙源進行定位計算。本方法針對產生煙霧的原因和煙霧的物理和化學特性有所不同進行煙霧顏色特性的設定，構建背景模型采用單幀初始化，采用基于樣本集合方式的背景去除方法，提高了效率，滿足算法實時性的要求；針對大空間，通過兩臺以上的監控攝像機對煙霧產生的位置進行定位，保證了后續工作的及時性和準確性。

技術領域

本發明涉及煙霧監測、定位技術領域，特別涉及一種基于計算機視覺技術的煙霧監測方法。

背景技術

煙霧通常在火焰產生之前便開始彌漫，因此可以作為判定火焰燃燒的一個重要特征；同時煙霧肆意排放也是空氣污染的重要來源，因此對煙霧污染源的有效監控成為環境保護的重要任務；另外，某類化學藥品的意外泄露也會產生煙霧狀的物質，也為監控判別提供一定的視覺依據。

傳統煙霧探測裝置主要是采用接觸式傳感器技術，但其自身有著不可克服的缺點，在室內大空間條件下，當逐漸擴散到達探測器附近時，已變得濃度很小，不能達到傳統探測器的報警閾值，即使達到其報警閾值并引發警報時，危害規模己發展形成，不能達到早期報警的目的；另外，在室外大空間條件下，例如森林、草場等，布置大量的傳感器成本太高，實現也很困難，如果傳感器過于接近煙霧排放源，例如煙囪出口等，由于高溫和粉塵等惡劣的環境常常使傳感器失效，出現誤報、漏報等情況。

由于傳統接觸式的煙霧檢測技術在大空間探測的局限性，以圖像采集、圖像處理技術為基礎、基于計算機視覺技術的煙霧監測技術應運而生。即首先通過攝像頭經采集卡將監視的視頻序列輸入計算機，然后由計算機軟件對圖像內容進行分析，根據煙霧的圖像特征來完成對煙霧檢測。

目前，基于圖像技術的煙霧檢測主要包括：1.基于煙霧像素的色度信息，但僅有對灰色和青色煙霧的判別，沒有考慮對于化學物質泄露產生的煙霧顏色；2.利用小波變換技術提取煙霧的特征信息，但是單純基于小波變換對煙霧的判斷尚不準確；3.基于分型的思想進行編碼的煙霧檢測算法，但算法極其耗時，無法滿足實時性的要求；4.基于采用幀間目標關聯確定幀間運動區域的關系，對運動目標屬性進行綜合分析以判別運動目標是否為煙霧的方法，采用幀差法進行運動目標的檢測對環境噪聲比較敏感，所以對閾值的選擇很重要，只適用于特定的場合，穩定性較差；5.基于對煙霧形態特性與相對于背景的高頻信號的衰減特性等的靜態特征、煙霧內部的變化與變化頻率等的動態特性和煙霧相對背景色彩度衰減的顏色特性的綜合加權分析的方法，但算法時間和空間復雜度較高，不利于實時監控，另外在不同的場景下要進行不同的參數設置，算法的魯棒性和智能性較差。6.還有其他應用貝葉斯分類器、混合高斯模型、人工神經元網絡等理論的對煙霧進行特征分離、背景建模的方法，但應用都有一定的局限性，只適用于特定的場合，穩定性較差。

另外，還沒有對于煙源的跟蹤和定位的實現方法。

發明內容

為了解決背景技術中所述問題，本發明提供一種基于計算機視覺技術的煙霧監測方法，雖然產生煙霧的原因和煙霧的物理和化學特性有所不同，但本方法都可以通過一次的初始化進行煙霧顏色特性的設定，且初始化、設置和運行都在同一的平臺上，操作簡單，易于維護；構建背景模型采用的是單幀初始化，采用基于樣本集合方式的背景去除方法，提高了效率，滿足算法實時性的要求；針對大空間，通過兩臺以上的監控攝像機對煙霧產生的位置進行定位，保證了后續工作的及時性和準確性。

為了達到上述目的，本發明采用以下技術方案實現：

一種基于計算機視覺技術的煙霧監測方法，包括以下步驟：

步驟一、視頻圖像預處理：即通過平滑函數進行噪聲濾除，然后對平滑后的圖像進行增強，提高圖像的對比度；