[發明專利]基于多特征融合和立體視覺的火焰檢測和定位方法

在審

• 申請號: 201711403456.2
• 申請日: 2017-12-22
• 公開（公告）號: CN108038867A
• 公開（公告）日: 2018-05-15
• 發明（設計）人: 陳蓉
• 申請（專利權）人: 湖南源信光電科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/215
• 分類號: G06T7/215;G06K9/62;G06T5/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/194;G06T7/223
• 代理公司: 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225
• 代理人: 董惠文

本發明公開了一種基于多特征融合和立體視覺的火焰檢測和定位方法，其涉及計算機視覺領域。該方法利用改進Vibe算法和OHTA顏色分割方法提取疑似火焰區域；再提取疑似火焰區域中的目標的形狀特征、形態重疊度特征和面積變化率特征，從而建立多特征融合模型獲得存在火焰的概率，根據概率來檢測出是否存在火焰；最后根據火焰檢測的結果和SSDA立體匹配算法，根據平行雙目立體視覺系統原理進行火焰定位。本發明實現了具有抗干擾性強、魯棒性、實時性，根據火焰檢測定位結果有助于定位滅火，最大地降低火災損失。

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，特指基于多特征融合和立體視覺的火焰檢測和定位方法。

背景技術

為了滿足人民生活水平不斷提高的需要，采用大空間格局來突出建筑和尺度的大型公共建筑越來越多。內凈高大于8米的建筑物，如體育館、機場航站樓、會展中心、大型歌舞劇院等，都是一些具有代表性的大空間建筑。對于這些大空間建筑，普通的感煙、感溫火災探測報警系統無法迅速采集火災發出煙溫變化信息，而圖像型火災探測技術對于火災探測具有非接觸式探測的特點，不受空間高度、熱障、易爆、有毒等環境條件的限制。

基于圖像型火焰檢測包括了火焰目標提取和火焰檢測。通常可以利用運動目標檢測的方法提取火焰目標，常用的運動檢測方法有相鄰幀差法、背景差分法和光流法。其中，所述相鄰幀差法對光照不敏感，非常適合動態變化的環境，而且運算簡單，但是不能檢測出靜止或運動速度過慢物體；所述背景差分法適用于攝像機靜止的情況，計算速度快，但是對場景中光照條件、大面積運動和噪聲比較敏感。所述光流法在攝像機運動時也能檢測出獨立的運動目標，但其缺點在于易受噪聲干擾，且計算量較大。基于視頻圖像的火焰檢測可利用火焰的運動、顏色、時頻等特征實現火焰識別。其中，僅利用顏色等靜態特征的火焰識別方法，容易受到類似與火焰顏色景物干擾，影響了系統的魯棒性。Phollips等人利用火焰的灰度直方圖強度以及相鄰幀的時間變化進行火焰識別，同樣需要比較好的檢測環境(較少的移動的非火焰亮光干擾)，而且其實驗數據為自己主觀確定的，若輸入數據發生變化，則效果會大打折扣。Yamagishi等人提出了一種基于神經網絡的火焰檢測方法，算法的計算量比較大。

再者，傳統的自動的水噴淋嘴滅火措施不是定點滅火，而是在一定保護范圍內全面灑水，易造成不必要的水漬，帶來更多的財產損失。在確定發生火災的同時，及時定位火災位置，才能及時有效地進行滅火，最大地降低損失。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術的不足，提出一種基于多特征融合和立體視覺的火焰檢測和定位方法，該方法能夠快速有效地檢測火災，具有抗干擾性強和魯棒性，并且能夠及時定位出火災位置，有利用及時地進行滅火，降低火災損失。

為實現上述目的，本發明技術方案具體如下：

一種基于多特征融合和立體視覺的火焰檢測和定位方法，包括以下步驟：

S1采用雙目立體視覺系統的雙攝像機采集圖像，利用左右兩個攝像機采集左右視頻流圖像，并對左攝像機采集到的視頻流圖像提取疑似火焰區域；

S2對步驟S1中的疑似火焰區域進行基于多特征融合的火焰檢測；

S3利用檢測得到的火焰目標進行火災定位。

作為本發明的優選技術方案，所述步驟S1包括：

S1.1運動前景區域提取；

S1.2采用OHTA顏色空間進行顏色分割；

S1.3將步驟S1.1的運動前景區域結果和步驟S1.2的顏色分割結果進行與操作，獲得疑似火焰區域。

作為本發明的優選技術方案，所述步驟S1.1包括：

S1.1.1利用Vibe算法建立背景模型；

S1.1.2檢測運動前景目標和消除鬼影。