[發(fā)明專利]基于IFCS/Otsu的IOFR火焰識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810059324.0
• 申請日: 2018-01-22
• 公開（公告）號: CN108171241B
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發(fā)明（設計）人: 馮建新;潘成勝;李慧;劉治國
• 申請（專利權）人: 大連大學
• 主分類號: G06K9/38
• 分類號: G06K9/38;G06K9/46;G06N3/00
• 代理公司: 大連智高專利事務所(特殊普通合伙) 21235
• 代理人: 蓋小靜

本發(fā)明公開了一種基于IFCS/Otsu的IOFR火焰識別方法，具體步驟如下：步驟一：建立IFCS顏色空間，具體操作如下：A1.提取火焰識別的特征像素并構造特征矩陣；A2.對粒子的初始化進行改進；A3.改進粒子群算法的參數；A4.改進粒子群算法的更新方式；A5.建立粒子群算法的局部優(yōu)化處理機制；步驟二：建立基于IFCS/Otsu的IOFR火焰識別算法，具體操作如下：B1.生成IFCS顏色空間圖片；B2.采用Otsu閾值方法進行目標提取。該方法突出火焰/非火焰像素顏色屬性差異特性，保證計算的簡單快捷；同時降低當前基于FCS顏色空間火焰識別算法的火焰錯判率。

技術領域

本申請屬于圖像識別領域，具體說是一種基于IFCS/Otsu的IOFR火焰識別方法。

背景技術

森林火災給人類的生命財產安全帶來威脅，使用火災檢測系統(tǒng)保護森林資源是現代防火方式發(fā)展趨勢的必然需求。傳統(tǒng)的火災探測技術受監(jiān)控環(huán)境的影響，它的誤報率較高，不適合用于大空間火災探測。隨著現代科學技術的快速發(fā)展，鑒于圖像豐富直觀的特點,基于圖像的森林火災探測技術已經成為了當前火災探測技術的研究熱點，有著廣闊的發(fā)展前景。

基于RGB顏色空間低復雜度的優(yōu)點，利用像素各顏色分量值范圍，Chen等人基于色彩和動態(tài)特征檢測煙霧像素，使用火焰的無序特征和火焰區(qū)域生長特性提取火焰像素，提出兩階段火災探測方法,該方法實現了基于圖像的火災智能探測技術。為了強調像素各顏色分量值范圍，突出R與B的關系，增加火焰像素的亮度特征，梁俊山等人提出了基于RGB顏色空間模糊聚類的火災檢測算法，利用像素運動累積，借助有監(jiān)督模糊聚類法，結合火焰的運動特征進行火焰識別。該方法誤報率相對較低，但是聚類算法的時間復雜度過高。

基于HSI顏色空間與人眼有很好視覺一致性的優(yōu)點，方維提出一種基于改進FCM聚類的火災圖像分割方法，該方法根據數據分布特點確定色度分量H和亮度分量I初始聚類中心后，在直方圖特征空間分別對其進行模糊聚類處理，該方法可以適當排除高亮區(qū)域的干擾，克服灰度化分割導致分割不準確的問題，復雜度較高。Dattathreya等人將不規(guī)則運動矢量估計火焰區(qū)域和HIS顏色信息相結合建立了火焰檢測系統(tǒng)，實現了火焰和火焰顏色相似物體的區(qū)分，但增加了復雜度。

基于YCbCr顏色空間具有在色度信息中分離出亮度的能力優(yōu)點，Celik等人提出了一種用于火焰像素分類的基于規(guī)則的通用顏色模型，該模型使用YCbCr色彩空間分離亮度色度比RGB或HIS顏色空間更有效描述了火焰行為。Prema等提出了基于YCbCr顏色空間的火焰圖像分割方法，不僅可以識別火焰像素，還能分離出高溫火焰中心像素。但是方法復雜度高。

可見，顏色空間是任何一種基于圖像的森林火災探測技術的關鍵技術，嚴重影響火災檢測性能。Khatami A等人提出了一種基于新顏色空間FCS(FCS，Fire-based ColorSpace,FCS)的火焰像素檢測方法，該方法通過粒子群優(yōu)化算法(Particle SwarmOptimization,PSO)和k-medoids聚類方法構建火焰彩色空間，建立了顏色空間模型FCS，并在FCS顏色空間上使用經典的Ostu方法進行火焰識別。利用FCS顏色空間進行火焰識別，可以突出火焰/非火焰像素顏色屬性差異特性，保證計算的簡單快捷。火焰檢測執(zhí)行速度快，并在火焰和非火焰像素顏色相似性較高的情況下表現良好；但是該算法具有較高的火焰錯判率。

發(fā)明內容

針對FCS顏色空間火焰錯判率高的特點，本申請?zhí)岢隽艘环N基于IFCS/Otsu的IOFR火焰識別方法，該方法首先通過引入混沌理論，采用混沌序列初始化粒子、自適應調整慣性權重、動態(tài)非線性調整學習因子、混沌搜索跳出局部最優(yōu)等方法對火焰顏色空間模型FCS(Fi re-based Color Space,FCS)進行改進，得到IFCS顏色空間模型，然后在IFCS火焰顏色空間中通過經典Otsu閾值方法得到二值圖像，從而建立了IOFR火焰識別算法。

為實現上述目的，本申請采用的技術方案是：一種基于IFCS/Ot su的IOFR火焰識別方法，具體步驟如下：