[發明專利]一種基于圖像特征的森林安全監測系統

在審

• 申請號: 201810183766.6
• 申請日: 2018-03-06
• 公開（公告）號: CN108470424A
• 公開（公告）日: 2018-08-31
• 發明（設計）人: 楊林
• 申請（專利權）人: 深圳森陽環保材料科技有限公司
• 主分類號: G08B17/12
• 分類號: G08B17/12;G06T5/00;G06T7/90
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于圖像特征的森林安全監測系統，其特征是，包括攝像模塊、信息傳輸模塊和遠程處理中心，所述攝像模塊用于實時獲取待監測區域的視頻圖像，并通過信息傳輸模塊傳輸至遠程處理中心，所述遠程處理中心包括圖像處理模塊、煙霧檢測模塊和火災判斷模塊，所述圖像處理模塊用于去除采集得到的視頻圖像中的噪聲污染，所述煙霧檢測模塊用于從處理后的視頻圖像中提取煙霧目標圖像，提取到的煙霧目標圖像由火災判斷模塊進行圖像特征提取并對提取得到的圖像特征進行識別，從而判斷有無火災發生，當判斷森林發生火災時即進行報警。

2.根據權利要求1所述的一種基于圖像特征的森林火災監測系統，其特征是，所述攝像模塊包括監控攝像機，所述攝像機安裝在林區制高點，用于對周圍林區環境進行全天候旋轉拍攝。

3.根據權利要求2所述的一種基于圖像特征的森林火災監測系統，其特征是，所述信息傳輸模塊采用GPRS通信方式將攝像模塊采集得到的視頻圖像傳輸至遠程處理中心。

4.根據權利要求3所述的一種基于圖像特征的森林火災監測系統，其特征是，所述遠程處理中心還包括數據存儲模塊，所述數據存儲模塊用于實時存儲接收到的視頻圖像。

5.根據權利要求1所述的一種基于圖像特征的森林火災監測系統，其特征是，所述圖像處理模塊用于去除采集得到的視頻圖像中的噪聲污染，其采用一種改進權重計算方法的非局部均值濾波算法，定義以像素點m為中心的圖像區域為N_m，以像素點n為中心的圖像區域為N_n，則權重w(m,n)的計算公式為：

式中，h(m)表示像素點m的灰度值，表示圖像區域N_m的灰度均值，h(n)表示像素點n的灰度值，表示圖像區域N_n的灰度均值，A、B和C分別為d(m,n)、k(m,n)和x(m,n)的系數，β為高斯核的標準差，r表示平滑參數，控制指數函數的衰減速度。

6.根據權利要求1所述的一種基于圖像特征的森林火災監測系統，其特征是，所述煙霧檢測模塊用于從處理后的視頻圖像中提取煙霧目標圖像，具體包括：

(1)采用背景估計法從處理后的視頻圖像中提取煙霧目標圖像，對背景估計法中的背景更新模型進行改進，設B_n(x,y)是第n幀背景圖像中坐標為(x,y)的點的灰度值，h_n+1(x,y)是從監控視頻中截取的圖像序列的第n+1幀中坐標為(x,y)的點的灰度值，h_n(x,y)是從監控視頻中截取的圖像序列的第n幀中坐標為(x,y)的點的灰度值，B_O(x,y)是圖像序列首幅圖像的原始背景中坐標為(x,y)的點的灰度值，則第n+1幀背景圖像中坐標為(x,y)的點的灰度值B_n+1(x,y)為：

式中，(x,y)運動是指上一幀背景圖形和下一幀原始圖像在(x,y)的點的灰度值不同，(x,y)靜止是指上一幀背景圖形和下一幀原始圖像在(x,y)的點的灰度值相同，v、l和g分別為權重系數且v+l+g＝1；

(2)對提取得到的煙霧目標圖像進行優化，其采用一種基于顏色特征的判斷方法對圖像中非煙霧的像素點進行剔除，定義煙霧目標圖像中坐標(i,j)處的像素指數為β(i,j)，則β(i,j)的計算公式為：

β(i,j)＝p_r(i,j)*p_g(i,j)*p_b(i,j)

式中，f_r(i,j)代表坐標(i,j)處像素的紅色分量值，代表所述煙霧目標圖像的像素點的紅色分量值的均值，f_g(i,j)代表坐標(i,j)處像素的綠色分量值，代表所述煙霧目標圖像的像素點的綠色分量值的均值，f_b(i,j)代表坐標(i,j)處像素的藍色分量值，代表所述煙霧目標圖像的像素點的藍色分量值的均值；

定義煙霧像素閾值δ，當像素指數β(i,j)小于煙霧像素指數δ時，判斷該像素點為煙霧像素，當像素指數β(i,j)大于煙霧像素閾值δ時，則判斷該像素點為非煙霧像素，并刪除該像素點。