[發明專利]一種基于改進Prewitt算子的火災辨別裝置

在審

• 申請號: 201810362963.4
• 申請日: 2018-04-21
• 公開（公告）號: CN108875550A
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發明（設計）人: 王仕偉
• 申請（專利權）人: 卞家福
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G08B17/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明請求保護一種基于改進Prewitt算子的火災辨別裝置，其包括一輸入模塊，所述輸入模塊由若干個網絡攝像頭組成，一算法處理模塊，所述算法處理模塊與輸入模塊相連接，一煙霧報警器，所述煙霧報警器與算法處理模塊相連接，所述輸入模塊采用網絡適配器連接到算法處理模塊，所述算法處理模塊用于對火災場景進行處理、分析，實現精確還原并定位，通過煙霧報警器報警；以及一視頻監控服務器，所述視頻監控服務器與算法處理模塊相連接，一輸出模塊，所述輸出模塊與視頻監控服務器相連接。

技術領域

本發明屬于工廠設備控制技術領域，尤其涉及一種基于改進Prewitt算子的火災辨別裝置。

背景技術

圖像邊緣檢測技術主要應用于監控和門禁設施當中，進行道路交通的管制或汽車門禁的監控。現在逐步運用在工廠的自動化控制系統中，對于工廠中大量貨物的碼放，現有的方法是人工碼放，耗時耗力，需要對碼放圖像進行邊緣檢測，才能達到自動化碼放。

此外，圖像邊緣檢測技術同攝像頭采樣技術、數模轉換技術、接口技術一樣是是安防系統的核心技術之一，有著深厚的研究基礎，自1965年至今的近50年里，有許多國內外學者對其進行研究，并在不同領域取得很多成果。邊緣檢測算法的種類較多，可分為傳統算法和新興算法。傳統算法有：Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子、laplacian算子和Canny算子等。傳統算法大都基于數學運算實現，要么抗噪性能差，要么邊緣檢測的精度不高。新興的邊緣檢測算法的研究常與其他學科有所交叉，在工程方面有：基于小波分析和小波包的邊緣檢測方法、基于模糊理論的邊緣檢測方法、基于神經網絡的分割方法等，在機器視覺和人工智能等領域有：基于數學形態學的邊緣檢測方法、自組織聚類法、遺傳算法等。隨著研究的深入，發現Roberts算子的檢測精度高，因此有部分采用Roberts算子來進行邊緣檢測，比如專利號為201510172635.4(名稱：基于Roberts算子的圖像邊緣檢測方法)，本方法相較于現有技術對于圖像邊緣檢測的精度和抗噪能力得以提高，但是存在在復雜噪聲環境下不能依然有較好的識別，并且魯棒性較差的問題。傳統的Roberts邊緣檢測算子邊緣定位準，但是對噪聲敏感。適用于邊緣明顯且噪聲較少的圖像分割。Roberts邊緣檢測算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子,Robert算子圖像處理后結果邊緣不是很平滑。經分析，由于Robert算子通常會在圖像邊緣附近的區域內產生較寬的響應，在復雜環境比如火災環境下圖像識別的精確度就較低，因此需要做出改進，而本發明是改進的基于改進Prewitt算子的火災辨別裝置。

發明內容

本發明旨在解決以上現有技術的問題。提出了一種自動化控制度高、提高圖像識別精確度、在復雜環境下仍然能有較高魯棒性的基于改進Prewitt算子的火災辨別裝置。

本發明的技術方案如下：