[發明專利]一種火焰圖像識別方法、裝置及其存儲介質

有效

• 申請號: 201811616331.2
• 申請日: 2018-12-27
• 公開（公告）號: CN109711345B
• 公開（公告）日: 2023-06-13
• 發明（設計）人: 趙亞琴;馮麗琦;徐媛;盧鵬
• 申請（專利權）人: 南京林業大學
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/56
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 趙麗娜

1.一種火焰圖像識別方法，其特征在于，所述方法包括：

確定已采集圖像中的疑似火焰區域；

采用Gabor濾波器提取所述疑似火焰區域的n個尺度及m個方向的紋理特征，得到n×m幅紋理特征圖像；

基于局部二值模式提取所述n×m幅紋理特征圖像的局部二值特征；

采用支持向量機SVM分類器，基于所述局部二值特征確定所述疑似火焰區域是否存在火焰；

其中，所述基于局部二值模式提取所述n×m幅紋理特征圖像的局部二值特征，包括：

基于所述局部二值模式提取所述n×m幅紋理特征圖像的局部二值特征，作為第一特征；

基于均勻二值模式對所述第一特征進行降維，獲得第一降維特征；

以所述第一降維特征作為訓練集訓練獲得所述CART決策樹，所述CART決策樹用于從所述第一降維特征中確定最具代表性的特征；

將所述CART決策樹作為弱分類器，基于所述Adaboost算法將多個弱分類器構建為強分類器；

采用所述強分類器選取所述第一降維特征中特征重要性大于預設閾值的特征作為第二特征。

2.根據權利要求1所述的火焰圖像識別方法，其特征在于，所述確定已采集圖像中的疑似火焰區域，包括：

基于RGB顏色空間模型獲取已采集圖像的紅色分量、綠色分量和藍色分量，基于HSV顏色空間模型獲取所述已采集圖像的明度；

確定所述已采集圖像中紅色分量、綠色分量、藍色分量和明度滿足預設條件的區域為疑似火焰區域。

3.根據權利要求2所述的火焰圖像識別方法，其特征在于，所述確定所述已采集圖像的紅色分量、綠色分量、藍色分量和明度滿足預設條件的區域為疑似火焰區域，包括：

確定所述已采集圖像的紅色分量、綠色分量、藍色分量和明度滿足火焰像素滿足公式的區域為疑似火焰區域，其中，R為已采集圖像的紅色分量，G為已采集圖像的綠色分量，B為已采集圖像的藍色分量，V為已采集圖像的明度。

4.根據權利要求1所述的火焰圖像識別方法，其特征在于，所述基于局部二值模式提取所述n×m幅紋理特征圖像的第一特征，包括：

基于局部二值公式確定所述n×m幅紋理特征圖像中每個像素的局部二值特征，將所述n×m幅紋理特征圖像中所有像素的局部二值特征的組合作為所述n×m幅紋理特征圖像的第一特征，其中，(x_e，y_e)為中心像素的坐標，p為鄰域的第p個像素，i_p為鄰域像素的灰度值，i_c為中心像素的灰度值，s(x)為符號函數且

5.根據權利要求1-4中任一項所述的火焰圖像識別方法，其特征在于，在所述基于局部二值模式提取所述n×m幅紋理特征圖像的局部二值特征之前，所述方法還包括：

在每個時間窗口的所有幀紋理特征圖像中隨機選取N幅替代對應時間窗口中的所有幀紋理特征圖像。

6.一種火焰圖像識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

疑似火焰區域確定模塊，用于確定已采集圖像中的疑似火焰區域；

紋理特征圖像提取模塊，用于采用Gabor濾波器提取所述疑似火焰區域的n個尺度及m個方向的紋理特征，得到n×m幅紋理特征圖像；

局部二值特征提取模塊，用于基于局部二值模式提取所述n×m幅紋理特征圖像的局部二值特征，

火焰確定模塊，用于采用支持向量機SVM分類器，基于所述局部二值特征確定所述疑似火焰區域是否存在火焰；

其中，所述紋理特征圖像提取模塊具體用于：基于所述局部二值模式提取所述n×m幅紋理特征圖像的局部二值特征，作為第一特征；基于均勻二值模式對所述第一特征進行降維，獲得第一降維特征；以所述第一降維特征作為訓練集訓練獲得所述CART決策樹，所述CART決策樹用于從所述第一降維特征中確定最具代表性的特征；將所述CART決策樹作為弱分類器，基于所述Adaboost算法將多個弱分類器構建為強分類器；采用所述強分類器選取所述第一降維特征中特征重要性大于預設閾值的特征作為第二特征。

7.一種計算機可讀取存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀取存儲介質中存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被一處理器讀取并運行時，執行權利要求1-5中任一項所述方法中的步驟。