[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

本發明提供了一種火焰圖像識別方法、裝置及其存儲介質，涉及圖像識別技術領域。該火焰圖像識別方法包括：確定已采集圖像中的疑似火焰區域；采用濾波器提取所述疑似火焰區域的紋理特征圖像；基于局部二值模式提取所述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。該方法通過紋理特征圖像以及進一步的局部二值特征的提取，提高了火焰識別效率和準確率。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，具體而言，涉及一種火焰圖像識別方法、裝置及其存儲介質。

背景技術

隨著野外雜草樹木叢生，發生火災時蔓延速度很快，而且交通不便，火災撲救難度很大，一旦發生火災，會導致嚴重后果，因此，早期火災識別和及時撲救就顯得尤為關鍵。視頻監控系統能夠實現24小時監控，能夠及時發現早期火災，很大程度上減少了早期火災的誤報和漏報的情況。

但是基于圖像的火災識別算法對于復雜野外環境如枯草、可樹枝樹葉等情況下的野外火災識別準確率還有待提高；同時基于視頻的火災識別方法需要對每幅圖像進行特征提取，現有技術中的特征提取計算量較大，導致火災識別效率低。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提供一種火焰圖像識別方法、裝置及其存儲介質，以解決現有技術存在的火災識別準確率低、效率低的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種火焰圖像識別方法，所述火焰圖像識別方法包括：確定已采集圖像中的疑似火焰區域；采用濾波器提取所述疑似火焰區域的紋理特征圖像；基于局部二值模式提取所述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。

上述實施例先通過濾波器提取紋理特征圖像，再基于局部二值模式提取紋理特征圖像的局部二值特征，采用SVM分類器基于獲取的局部二值特征識別是否存在火焰，以連續的紋理特征圖像和局部二值特征的提取對圖像的有效區域進行提取，并完成需要SVM分類器處理的特征向量的降維，減少了火焰識別的計算量，提高了火焰識別的準確率和效率。

綜合第一方面，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。

上述實施例基于RGB顏色空間模型以及HSV顏色空間模型標準提取已采集圖像中的顏色參數，并根據顏色參數的數值約束等預設條件確定疑似火焰區域，提高了火焰區域的識別準確度，同時過濾掉非疑似火焰區域，降低了后續圖像處理運算量，提高了識別效率。

綜合第一方面，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。

綜合第一方面，所述基于局部二值模式提取所述紋理特征圖像的局部二值特征，包括：基于局部二值模式提取所述紋理特征圖像的第一特征；對所述第一特征進行降維獲得第二特征，將所述第二特征作為所述紋理特征圖像的局部二值特征。

上述實施例通過對紋理特征圖像依次進行基于局部二值模式的特征提取以及降維，獲取更準確的特征，并進一步降低了后續識別步驟的圖像處理計算量，從而進一步提高了火焰識別的效率和準確率。