[發(fā)明專利]一種監(jiān)控視頻的火焰檢測方法、系統(tǒng)及火焰檢測設(shè)備

在審

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• 申請日: 2019-07-01
• 公開（公告）號: CN112270202A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 郭王勇;陳光;徐亮;王敬偉;李麗娜;王志剛;張以臣
• 申請（專利權(quán)）人: 國電南瑞科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/00;G08B17/12
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250
• 代理人: 李博洋

本發(fā)明公開了一種監(jiān)控視頻的火焰檢測方法、系統(tǒng)及火焰檢測設(shè)備，該方法包括：獲取視頻數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后確定候選區(qū)域集；從候選區(qū)域集提取抽象特征和高維方向梯度直方圖特征；根據(jù)邏輯回歸觀測模型從候選區(qū)域集找到最佳候選區(qū)域，并判斷最佳候選區(qū)域中的目標(biāo)位置；根據(jù)降維算法，對目標(biāo)位置的抽象特征和高維方向梯度直方圖特征降維處理，并根據(jù)特征貢獻(xiàn)度，確定每一維特征向量的權(quán)重；根據(jù)凱萊?克萊因度量學(xué)習(xí)準(zhǔn)則和每一維特征向量判斷目標(biāo)位置是否是火焰。本發(fā)明實(shí)施例，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方式和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)性火焰檢測，從而能夠解決傳統(tǒng)人工檢測識別火災(zāi)由于疏忽導(dǎo)致火災(zāi)情況更加嚴(yán)重的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能消防技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種監(jiān)控視頻的火焰檢測方法、系統(tǒng)及火焰檢測設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著計算機(jī)技術(shù)和超大規(guī)模集成電路技術(shù)、通訊技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字式繼電保護(hù)裝置和其他自動裝置已普遍應(yīng)用于變電站。由于變電站自動化水平日益提高，并逐步向無人值班方式發(fā)展，因此對監(jiān)控設(shè)備的智能化提出了更高的要求。當(dāng)變電站發(fā)生火災(zāi)時，監(jiān)控設(shè)備可以及時發(fā)出警報，可降低對人身及電路產(chǎn)生危害；現(xiàn)在主要是依靠人工實(shí)時對監(jiān)控視頻的監(jiān)測，但是由于工作人員長時間的觀看多個監(jiān)控，難免會產(chǎn)生疲勞和注意力不集中，一旦發(fā)生火災(zāi)，工作人員無法及時發(fā)出警報，錯過第一搶救時間，造成更多的損失，從而需要解決傳統(tǒng)人工檢測識別火災(zāi)由于疏忽導(dǎo)致火災(zāi)情況更加嚴(yán)重的問題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種監(jiān)控視頻的火焰檢測方法、系統(tǒng)及火焰檢測設(shè)備，以解決傳統(tǒng)人工檢測識別火災(zāi)由于疏忽導(dǎo)致火災(zāi)情況更加嚴(yán)重的問題。

根據(jù)第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種監(jiān)控視頻的火焰檢測方法，包括：獲取視頻數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后確定候選區(qū)域集；從所述候選區(qū)域集提取抽象特征和高維方向梯度直方圖特征；根據(jù)所述邏輯回歸觀測模型從所述候選區(qū)域集找到最佳候選區(qū)域，并判斷所述最佳候選區(qū)域中的目標(biāo)位置；根據(jù)降維算法，對所述目標(biāo)位置的抽象特征和高維方向梯度直方圖特征降維處理，并根據(jù)特征貢獻(xiàn)度，確定每一維特征向量的權(quán)重；根據(jù)凱萊-克萊因度量學(xué)習(xí)準(zhǔn)則和所述每一維特征向量檢測所述目標(biāo)位置的火焰。

結(jié)合第一方面，在第一方面第一實(shí)施方式中，在所述根據(jù)凱萊-克萊因度量學(xué)習(xí)準(zhǔn)則和所述每一維特征向量檢測所述目標(biāo)位置的火焰之后，還包括：當(dāng)檢測到所述目標(biāo)位置是火焰時，發(fā)出火災(zāi)警報。

結(jié)合第一方面，在第一方面第二實(shí)施方式中，所述獲取視頻數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后確定候選區(qū)域集，包括：采用粒子濾波算法對所述視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行局部搜索，確定所述候選區(qū)域集。

結(jié)合第一方面，在第一方面第三實(shí)施方式中，從所述候選區(qū)域集提取抽象特征和高維方向梯度直方圖特征，包括：通過元學(xué)習(xí)算法從所述候選區(qū)域提取所述抽象特征。

根據(jù)第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種火焰檢測設(shè)備，包括：存儲器和處理器，所述存儲器和所述處理器之間互相通信連接，所述存儲器中存儲有計算機(jī)指令，所述處理器通過執(zhí)行所述計算機(jī)指令，從而執(zhí)行第一方面或第一方面任意一個實(shí)施方式中所述的監(jiān)控視頻的火焰檢測方法。

根據(jù)第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種監(jiān)控視頻的火焰檢測系統(tǒng)，包括：至少一個攝像裝置、至少一個通訊模塊、服務(wù)器和第二方面中所述的火焰檢測設(shè)備；所述至少一個攝像裝置用于采集監(jiān)控環(huán)境的監(jiān)控視頻，所述至少一個通訊模塊分別與所述服務(wù)器和至少一個通訊模塊連接，用于將所述監(jiān)控視頻上傳所述服務(wù)器，所述服務(wù)器與所述火焰檢測設(shè)備連接，將所述監(jiān)控視頻傳輸至所述火焰檢測設(shè)備。

結(jié)合第三方面，在第三方面第一實(shí)施方式中，該系統(tǒng)還包括：至少一個模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊和至少一個定位模塊；所述定位模塊與所述通訊模塊連接，用于采集所述攝像裝置的所在位置信息，并通過所述通訊模塊將所述所在位置信息上傳至所述服務(wù)器；所述模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊分別與所述攝像裝置和通訊模塊連接，用于將所述監(jiān)控視頻轉(zhuǎn)換成視頻數(shù)據(jù)，并通過所述通訊模塊上傳至所述服務(wù)器。