[發明專利]基于機器視覺自動跟蹤定位火災火源點的識別方法和裝置在審
| 申請號： | 202010430901.X | 申請日： | 2020-05-20 |
| 公開（公告）號： | CN111738082A | 公開（公告）日： | 2020-10-02 |
| 發明（設計）人： | 王勇 | 申請（專利權）人： | 青島理工大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/246;G06T7/13;G06T5/00 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 機器 視覺 自動 跟蹤 定位 火災 火源 識別 方法 裝置 | ||
本發明涉及一種基于機器視覺自動跟蹤定位火災火源點的識別方法和裝置，具體包括以下步驟：步驟S1：雙目紅外熱成像儀采集火災現場圖像；步驟S2：火災現場圖像經過預處理后，根據圖像分割算法分割出火源點圖像信息；步驟S3：根據基于聚類的圖像自動閾值算法，對火源點圖像進行聚類并提取火源點特征；步驟S4：根據提取的火源點特征，采用深度學習方法構建火源點識別器，通過火源點識別器對火災現場圖像中的火源點進行識別；步驟S5：根據識別出的火源點在雙目紅外熱成像儀的兩幅火災現場圖像中的視差，通過三角測量原理測定火源點的三維空間坐標。與現有技術相比，本發明具有提高火源點定位的精準度和消防滅火機器人的實戰化應用性能等優點。
技術領域
本發明涉及消防裝備領域，尤其是涉及一種基于機器視覺自動跟蹤定位火災火源點的識別方法和裝置。
背景技術
常規消防滅火機器人的智能化水平較低，特別是操作消防滅火機器人的消防炮瞄準火源點位置時，瞄準效率完全取決于操作人員對于消防滅火機器人的熟練程度，降低了火災救援的時效性。本發明針對此種情況，提出一種基于機器視覺自動跟蹤定位火災火源點的識別方法。
現有技術公開了一種輪式消防機器人自主瞄準滅火方法，通過視頻火焰檢測確定火源的重心，測量火源重心與機器人夾角，根據三角函數計算出火源重心在三維空間的位置，綜合控制移動消防機器人、消防炮的初速度和流量，使火源重心位于消防炮水射流的軌跡上達到精準滅火的效果。但測量過程中機器人需要移動，使測量結果受移動過程所產生的誤差的影響，在不平整的路面時滅火效果受影響較大。
發明內容
本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的消防滅火機器人滅火精準度不足的缺陷而提供一種基于機器視覺自動跟蹤定位火災火源點的識別方法和裝置。
本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：
一種基于機器視覺自動跟蹤定位火災火源點的識別方法，具體包括以下步驟：
步驟S1：雙目紅外熱成像儀采集火災現場圖像；
步驟S2：所述火災現場圖像經過預處理后，根據圖像分割算法從火災現場圖像中分割出火源點圖像信息；
步驟S3：根據基于聚類的圖像自動閾值算法，對所述火源點圖像進行聚類并提取火源點特征；
步驟S4：根據提取的火源點特征，采用深度學習方法構建火源點識別器，通過所述火源點識別器對火災現場圖像中的火源點進行識別；
步驟S5：根據識別出的火源點在所述雙目紅外熱成像儀的兩幅火災現場圖像中的視差，通過三角測量原理測定所述火源點的三維空間坐標。
所述火災現場圖像的預處理包括對火災現場圖像進行濾波和降噪處理，提升圖像質量，為后續圖像處理奠定基礎。
所述步驟S1中火災現場圖像包括左紅外相機拍攝的第一火災現場圖像和右紅外相機拍攝的第二火災現場圖像。
所述步驟S2中圖像分割算法具體為Canny邊界檢測算法。
進一步地，所述步驟S2中火源點圖像信息具體為經所述Canny邊界檢測算法提取的火源點輪廓信息。
所述基于聚類的圖像自動閾值算法具體為分層聚類算法。
所述步驟S5中三角測量原理具體如下：
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