[發明專利]一種火焰檢測方法及其系統

在審

• 申請號: 202011247197.0
• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112446304A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: 張鵬
• 申請（專利權）人: 成都鵬業軟件股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/90
• 代理公司: 成都市集智匯華知識產權代理事務所(普通合伙) 51237
• 代理人: 李華;溫黎娟

1.一種火焰檢測方法，其特征在于，包括：

基于第一攝像單元和第二攝像單元獲取包含同一待檢測區域的數字采集視頻和RGB采集視頻；

通過對所述數字采集視頻進行高亮區域檢測和運動區域檢測生成火焰區域掩膜視頻；

通過對所述火焰區域掩膜視頻進行視角變換獲取RGB采集視頻中包含的火焰區域RGB視頻；

對所述火焰區域掩膜視頻的有效性進行驗證并生成包含火焰區域RGB視頻的預警信息。

2.根據權利要求1所述的火焰檢測方法，其特征在于，生成所述火焰區域掩膜視頻包括：

將所述數字采集視頻逐幀分解為多個數字圖像；

利用公式逐一處理全部所述數字圖像并生成多個高亮區域圖像，其中，src為數字圖像，mask高亮區域圖像，(i，j)為像素坐標，threshold為特征提取值；

對所述數字采集視頻的每一幀圖像的全部像素點進行高斯混合建模，并通過遍歷每一幀的像素值不屬于第一預設閾值區間的像素點得到每一幀的運動區域圖像；

逐幀基于所述高亮區域圖像及其對應幀的所述運動區域圖像生成多個掩膜區域圖像；

基于所述多個掩膜區域圖像生成所述火焰區域掩膜視頻。

3.根據權利要求2所述的火焰檢測方法，其特征在于，對所述數字采集視頻的每一幀圖像的全部像素點進行高斯混合建模，并通過遍歷每一幀的像素值不屬于第一預設閾值區間的像素點得到每一幀的運動區域圖像包括：

利用公式更新像素點的像素值的概率分布，其中，p(x)為像素點(i，j)像素值的概率分布，由K個高斯分布的線性組合構成，α_k為高斯分布系數，μ_k為高斯分布均值，σ_k為標準差；

對于像素點(i，j)，其像素值為x，如果其滿足|x-μ_k|≤D₁σ_k，則x屬于第k個高斯分布，該像素點(i，j)為背景點，否則像素點(i，j)為前景點，其中，D₁為常數；

遍歷每一幀的全部前景點生成每一幀的運動區域圖像。

4.根據權利要求3所述的火焰檢測方法，其特征在于，通過對所述火焰區域掩膜視頻進行視角變換獲取RGB采集視頻中包含的所述火焰區域RGB視頻包括：

將所述數字采集視頻和所述RGB采集視頻逐幀分解為多個幀相同的數字圖像和RGB圖像對；

基于所述數字圖像和RGB圖像對進行特征點檢測和特征點匹配，建立所述數字圖像和RGB圖像對中所述數字圖像與所述RGB圖像的映射關系；

基于相同幀的所述掩膜區域圖像、所述數字圖像和RGB圖像對和所述映射關系生成火焰區域RGB圖像；

重復上述步驟直至遍歷生成全部幀的所述火焰區域RGB圖像，并基于全部幀的所述火焰區域RGB圖像生成所述火焰區域RGB視頻。

5.根據權利要求4所述的火焰檢測方法，其特征在于，對所述火焰區域掩膜視頻的有效性進行驗證包括：

獲取火焰數據集；

搭建基于CNN+RNN的神經網絡模型Fire Detection；

使用火焰數據集對Fire Detection模型進行訓練；

使用Fire Detection模型對所述火焰區域掩膜視頻進行驗證。

6.一種火焰檢測系統，其特征在于，包括：

第一攝像單元，設置有濾光片，用于獲取待檢測區域的數字采集視頻；

第二攝像單元，用于獲取所述待檢測區域的RGB采集視頻；

數據處理單元，用于對所述數字采集視頻進行高亮區域檢測和運動區域檢測生成火焰區域掩膜視頻，并通過對所述火焰區域掩膜視頻進行視角變換獲取RGB采集視頻中包含的火焰區域RGB視頻，且對所述火焰區域掩膜視頻的有效性進行驗證并生成包含火焰區域RGB視頻的預警信息。