[發明專利]一種面向園林監控的VR視頻實時檢測方法

在審

• 申請號: 202011367415.4
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112132124A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 劉洪全;張暉;趙夢;趙上輝;陳超;張國文;王毅
• 申請（專利權）人: 江蘇久智環境科技服務有限公司;南京郵電大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 劉莎

本發明公開了一種面向園林監控的VR視頻實時檢測方法，首先用快速中值濾波法對VR攝像機所拍攝的未經融合的幾張不同角度的圖像進行降噪處理，并采用Diagonal?Offset顏色轉換模型進行顏色轉換以去除光照對圖片的影響。然后對圖片進行基于空間相關性的色彩均值處理，使用RGB顏色模型提取煙霧候選區，提取煙霧的RGB靜態特性，采用改進的幀差法提取煙霧的運動特性，對其結果進行孔洞填充，并結合RGB顏色模型對改進的幀差法進行陰影消除。使用方向梯度直方圖（HOG）和局部二值模式（LBP）提取煙霧運動區域的紋理特性。訓練SVM分類器，之后進行分類。最后進行后處理，確定煙霧運動方向、速度和擴散程度，獲得煙霧擴散的各類信息。

技術領域

本發明涉及一種面向園林監控的VR視頻實時檢測方法，屬于計算機視覺和面向園林的智能VR監控領域。

背景技術

隨著信息技術的發展，互聯網+的思維貫穿各行各業。智慧園林就是將物聯網、智能終端、大數據云計算等新興的信息技術與現代生態園林相融合，達到人與自然的互感、互知、互動。但是在新興技術與生態園林融合的過程中仍存在許多問題或痛點。本發明基于計算機視覺領域和智慧園林領域提出了一種面向園林場景的VR視頻實時檢測方法，具體涉及智慧園林場景中煙霧的檢測、追蹤和評估。

傳統的火災探測器通常是對某個特定的信息特征進行判斷，溫感探測器、煙感探測器、光感探測器等均容易受到環境和空間的影響。在相對空曠的園林場景中更是受溫度天氣等的影響，導致識別效率低，甚至探測不到煙霧和火災的發生。而園林當中的噴灌系統也時常會由于各種問題出現故障而不能及時工作。近幾年來，隨著圖像處理技術和計算機視覺的快速發展，基于視頻圖像的火災檢測技術也慢慢發展起來，它不僅適用于復雜、空曠的室外環境，而且在檢測率和誤報率方面都有了很大的改善。

視頻圖像火災檢測在實際應用中具有廣闊的應用前景，目前也取得一些成果， B.U. Toreyin等提出了基于小波變換的視頻煙霧實時檢測；ZhouBL等提出了一種結合動態和靜態特征的視頻煙霧檢測算法，該算法能夠快速、準確檢測火災煙霧，但是當存在與煙霧類似的非煙霧物體時會產生誤報，不易區分煙霧與偽煙霧；L.Wang提出了一種基于視頻煙霧多特征融合的火災煙霧早期識別方法，首先利用高斯混合模型和背景差法提取前景中煙霧可疑區域，其次運用數字圖像處理技術提取可疑區域的顏色、背景模糊、輪廓不規則性和運動等特征，最后形成特征向量作為支持向量機(Support Vector Machine SVM)分類器輸入，同時采用粒子群算法優化支持向量機(SVM)分類器提高煙霧的檢測精度；YaocongH0等提出了基于時空特征的火災煙霧識別方法，通過卷積神經網絡自動提取煙霧目標區域深層特征后進行分類，完成火災煙霧的識別。

發明內容

為克服傳統的火災檢測技術存在的一系列問題，滿足檢測過程的實時性與準確性，本發明提出一種面向園林監控的VR視頻實時檢測方法。

為實現上述發明目的，本發明采用如下技術方案：

一種面向園林監控的VR視頻實時檢測方法，包括以下步驟：

（1）建立包含若干正負樣本的煙霧訓練樣本集，其中正樣本為帶有不同程度煙霧的VR攝像機所拍攝的圖像，負樣本為不帶有煙霧的VR攝像機所拍攝的圖像；

（2）采用快速中值濾波算法對煙霧訓練樣本集中的圖像進行降噪處理，并采用Diagonal-Offset顏色轉換模型對降噪處理后的圖像進行顏色轉換；

（3）對每張顏色轉換后的圖像進行基于空間相關性的色彩均值處理，在色彩均值處理后的圖像中出現某張圖像與其他圖像不同且不同之處滿足煙霧色彩均值條件，則將該張圖像作為煙霧候選圖像；

（4）使用RGB顏色模型提取煙霧候選圖像中的煙霧候選區，其中煙霧候選區的像素點同時滿足：、和，R、G、B分別表示像素點在RGB色彩空間R、G、B通道的值；