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[發明專利]一種適用于森林火災的煙霧識別方法在審

專利信息
申請號: 202011129458.9 申請日: 2020-10-21
公開(公告)號: CN112215182A 公開(公告)日: 2021-01-12
發明(設計)人: 李琪;王忠;王杰鈴;王藝輝;陳誠;高旸;楊晶晶 申請(專利權)人: 中國人民解放軍火箭軍工程大學
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/254;G06T7/215
代理公司: 西安創知專利事務所 61213 代理人: 馬鳳云
地址: 710025 陜西*** 國省代碼: 陜西;61
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 適用于 森林 火災 煙霧 識別 方法
【權利要求書】:

1.一種適用于森林火災的煙霧識別方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:

步驟一、構建圖像數據庫,過程如下:

步驟101、搜集多張煙霧訓練圖像,所述煙霧訓練圖像包括煙霧圖像、云霧圖像、朝霞圖像、晚霞圖像和水汽圖像;

獲取煙霧訓練圖像去除背景后只有前景特征的訓練樣本圖像;

步驟102、將多張訓練樣本圖像構成一個圖像數據庫,對圖像數據庫進行隨機分類,獲得圖像訓練數據集合和圖像測試數據集合;

步驟二、訓練并測試SVM,過程如下:

步驟201、在圖像訓練數據集合中調取一張訓練樣本圖像;

步驟202、對步驟201中調取的訓練樣本圖像進行Hog特征提取,得到Hog特征矩陣;

步驟203、利用步距為1且方向為0°的灰度共生矩陣,對步驟201中調取的訓練樣本圖像進行紋理特征計算,選取能量特征、熵特征和慣性矩特征,構建第一紋理特征矩陣;

步驟204、利用步距為1且方向為45°的灰度共生矩陣,對步驟201中調取的訓練樣本圖像進行紋理特征計算,選取能量特征、熵特征和慣性矩特征,構建第二紋理特征矩陣;

步驟205、利用步距為1且方向為90°的灰度共生矩陣,對步驟201中調取的訓練樣本圖像進行紋理特征計算,選取能量特征、熵特征和慣性矩特征,構建第二紋理特征矩陣;

步驟206、將步驟202中的Hog特征矩陣、步驟203中的第一紋理特征矩陣、步驟204中的第二紋理特征矩陣和步驟205中的第三紋理特征矩陣組合,構建融合特征向量;

步驟207、將步驟206中的融合特征向量送入SVM中,對SVM進行一次訓練;

步驟208、循環步驟201至步驟207,直至圖像訓練數據集合中的圖像調取完畢,完成SVM訓練過程;

步驟209、在圖像測試數據集合中調取訓練樣本圖像,對SVM進行測試,獲取訓練并測試完成的SVM;

步驟三、構建煙霧自動監測平臺:在林區內的高地上設置煙霧自動監測平臺,所述煙霧自動監測平臺包括立柱以及安裝在立柱上的攝像頭;

步驟四、圖像采集及背景幀圖像建模:保持攝像頭靜止不動,攝像頭的視野固定不變,利用攝像頭拍攝多幀林區無煙霧圖像,使用混合高斯模型對多幀林區無煙霧圖像進行背景幀圖像建模;

步驟五、背景差分處理:利用攝像頭連續拍攝a×b幀林區實時圖像,每次選用連續的a幀林區實時圖像同時與背景幀圖像進行差分運算,然后對差分運算后的a幀林區實時圖像進行連通域處理,獲得背景差分處理后的a×b幀林區實時圖像;

其中,a和b均為不小于2的正整數;

步驟六、邏輯運算獲取運動前景目標:對差分運算且進行連通域處理后的連續的a幀林區實時圖像進行一次邏輯或運算,得到一張林區合并實時圖像;

背景差分處理后的a×b幀林區實時圖像,進行b次邏輯或運算后,得到b張林區合并實時圖像;

對b張林區合并實時圖像進行一次邏輯與運算,得到一張保留運動前景目標的圖像;

步驟七、森林火災的煙霧識別:將保留運動前景目標的圖像送入訓練并測試完成的SVM,進行森林火災的煙霧識別。

2.按照權利要求1所述的一種適用于森林火災的煙霧識別方法,其特征在于:步驟五中,a和b的取值范圍均為2~4。

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