CN101867790A

CN101867790A - 毫米波图像分析方法、火灾监控方法和系统

Info

Publication number: CN101867790A
Application number: CN 201010159947
Authority: CN
Inventors: 刘文萍
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2010-04-23
Filing date: 2010-04-23
Publication date: 2010-10-20

Abstract

本发明提供一种毫米波图像分析方法，包括步骤：采集监控区域的毫米波图像；对所述毫米波图像进行图像分割，得到二值图像；对所述二值图像进行区域填充；对所述的区域填充后的二值图像进行连通区域标记，得到最大连通区域，为可疑火灾区域；对所述可疑火灾区域进行火点判断，判断是否为将要发生火灾的区域。本发明提供一种火灾监控系统，包括：至少一被动毫米波成像系统，至少一视频成像系统，通讯模块、通讯网络以及监控服务器；所述被动毫米波成像系统采集监控区域的毫米波图像，并分析所述毫米波图像，判断存在将要发生火灾的区域，并产生报警信息，将所述报警信息发送给监控服务器；所述视频成像系统设置在监控区域，采集监控区域的视频图像。

Description

毫米波图像分析方法、火灾监控方法和系统

技术领域

本发明涉及一种监控系统和方法，特别涉及基于毫米波图像识别和处理的火灾预警、监测技术。

背景技术

火灾是一种失去控制的燃烧所造成的灾害，燃烧过程的发生和发展必须预备三个条件：可燃物、氧化剂和温度。如果要防止火灾的发生，只需要破坏燃烧的三个基本条件中的任意一个即可。一般情况下，可燃物(树木)和氧化物(空气)在森林环境中均具备，不易控制。但是，温度在通常情况下是可以探测和控制的。

要将火灾造成的损失降到最低，火灾科学中最关键的问题是火灾的探测与定位技术。

物体发生燃烧时物体自身的温度与时间曲线如图1所示，物体在通常状态到火灾阶段一般分为四个阶段，即正常工作状态(AB)、温度升高阶段(BC)、燃烧初起阶段(CD)和火灾阶段(DE)。

在申请号为200710016778.1，名称为“双波段图像识别火灾探测报警系统及其监控方法”的专利文献中，公开了同时利用红外图像和彩色图像两种波段的视频信号，完成火灾的探测与定位的系统与方法。将红外图像确定的异常区域与彩色图像中确定的视频区域进行比对，如果一致则判定为火灾区域，可以准确定位火灾发生的位置与范围。但是，该文献中公开的内容是根据火焰的颜色阈值进行比对，是在燃烧的起始阶段(BC)进行探测，此时火灾已经发生，已经形成损失。

在申请号为200810124425.8，名称为“室外早期火灾多种特征综合识别方法”的专利文献中，公开了利用火焰的红外图像识别火灾的方法，根据火焰的颜色分布、变化率特征、面积增长特性、形体变化特征等多方面进行综合识别，以便准确判别。同样，该文献中公开的内容也是在燃烧的起始阶段(BC)进行探测，此时火灾已经发生，已经形成损失。

发明内容

本发明的目的在于，解决现有的火灾报警探测系统是利用火焰的红外图像识别火灾，在火灾发生后才产生报警信息，造成不必要的损失的技术问题。

为达到上述目的，本发明提供一种毫米波图像分析方法，包括以下步骤：

步骤a，采集监控区域的毫米波图像；

步骤b，对所述毫米波图像进行图像分割，得到二值图像；

步骤c，对所述二值图像进行区域填充；

步骤d，对所述的区域填充后的二值图像进行连通区域标记，得到最大连通区域，所述最大连通区域为可疑火灾区域；

步骤e，对所述可疑火灾区域进行火点判断，判断是否为将要发生火灾的区域。

本发明还提供一种火灾监控方法，包括以下步骤：

步骤a，由被动毫米波成像系统实时采集监控区域的毫米波图像；

步骤b，由毫米波图像处理模块判断所述的毫米波图像中是否存在将要发生火灾的区域；如果是，则执行步骤c；如果否则执行步骤a；

步骤c，控制模块将报警信息经由通讯网络发送给监控中心的监控服务器。

本发明还提供一种火灾监控系统，包括：

至少一被动毫米波成像系统，至少一视频成像系统，通讯模块、通讯网络以及监控服务器；

所述被动毫米波成像系统设置在监控区域，采集监控区域的毫米波图像，并分析所述毫米波图像，判断存在将要发生火灾的区域，并产生报警信息，通过所述通讯模块和所述通讯网络将所述报警信息发送给监控服务器；

所述视频成像系统设置在监控区域，采集监控区域的视频图像，通过所述通讯模块和所述通讯网络将所述视频图像发送给监控服务器。

本发明的有益效果在于，具有火灾预警和视频监控的双重优势。对监控区域的毫米波图像进行分析，可判定将要发生火灾的范围，发出预警信息。同时，视频成像系统可以提供监控区域现场的图像视频，显示将要发生火灾的具体位置。可以多种安装方式安装，监视范围广，保护范围大，适合大范围林区、油田、油库、化工单位等防火重地的火灾预警和监测。

附图说明

图1为可燃物从正常工作状态到燃烧阶段温度变化特性；

图2为实施例一的火灾监控系统示意图；

图3为实施例一的被动毫米波成像系统示意图；

图4为实施例一的毫米波图像分析的流程图；

图5为实施例一的火灾监控方法流程图；

图6为实施例二的火灾监控系统示意图；

图7为实施例二的毫米波图像分析的流程图；

图8为实施例二的火灾监控方法流程图；

图9为实施例三的火灾监控系统示意图；

图10为实施例三的被动毫米波成像系统示意图；

图11为实施例三的毫米波图像分析的流程图；

图12为实施例三的火灾监控方法流程图。

附图标记说明：

1-被动毫米波成像系统；11-接收天线；12-毫米波接收器；12’-毫米波接收阵列；13-数据采集模块；14-毫米波图像处理模块；15-控制模块；2-视频成像系统；3-通讯模块；4-通讯网络；5-监控服务器；6-驱动装置。

具体实施方式

对毫米波而言，草地、树木、植被、水泥地面、碎石等监控场地内监控目标的尺寸远大于毫米波的波长，因此，监控场地内监控目标的亮度温度与监控目标表面的物理温度基本呈线性关系。

本发明提供基于毫米波图像和可见光图像的火点预警和监控技术，能对监测场所的物理温度进行实时监控，并在起火之前进行实时预警。被动毫米波成像系统利用毫米波接收器接收地面或空中的物体及背景热辐射的能量，形成相应的辐射特性图像，即毫米波图像。毫米波图像处理模块对所述的毫米波图像进行分析，判断是否存在可疑的起火区域，如果存在，则报警。本发明可实现全天时全天候的无人值守不间断工作，自动对毫米波图像分析，监测出场所内的异常温度区域并在起火之前报警。同时，防护人员可查看现场实时视频图像，根据画面直接指挥调度救火。

以下结合附图，对本发明上述的和另外的技术特征和优点作更详细的说明。

图2所示为本发明实施例一的火灾监控系统的示意图。

实施例一是将火灾监控系统应用于小范围监控区域的情况。

实施例一的火灾监控系统由被动毫米波成像系统1、视频成像系统2、通讯模块3、通讯网络4和监控服务器5组成。

被动毫米波成像系统1和视频成像系统2设置在监控区域，通过通讯模块3和通讯网络4与监控服务器5连接。

被动毫米波成像系统1探测并接收监控区域的电磁辐射，把接收到的信号转换为毫米波图像，对所述的毫米波图像进行识别，判断是否存在可疑火灾区域。当判断结果为存在可疑火灾区域时，被动毫米波成像系统1经由通讯模块3和通讯网络4向监控服务器5发送报警信息。

视频成像系统2实时采集监控区域的图像信息，经由通讯模块3和通讯网络4向监控服务器5传送监控区域的视频图像，提供视频监控。

通讯模块3和通讯网络4可以有多种实现的方式，并不限定本发明的范围。

通讯网络4可以为无线通讯网络，相应地，通讯模块3为GSM、CDMA、GPRS、WLAN调制解调器。

通讯网络4也可以为光纤通讯网络，相应地通讯模块3为光端机。

通讯网络4也可以为计算机网络，相应地通讯模块3为网卡。

图3所示为被动毫米波成像系统的示意图。被动毫米波成像系统1通过天线接收监控区域辐射的毫米波，并把接收到的毫米波信号转换为毫米波图像。在本实施例中，被动毫米波成像系统1由接收天线11、毫米波接收器12、数据采集模块13、毫米波图像处理模块14和控制模块15构成。

毫米波接收器12位于接收天线11的焦平面上，接收天线11探测监控区域的毫米波，把收集到的监控区域的毫米波辐射能量聚焦于毫米波接收器12。毫米波接收器12将接收到的信号转换成为数字信号。

数据采集模块13对毫米波接收器12输出的数字信号进行采集并存储。

毫米波图像处理模块14根据数据采集模块13得到的数字信号生成毫米波图像，监控场所中目标与背景亮度温度不同时，成像结果能够反映亮度温度差与辐射差异。毫米波图像处理模块14并判断是否存在将要发生火灾的区域。

控制模块15控制毫米波接收器12、数据采集模块13和毫米波图像处理模块14的工作状态。

其中，毫米波图像处理模块14的图像分析方法的流程如图4所示，包括：

步骤41，获取毫米波图像。

步骤42，阈值分割；

阈值分割主要有两个子步骤：

步骤421，确定需要的分割阈值；

阈值的选取是图像分割技术的关键，如果阈值选得过高，则过多的目标将被误归为背景区域；如果阈值选的过低，则过多的背景被误归为目标，将影响分割后图像中目标的大小和形状，甚至会使目标丢失。

优选地，本实施例中采用最大类间方差法OTSU，以最佳门限将图像灰度直方图分割成两部分，使两部分类间方差取最大值，即分离性最大。利用图像的灰度直方图，以目标和背景的方差最大作为准则，动态确定图像的分割阈值，阈值的选取是基于图像整体的积分特性。

步骤422，分割阈值与像素比较。将目标区域与周边的背景点区分开，以确定林火区域的轮廓。

步骤43，区域填充；

因为噪声和其它因素的影响，毫米波图像中还含有错误分割的小区域和孤立点，可以采用填充区域的方法剔除，例如数学形态学中的腐蚀和膨胀算法。

步骤44，连通区域标记；对图像中的连通区域进行标记，得到最大连通区域，即为可疑火灾区域。

步骤45，火点判断；

计算最大连通区域的面积，判断是否大于预设的面积阈值，如果大于，则判断为存在火点，则执行步骤46，如果最大连通区域的面积不大于预设的面积阈值，则执行步骤41，继续进行图像分析；

步骤46，毫米波图像处理模块14向控制模块15发送报警信息，控制模块15向监控服务器5发送所述报警信息，监控服务器5发出联动控制信号，分别控制报警设备、扑救设备等，并将视频成像系统2获取的视频图像进行存储。

图5为实施例一的火灾监控方法的流程图，包括：

步骤51，由被动毫米波成像系统1实时采集监控区域的毫米波图像；

步骤52，由毫米波图像处理模块14判断所述的毫米波图像中是否存在将要发生火灾的区域；如果是，则执行步骤53；如果否，则执行步骤51；

步骤53，控制装置15向监控服务器5发送报警信息；

步骤54，监控服务器5发出联动控制信号，分别控制报警设备、扑救设备等，并将视频成像系统2获取的视频图像进行显示、存储。

实施例二

图6所示为实施例二的火灾监控系统的示意图。

实施例二的火灾监控系统应用于范围较大的监控区域，将被动毫米波成像系统固定安装在监测区域的四周，根据每套被动毫米波成像系统的探测范围确定需要安装的数量，使所有的被动毫米波成像系统能够有效地保护整个监测区域。

实施例二的火灾监控系统由多个被动毫米波成像系统1、多个视频成像系统2、通讯模块3、通讯网络4和监控服务器5组成。

被动毫米波成像系统1和视频成像系统2成对设置在监控区域，通过通讯模块3和通讯网络4与监控服务器5连接。每一对被动毫米波成像系统1和视频成像系统2具有相同的监控范围。

被动毫米波成像系统1探测并接收监控区域的电磁辐射，把接收到的信号转换为毫米波图像，对所述的毫米波图像进行识别，判断是否存在可疑火灾区域。当判断结果为存在可疑火灾区域时，被动毫米波成像系统1经由通讯模块3和通讯网络4向监控服务器5发送报警信息。监控服务器5设定视频切换模块，根据被动毫米波成像系统1的报警信息，确定选通对应的视频成像系统2。

通讯模块3和通讯网络4可以有多种实现的方式，并不限定本发明的范围。通讯模块3和通讯网络4如实施例一所示，不再赘述。

其中，被动毫米波成像系统1的结构与实施例一相同，不再赘述。

毫米波图像处理模块14的图像分析方法的流程如图7所示，包括：

步骤71，获取毫米波图像。

步骤72，去噪处理。

本实施例中采用中值滤波的非线性滤波技术，利用像素点邻域灰度值的中值代替该像素点的灰度值。

被动毫米波成像系统1接收到的正确而真实的数据是判断火点区域的依据。由于毫米波接收器测量误差、A/D采样精度、气候条件等的影响，采集到的数据不可避免地存在噪声。因此，在使用采集到的毫米波辐射信号成像时，需要进行去噪处理，从而获得高质量的图像。

步骤73，图像分割。

优选地，本实施例中采用区域生长的方法进行图像分割。区域生长是根据预先定义的准则将像素或子区域聚合成为更大的区域的过程。毫米波图像中目标区域的灰度高于背景区域的灰度，灰度大的像素点即为目标区域中温度最高的地方。选择灰度值最大的点作为初始种子像素点。基于像素灰度值相似性的判断准则，聚合其它的像素。

将目标区域与周边的背景点区分开，以确定林火区域的轮廓。

步骤74，区域填充；

步骤75，连通区域标记；对图像中的连通区域进行标记，得到最大连通区域，即为可疑火灾区域。

步骤76，火点判断；

计算最大连通区域的面积，判断是否大于预设的面积阈值，如果大于，则判断为存在火点，则执行步骤77；如果最大连通区域的面积不大于预设的面积阈值，则执行步骤61，继续进行图像分析；

步骤77，毫米波图像处理模块14向控制模块15发送报警信息，控制模块15向监控服务器5发送所述报警信息，监控服务器5发出联动控制信号，分别控制报警设备、扑救设备等，并将视频成像系统2获取的视频图像进行存储。

图8所示为实施例二的火灾监控方法的流程图，包括：

步骤81，由被动毫米波成像系统1实时采集监控区域的毫米波图像；

步骤82，由毫米波图像处理模块14判断所述的毫米波图像中是否存在火灾区域；如果是则执行步骤83，如果否，则执行步骤81；

步骤83，控制装置15向监控服务器5发送报警信息；

步骤84，监控服务器5根据所述报警信息选通对应的视频成像系统2，实现报警画面实时监测，监控服务器5发出联动控制信号，分别控制报警设备、扑救设备等，并将视频成像系统2获取的视频图像进行存储。

实施例三

图9所示为实施例三的火灾监控系统的示意图。

实施例三的火灾监控系统应用于范围较大的监控区域，将被动毫米波成像系统安装在可旋转的云台上，将云台固定在监控区域中央，被动毫米波成像系统可以随云台一起转动。

实施例三的火灾监控系统由被动毫米波成像系统1、视频成像系统2、通讯模块3、通讯网络4和监控服务器5，以及驱动装置6、云台7组成。

被动毫米波成像系统1和视频成像系统2成对设置在云台7上，通过通讯模块3和通讯网络4与监控服务器5连接。所述被动毫米波成像系统1和视频成像系统2具有相同的监控范围。

驱动装置6驱动云台7进行转动，驱动装置6与被动毫米波成像系统1连接。被动毫米波成像系统1操作驱动装置转动或是锁定当前位置。

本实施例中被动毫米波成像系统1是由毫米波焦平面阵列获取监控区域的辐射能量。

图10所示为被动毫米波成像系统1的结构图。

被动毫米波成像系统1由接收天线11、毫米波接收阵列12’、数据采集模块13、毫米波图像处理模块14和控制模块15构成。

毫米波接收阵列12’位于接收天线11的焦平面上，接收天线11探测监控区域的毫米波，把收集到的监控区域的毫米波辐射能量聚焦于毫米波接收阵列12’。毫米波接收阵列12’将接收到的信号转换成为数字信号。毫米波接收阵列12’由多个毫米波探测器构成，利用阵列的偏焦，产生多个不同指向的波束覆盖监控区域。并行计算所述多个毫米波探测器获取的信号之间的复相关函数，得到监控区域的亮度温度对应的信号，从而缩短产生每帧毫米波图像所要求的最长信号采集时间。

数据采集模块13对毫米波接收阵列12’输出的数字信号进行采集并存储。

控制模块15控制毫米波接收阵列12’、数据采集模块13和毫米波图像处理模块14的工作状态。

根据毫米波图像处理模块14的判断结果，控制模块15操作驱动装置6转动或是锁定当前位置。

毫米波图像处理模块14的图像分析方法的流程如图11所示，包括：

步骤111，获取毫米波图像。

步骤112，去噪处理。

步骤113，图像增强。

由于毫米波图像一般比较模糊，采用图像增强的方法可使毫米波图像更清晰。经过步骤112中的去噪处理，毫米波图像中的信噪比较高，可采用图像锐化、图像亮度增强等方法。

步骤114，阈值分割。

阈值分割主要有两个子步骤：

步骤1141，确定需要的分割阈值；

本实施例中，阈值分割是先确定一个处于图像灰度取值范围之中的灰度阈值，然后将图像中各个像素的灰度值都与这个阈值相比较，根据比较结果将图像中的像素分为两类，像素灰度值大于阈值的一类属于目标区域，像素灰度值小于阈值的一类属于背景区域。

步骤1142，分割阈值与像素比较。将目标区域与周边的背景点区分开，以确定林火区域的轮廓。

步骤115，区域填充；

步骤116，连通区域标记；对图像中的连通区域进行标记，得到最大连通区域，即为可疑火灾区域。

步骤117，火点判断；

计算最大连通区域的面积，判断是否大于预设的面积阈值，如果大于，则判断为存在火点，则执行步骤118，如果最大连通区域的面积不大于预设的面积阈值，则执行步骤111，继续进行图像分析；

步骤118，毫米波图像处理模块14向控制模块15发送报警信息，控制模块15向监控服务器5发送所述报警信息，监控服务器5发出联动控制信号，分别控制报警设备、扑救设备等，并将视频成像系统2获取的视频图像进行存储。

图12所示为实施例三的火灾监控方法的流程图，包括：

步骤121，驱动装置6驱动云台7转动，由被动毫米波成像系统1实时采集监控区域的毫米波图像；

步骤122，由毫米波图像处理模块14判断所述的毫米波图像中是否存在火灾区域；如果是，则执行步骤123，如果否，则执行步骤121；

步骤123，控制装置15向监控服务器5发送报警信息；控制装置15操作驱动装置6锁定当前位置；

步骤124，监控服务器5选通视频成像系统2，显示视频成像系统2获取的视频图像，实现报警画面实时监测，监控服务器5发出联动控制信号，分别控制报警设备、扑救设备等，并将视频成像系统2获取的视频图像进行存储。

本发明的火灾监控系统可以实现基于毫米波图像的自动监测，毫米波图像处理模块能够利用自动检测出监控区域内将要出现的火情，并将检测结果通过网络传输系统传送到监控中心；系统实现了对监控区域的实时可见光视频监控，在监控中心服务器的显示终端上能够显示前端实时场景；被动毫米波成像系统可以控制云台进行360度旋转，对监控区域进行多角度监控；系统能自动管理磁盘空间，执行录像任务；被动毫米波成像系统产生的运行日志可以保存在设备的存储设备中，也可以发送到监控中心服务器中；监控中心服务器上实时显示日志信息，按配置要求给出告警；用户可以按输入的条件来查询日志的历史记录和视频录像。

本发明可应用于林区、油田、油库、化工单位等防火重地，可实现室内及室外环境中的火灾预警。

以上说明对本发明而言只是说明性的，而非限制性的，本领域普通技术人员理解，在不脱离以下所附权利要求所限定的精神和范围的情况下，可做出许多修改，变化，或等效，但都将落入本发明的保护范围内。

Claims

1.一种毫米波图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a，采集监控区域的毫米波图像；

步骤b，对所述毫米波图像进行图像分割，得到二值图像；

步骤c，对所述二值图像进行区域填充；

2.如权利要求1所述的毫米波图像识别方法，其特征在于，所述步骤b中的图像分割方法为阈值分割法。

3.如权利要求1所述的毫米波图像识别方法，其特征在于，所述步骤b中的图像分割方法为区域生长法。

4.如权利要求1所述的毫米波图像识别方法，其特征在于，所述步骤d中预先设定火灾区域面积阈值，将所述可疑火灾区域面积与所述火灾区域面积阈值比较，判断是否为将要发生火灾区域。

5.如权利要求1所述的毫米波图像识别方法，其特征在于，所述步骤b之前还包括去噪和图像增强的步骤。

6.一种火灾监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

7.如权利要求6所述的火灾监控方法，其特征在于，所述步骤b中包括：

步骤b1，对所述毫米波图像进行图像分割，得到二值图像；

步骤b2，对所述二值图像进行区域填充；

步骤b3，对所述的区域填充后的二值图像进行连通区域标记，得到最大连通区域，所述最大连通区域为可疑火灾区域；

步骤b4，判断所述可疑火灾区域是否为将要发生火灾的区域。

8.如权利要求7所述的火灾监控方法，其特征在于，所述步骤b1中的图像分割方法为阈值分割法。

9.如权利要求7所述的火灾监控方法，其特征在于，所述步骤b1中的图像分割方法为区域增长法。

10.如权利要求7所述的火灾监控方法，其特征在于，所述步骤b4中预先设定火灾区域面积阈值，将所述可疑火灾区域面积与所述火灾区域面积阈值比较，判断是否为将要发生火灾的区域。

11.如权利要求6所述的火灾监控方法，其特征在于，所述步骤d还包括通过视频成像系统获取监控区域的视频图像，在监控服务器上进行显示。

12.一种火灾监控系统，其特征在于，包括：

13.如权利要求12所述的火灾监控系统，其特征在于，所述毫米波成像系统由接收天线、毫米波接收器、数据采集模块、毫米波图像处理模块和控制模块组成；

所述接收天线探测所述监控区域的毫米波，把收集到的监控区域的毫米波辐射能量聚焦于所述毫米波接收器，所述毫米波接收器将接收到的信号转换成为数字信号；

所述数据采集模块对所述毫米波接收器输出的数字信号进行采集并存储；

所述毫米波图像处理模块根据所述数据采集模块得到的数字信号生成毫米波图像，并判断是否存在将要发生火灾的区域，产生报警信息；

所述控制模块控制所述毫米波接收器、所述数据采集模块和所述毫米波图像处理模块的工作状态，所述控制模块将所述报警信息经由所述通讯模块、通讯网络发送到监控中心服务器。

14.如权利要求13所述的火灾监控系统，其特征在于，还包括云台和驱动装置，所述驱动装置驱动所述云台转动；所述毫米波成像系统和视频成像系统设置在所述云台上。

15.如权利要求14所述的火灾监控系统，其特征在于，所述控制模块根据所述报警信息控制所述驱动装置，锁定当前位置。