CN102663350A - 一种基于视频的公路隧道火灾检测方法 - Google Patents

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宋焕生
杨孟拓
付洋
李洁
杨媛
李晓
刘童
张辉
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Abstract

本发明公开了一种基于视频的公路隧道火灾检测方法，该方法主要包括基于块的二值化分割将待处理的视频中每帧图像中的目标背景分离开来，根据烟雾的从下到上的起始运动特征，同时基于块的连通域标记，通过标记目标的轮廓特征分离烟雾目标判断是否发生火灾等步骤。与现有技术相比，本发明所提供的方法可对视频范围内所有火灾事件进行检测，不受环境限制，能够对实时视频进行判断，且检测时间短、易于实现、准确性较高，很适合于实时检测公路隧道中的火灾事件，具有广阔的应用前景。

Description

一种基于视频的公路隧道火灾检测方法
技术领域
本发明属于视频检测技术领域，具体涉及一种基于交通视频的公路隧道火灾检测方法。
背景技术
近年来，我国公路隧道建设取得了较大发展，而公路隧道的安全问题日益为世人所关注。在公路隧道发生的安全事故中，火灾是危害最大的一类。隧道一旦发生火灾，扑救十分困难，而且易造成严重的经济损失和人员伤亡。为了预防公路隧道里发生火灾事故，人们提出了多种早期火灾检测技术。
目前，在某些场所已采用了比较成熟的火灾探测的方法，如感烟、感温、感光探测器，它们分别利用火灾火焰的烟雾、温度、光的特性来对火灾进行探测。但在大空间、大面积、环境比较恶劣的环境等场所，无法发挥很好的作用，而且也不能提供诸如着火的具体位置、规模、火焰的扩散程度等信息，误报警现象时有发生。
发明内容
针对现有技术的缺陷与不足，本发明的目的在于，提供一种基于视频的公路隧道火灾检测方法，该方法可以对视频范围内发生的火灾事件实现实时、可靠的检测。
为了实现上述任务，本发明采取如下的技术解决方案：
一种基于视频的公路隧道火灾检测方法，其特征在于，该方法按照下列步骤实施：
步骤一，通过摄像机采集实时图像，获取并更新该图像的背景，即背景图像；
步骤二，将第一帧图像和背景图像在相同的块坐标系下都划分成多个块；
步骤三，对第一帧图像的每个块，在背景图像中找到与该块位置相同的背景块，并计算该块与其相应的背景块之间各相同像素位置处的灰度差值的绝对值之和；
当所得的绝对值之和大于设定的阈值，则该块为目标块，并设置该块内部所有像素的灰度值为255；
当所得的绝对值之和小于或等于设定的阈值，则该块为背景块，并设置该块内部所有像素的灰度值为0；
最后将第一帧图像中的背景与目标分离开，得到第一帧图像的二值化图像；
步骤四，对于第一帧图像的二值化图像，选取图像的上半区域进行处理，将其等分为三份，自下而上标记为1、2、3，并且给每一区域都设置一个跟踪计数器，跟踪计数器的初始化均为0；
由于烟雾的起始运动特征是自下而上，首先判断第1区域中白块的变化情况，将白块的个数累加，更新跟踪计数器的信息，当跟踪计数器的信息大于设定的某一阈值时，再判断第2区域，以此类推，直至将所有的区域处理完；
步骤五，对第二帧图像、第三帧图像、…、第m帧图像，重复步骤二，步骤三，步骤四进行处理；
步骤六，当每个区域的跟踪计数器均大于各自设定的阈值时，对二值化图像做连通域标记；按照从左到右，从上到下的顺序以块为单位扫描标记当前帧二值化图像的检测区域，将相邻的目标块标记为同一目标，以此类推，将后n帧图像进行标定，得到检测目标的连通域，并确定和记录边界；
步骤七，由于二值化目标近似呈倒立梯形，当连通域的上边长大于下边长，并且高度满足一定条件，即可判断该检测目标为烟雾，此处发生火灾。
其中：
步骤一中视频播放速度为每秒25帧。
步骤二中所划分的块的面积为3×4。
步骤三中所述的阈值为(3/4)×块的面积×255。
步骤四和步骤六中所述的阈值，在1、2区域内为(1/5)×该检测区域块的总个数，在3域内为(2/3)×该检测区域块的总个数。
步骤六中的n取值为能够完整检测出连通域的帧数。
步骤七中所述的高度为整个检测区域高度的3/4。
本发明的基于视频的公路隧道火灾检测方法，与现有技术相比，可对视频监控范围内发生的火灾事件进行检测，不受环境限制，能够实时对视频进行检测，且检测时间短、易于实现、准确性较高，适合于实时检测公路隧道火灾事件，具有广阔的应用前景。
附图说明
图1为第1帧视频图像；
图2为第57帧视频图像；
图3为第57帧二值化标记图像，图中白色矩形框为检测区域，其中白色目标为当前帧的二值化标记目标；
图4为第1322帧视频图像；
图5为连通域标记示意图，灰色部分为标记目标区域；
以下结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
具体实施方式
本实施例给出一种基于视频的公路隧道火灾检测方法，过程中所处理的图像是视频中的沿正时间序列的第一帧图像、第二帧图像、第三帧图像、…、第m(m为自然数)帧图像。
具体采用以下步骤实现：
步骤一，通过摄像机采集实时图像，本实施例采用改进的统计直方图法，提取出静态背景，作为参考背景，同时采用背景更新的算法对背景定时的更新，即得到所需的背景图像；
步骤二，将第一帧图像和背景图像在相同的块坐标系下都划分成多个块，即第一帧图像和背景图像采用相同的块坐标系，则第一帧图像被划分的块个数T为：T＝(W/w)×(H/h)，即帧图像的大小为W×H，块的面积为w×h，W＝720，H＝288，w＝4，h＝3；
其中W为图像的水平方向的像素，H为图像竖直方向的像素，w为块区域的宽度，h为块区域的高度。
步骤三，对第一帧图像的每个块，在背景图像中找到与该块位置相同即坐标相同的背景块，并计算该块与其相应的背景块之间各相同像素位置处的灰度差值的绝对值之和；
当所得的绝对值之和大于设定的阈值，则该块为目标块，并设置该块内部所有像素的灰度值为255，其中的阈值取值为(3/4)×块的面积×255，即(3/4)×(w×h)×255；
当所得的绝对值之和小于或等于设定的阈值，则该块为背景块，并设置该块内部所有像素的灰度值为0；
最后将第一帧图像中的背景与目标分离开，得到第一帧图像的二值化图像；
步骤四，对于第一帧图像的二值化图像，选取图像的上半区域进行处理，将其等分为三份，自下而上标记为1、2、3，并且给每一区域都设置一个跟踪计数器，由于烟雾的起始运动特征是自下而上的，于是先判断第1区域中白块的变化情况，按照从左到右，从上到下的顺序以块为单位扫描二值化图像中的该检测区域，将白块的个数累加，更新跟踪计数器的信息，当跟踪计数器的信息大于设定的某一阈值时，去判断第2区域，以此类推，直至将所有的区域处理完。跟踪计数器的初始化均为0；
步骤五，对第二帧图像、第三帧图像、…、第m帧图像，重复步骤二，步骤三，步骤四进行处理；
步骤六，当每个区域的跟踪计数器均大于各自设定的阈值时，对二值化图像做连通域标记。按照从左到右，从上到下的顺序以块为单位扫描标记当前帧二值化图像的检测区域，将相邻的目标块标记为同一目标，以此类推，将后232帧图像进行标定，得到该检测目标的连通域，然后再按照从左到右，从上到下的顺序扫描检测区域，当遇到第一个带有标记的白块，即确定为上边界，改变扫描顺序，依次确定其它边界；
步骤七，由于二值化目标近似呈倒立梯形，上边界和下边界的距离即为连通域的高度，左边界和右边界的距离为连通域的上边长，然后以左右边界为限，按照从上到下，从左到右的顺序扫描第1区域，当遇到第一个带有标记的白块，记录下位置(纵坐标y1)，然后再按照从上到下，从右到左的顺序继续扫描该区域，当遇到第一个带有标记的白块，记录下位置(纵坐标y2)，y1和y2的差距作为连通域的下边长，当连通域的上边长大于下边长，并且高度大于整个检测区域高度的3/4，即可判断该检测目标为烟雾，此处发生火灾。
以下是发明人给出的具体实施例。
实施例：
已知视频正播时，烟雾目标第一次出现在第57帧图像中，如图2所示，图4为第1322帧图像。实施例中处理过程中视频的采样频率是25帧每秒，帧图像大小为720×288，每块区域的大小为4×3，将帧图像分成180×96个块区域，目标区域二值化分割阈值为2295，按照本发明的方法依次对第1帧至第1982帧图像进行处理。从图3可以看出图中的白色区域为二值化标记目标，对烟雾目标进行匹配跟踪，图5为连通域标记示意图，灰色部分为标记目标区域，如果该区域上边长大于下边长，并且高度满足一定的条件，说明匹配跟踪目标为烟雾，即发生了火灾。

Claims (2)

1.一种基于视频的公路隧道火灾检测方法，其特征在于，按照下列步骤实施：
步骤一，通过摄像机采集实时图像，获取并更新该图像的背景，即背景图像；
步骤二，将第一帧图像和背景图像在相同的块坐标系下都划分成多个块；
步骤三，对第一帧图像的每个块，在背景图像中找到与该块位置相同的背景块，并计算该块与其相应的背景块之间各相同像素位置处的灰度差值的绝对值之和；当所得的绝对值之和大于设定的阈值，则该块为目标块，并设置该块内部所有像素的灰度值为255；当所得的绝对值之和小于或等于设定的阈值，则该块为背景块，并设置该块内部所有像素的灰度值为0；最后将第一帧图像中的背景与目标分离开，得到第一帧图像的二值化图像；
步骤四，对于第一帧图像的二值化图像，选取图像的上半区域进行处理，将其等分为三份，并且给每一区域都设置一个跟踪计数器，跟踪计数器的初始化均为0；由于烟雾的起始运动特征是自下而上，首先判断第1区域中白块的变化情况，将白块的个数累加，更新跟踪计数器的信息，当跟踪计数器的信息大于设定的某一阈值时，去判断第2区域，以此类推，直至将所有的区域处理完；
步骤五，对第二帧图像、第三帧图像、…、第m帧图像，重复步骤二，步骤三，步骤四进行处理；
步骤六，当每个区域的跟踪计数器均大于各自设定的阈值时，对二值化图像做连通域标记。按照从左到右，从上到下的顺序以块为单位扫描标记当前帧二值化图像的检测区域，将相邻的目标块标记为同一目标，以此类推，将后n帧图像进行标定，得到检测目标的连通域，并确定和记录边界；
步骤七，由于二值化目标近似呈倒立梯形，当连通域的上边长大于下边长，并且高度满足一定条件，即可判断该检测目标为烟雾，此处发生火灾。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
步骤一中视频播放速度为每秒25帧。
步骤二中所划分的块的面积为3×4。
步骤三中所述的阈值为(3/4)×块的面积×255。
步骤四和步骤六中所述的阈值，在1、2区域内为(1/5)×该检测区域块的总个数，在3区域为(2/3)×该检测区域块的总个数。
步骤六中的n取值为能够完整检测出连通域的帧数。
步骤七中所述的高度为整个检测区域高度的3/4。
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