CN103761826A - 一种热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法，利用云台的低速巡检功能对所能监控的林区进行巡检；处理单元通过检测热成像图像的灰度值判断是否有异常热源；当热成像图像中显示的温度超过600摄氏度，且区域面积大于10个像素时，退出巡检模式，在热成像图像域对可疑热源进行分析，判断可疑热源为火警的概率，在视频图像域中对图像进行分析，判断火警的类型。本发明的热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法，简单可行，识别的准确度高，漏报、误报率低，可实现在低速巡航中检测林火，而非采用常见的预置点方式定点检测，杜绝检测盲区，具有很好的实用性。
Description
本发明专利为申请日为2012-09-10、申请号为201210331547.0、专利名称为一种热成像视频双鉴林火识别系统及其识别方法的专利的分案申请。
技术领域
本发明涉及林火识别系统，具体涉及一种热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法。
背景技术
目前，在火警的自动识别领域中，常采用图像识别技术或热成像技术来实现火警的检测与报警。采用图像识别技术进行火警检测是指利用监控视频，根据烟雾或火在视频和图像中的特征，采用图像处理技术，进行识别的一种火警检测方法。为了提高识别效果，需要事先对背景图像进行学习。因此通常会设置监控预置点，调用监控预置点，通过背景图像的先验知识，对烟雾和火警进行识别。这种方式识别存在大量的盲区，覆盖率不高，同时，使用图像识别技术进行识别正确率也不高。由于林木阴燃或起火时，温度会发生异常升高，因此也可利用此特点，采用热成像技术对异常高温区域进行监测。但，使用热成像技术易受车辆发动机等热源的干扰。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的不足，本发明的目的是提供一种热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法，以提高识别的准确度，满足使用需求。
技术方案：为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案如下：
一种热成像视频双鉴林火识别系统，包括热成像摄像头、视频摄像头和处理单元；所述的热成像摄像头和视频摄像头均与处理单元进行信号通讯；所述的处理单元通过检测热成像图像的灰度值判断是否有异常热源，包括热成像分析单元和视频图像分析单元；所述的处理单元计算热源图像和视频图像的角点，并通过角点匹配并计算热成像摄像头和视频摄像头之间的仿射方程，实现热成像图像和视频图像之间的映射，可在视频图像上标识异常热源对应的位置。
所述的热成像摄像头和视频摄像头均设在云台上。
所述的热成像图像的灰度值的设定阈值为600摄氏度对应的灰度值。
所述的热成像分析单元用于根据热源图像的形状变化情况、明暗的节奏以及运动情况判断出是林火热源还是车辆热源，所述的视频图像分析单元包括烟雾检测单元和火检测单元，烟雾检测单元用于根据烟雾的扩展运动特征以及烟雾的对比度特征判断出否有烟雾的发生，火检测单元用于根据亮度、运动以及明暗的变化节奏判断出是否有火发生。
热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法：利用云台的低速巡检功能对所能监控的林区进行巡检；处理单元通过检测热成像图像的灰度值判断是否有异常热源；当热成像图像中显示的温度超过600摄氏度，且区域面积大于10个像素时，退出巡检模式，在热成像图像域对可疑热源进行分析，判断可疑热源为火警的概率，在视频图像域中对图像进行分析，判断火警的类型。
热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法，具体为：
1）图像处理通过热成像分析单元和视频图像分析单元完成；
2）热成像分析单元前后间隔采集多帧图像，并分别提取各帧图像的异常区域；
3）通过计算各帧图像异常区域的形状描述子判断各帧中主要根据热源图像的形状变化情况、计算各帧图像异常区域的平均灰度值的变化情况，计算各帧图像异常区域的重心的位置判断异常热源的运动情况；
4）计算热成像和视频图片的角点，并进行匹配，确定热成像图像中像素与视频图像像素的映射关系；
5）对视频图像进行分析，实现对报警类型的细分。
步骤3）中，检测时，将各帧异常区域的面积、前后帧灰度峰值的波动值、前后帧异常区域重心位置变化的最大距离值等特征数据作为一支持向量机的输入值，对异常区域进行分类，判别其是否是火警。
步骤4）中，在获得热成像图像中像素与视频图像像素的映射关系后，用户可在计算机上播放图像时，表示异常高温区域，便于工作人员做出准确判断。
步骤5）中，对视频图像进行分析具体为：在获取热成像图像中像素与视频图像像素的映射关系后，对热成像中的异常区域在视频图像中对应位置的图像进行分析；如果该区域的图像平均亮度值大于设定的阈值，则为明火报警；对区域上方的图像进行光流分析，如果该区域上方的图像的存在光流场，且有光流的区域图像对比度小于邻近区域，则为烟火报警；其他情况为阴燃报警。
该热成像视频双鉴林火识别系统，在工作时，设置云台以工作于巡检的方式，处理单元检测热成像图像灰度值判断是否有异常热源。若发现异常热源则停止巡检，通过对热成像图像、视频图像进行图像处理，进一步判断。图像处理通过热成像分析单元和视频图像分析单元完成。热成像分析单元主要根据热源图像的形状变化情况、明暗的节奏、运动判断是林火还是车辆等热源的干扰。视频图像分析单元主要分为两大类：烟雾检测单元和火检测单元。烟雾检测单元主要是根据烟雾的扩展运动特征，烟雾的对比度特征等判断是否有烟雾的发生。火检测单元主要是根据亮度、运动以及明暗的变化节奏进行判断。
有益效果：与现有技术相比，本发明的热成像视频双鉴林火识别系统及其识别方法，简单可行，识别的准确度高，漏报、误报率低，可实现在低速巡航中检测林火，而非采用常见的预置点方式定点检测，杜绝检测盲区，具有很好的实用性，能够产生很好的经济效益和社会效应。
附图说明
图1是热成像视频双鉴林火识别系统的原理图；
图2是林火识别主流程图；
图3是热源图像分析流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
如图1所示，热成像视频双鉴林火识别系统，主要部分包括热成像摄像头、视频摄像头和处理单元，热成像摄像头和视频摄像头均将图像传至处理单元，且热成像摄像头和视频摄像头均设在云台上。处理单元包括热成像分析单元和视频图像分析单元；热成像分析单元用于根据热源图像的形状变化情况、明暗的节奏以及运动情况判断出是林火热源还是车辆热源；视频图像分析单元包括烟雾检测单元和火检测单元，烟雾检测单元用于根据烟雾的扩展运动特征以及烟雾的对比度特征判断出否有烟雾的发生，火检测单元用于根据亮度、运动以及明暗的变化节奏判断出是否有火发生。热成像摄像头的灰度与温度存在线性关系，可以事先通过对热成像摄像头的校准，获取600摄氏度对应的灰度值；当热成像摄像头测定的温度值大于600摄氏度时，即判断为有异常热源。
如图2所示，系统工作时，利用监控系统的低速巡检功能对所能监控的林区进行巡检。该处理单元通过检测热成像图像的灰度值判断是否有异常热源。当热成像图像中显示的温度超过600摄氏度，且区域面积大于10个像素时，退出巡检模式，在热成像图像域对可疑热源进行分析，判断可疑热源为火警的概率，在视频图像域中对图像进行分析，判断火警的类型，如图3所示，具体为：
1）图像处理通过热成像分析单元和视频图像分析单元完成。
2）热成像分析单元前后间隔采集多帧图像，并分别提取各帧图像的异常区域。
3）通过计算各帧图像异常区域的形状描述子判断各帧中主要根据热源图像的形状变化情况、计算各帧图像异常区域的平均灰度值的变化情况，计算各帧图像异常区域的重心的位置判断异常热源的运动情况。火的特征是其形状往往不固定、其温度（热图像对应的灰度值）有较明显的波动，异常区域重心的位置不会有快速的变化。而车辆发动机等异常热源的特征其形状固定、其温度不会有较明显的波动，燃烧期间，热源区域的重心位置可能会发生大的变化。检测时，将各帧异常区域的面积、前后帧灰度峰值的波动值、前后帧异常区域重心位置变化的最大距离值等特征数据作为一支持向量机的输入值，对异常区域进行分类，判别其是否是火警。
4）计算热成像和视频图片的角点，并进行匹配，确定热成像图像中像素与视频图像像素的映射关系。
5）对视频图像进行分析，实现对报警类型的细分。在获取热成像图像中像素与视频图像像素的映射关系后，对热成像中的异常区域在视频图像中对应位置的图像进行分析。如果该区域的图像平均亮度值大于设定的阈值，则为明火报警；对区域上方的图像进行光流分析，如果该区域上方的图像的存在光流场，且有光流的区域图像对比度小于邻近区域，则为烟火报警；其他情况为阴燃报警。
在获得热成像图像中像素与视频图像像素的映射关系后，用户可以在计算机上播放图像时，表示异常高温区域，便于工作人员做出准确判断。
Claims (5)
1.一种热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法，所述的识别系统包括热成像摄像头、视频摄像头和处理单元；所述的热成像摄像头和视频摄像头均与处理单元进行信号通讯；所述的处理单元通过检测热成像图像的灰度值判断是否有异常热源，包括热成像分析单元和视频图像分析单元；所述的处理单元计算热源图像和视频图像的角点，并通过角点匹配并计算热成像摄像头和视频摄像头之间的仿射方程，实现热成像图像和视频图像之间的映射，可在视频图像上标识异常热源对应的位置；其特征在于：利用云台的低速巡检功能对所能监控的林区进行巡检；处理单元通过检测热成像图像的灰度值判断是否有异常热源；当热成像图像中显示的温度超过600摄氏度，且区域面积大于10个像素时，退出巡检模式，在热成像图像域对可疑热源进行分析，判断可疑热源为火警的概率，在视频图像域中对图像进行分析，判断火警的类型。
2.根据权利要求1所述的热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法，其特征在于，具体为：
1）图像处理通过热成像分析单元和视频图像分析单元完成；
2）热成像分析单元前后间隔采集多帧图像，并分别提取各帧图像的异常区域；
3）通过计算各帧图像异常区域的形状描述子判断各帧中主要根据热源图像的形状变化情况、计算各帧图像异常区域的平均灰度值的变化情况，计算各帧图像异常区域的重心的位置判断异常热源的运动情况；
4）计算热成像和视频图片的角点，并进行匹配，确定热成像图像中像素与视频图像像素的映射关系；
5）对视频图像进行分析，实现对报警类型的细分。
3.根据权利要求2所述的热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法，其特征在于，步骤3）中，检测时，将各帧异常区域的面积、前后帧灰度峰值的波动值、前后帧异常区域重心位置变化的最大距离值等特征数据作为一支持向量机的输入值，对异常区域进行分类，判别其是否是火警。
4.根据权利要求2所述的热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法，其特征在于，步骤4）中，在获得热成像图像中像素与视频图像像素的映射关系后，用户可在计算机上播放图像时，表示异常高温区域，便于工作人员做出准确判断。
5.根据权利要求2所述的热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法，其特征在于，步骤5）中，对视频图像进行分析具体为：在获取热成像图像中像素与视频图像像素的映射关系后，对热成像中的异常区域在视频图像中对应位置的图像进行分析；如果该区域的图像平均亮度值大于设定的阈值，则为明火报警；对区域上方的图像进行光流分析，如果该区域上方的图像的存在光流场，且有光流的区域图像对比度小于邻近区域，则为烟火报警；其他情况为阴燃报警。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |