CN109671240A - 一种基于气化炉火灾视频图像检测装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于气化炉火灾视频图像检测装置和方法，包括气化炉、气化炉加热装置、气化炉支撑平台、防护隔离箱、伸缩支架、摄像头、视频采集模块、火灾检测分析模块。提出了一种检测图像火焰和烟雾特征的检测方法，通过构建一种新型颜色判据来提取疑似火焰区域，接着分别提取火焰和烟雾的三个特征进行验证是否发生火灾，通过支持向量机模型来验证是否检测到火焰信号，提高了小型煤气化炉火灾检测的灵敏度和可靠性。
Description
技术领域
本发明属于气化炉防火技术领域，尤其涉及一种基于气化炉火灾视频图像检测装置和方法。
背景技术
煤气化炉是水煤浆气化装置中的关键设备之一，气化炉中的燃烧室在操作时温度达到1000-1700℃，一般情况下，煤气化炉在正常工作时，炉壁温度达到200℃左右，在其工作过程中需对气化炉表面温度和状态进行时刻监测，通过表面状态来了解气化炉是否正常。随着煤化工产业的日益发展，我国对煤气化炉的市场需求越来越高，其安全问题也愈发严峻，煤气化炉的内部工作环境为高温高压，在长期工作中可能会引起火灾事故。近年来，由煤气化炉引发的火灾事故有很多，其对人民安全和财产带来了相当大的损失。因而，设计一套基于气化炉火灾视频图像检测装置和方法具有重要的现实意义。
火灾严重危害到了人民财产和人生安全，火灾发生初期，会产生烟雾和火光等信号。在传统火灾检测中，通常使用各种传感器来采集数据判断是否发生火灾，这种检测方法极易受周围环境湿度、温度等因素的影响，容易发生漏检、误检，影响整体装置的可靠性。随着计算机技术的发展，CPU计算能力的不断提高，计算机视觉技术被应用在各个领域，结合目前高度发展的图像采集卡和CPU的处理能力，使得视频图像火灾识别和检测成为现实。
发明内容
针对目前小型煤气化炉平台的工作安全问题以及传统火灾检测的技术问题，本发明提出了一种基于气化炉火灾视频图像检测装置和方法，其通过视频识别火焰和识别烟雾特征来判断是否发生火灾，增强了火灾检测的实时性和准确性。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
一、一种基于气化炉火灾视频图像检测装置：包括气化炉、气化炉加热装置、气化炉支撑平台、防护隔离箱、伸缩支架、摄像头、视频采集模块、火灾检测分析模块。
所述气化炉支撑平台置于气化炉的最底部，其上放置气化炉，气化炉上方有一个气化烧嘴。
所述防护隔离箱安装于气化炉装置的外面，其周围设置有通线和通管道的孔洞，隔离箱采用透明玻璃材料，能从外面观察到内部情况。
所述摄像头伸缩支架包括支架底座、伸缩管、固定装置，可以通过调节伸缩管的高度来设置摄像头的高度，支架安装于气化炉的两侧，摄像头通过螺丝固定在支架的前端，支架高度可以根据需求自由调节。
所述火灾检测分析模块包括摄像头、视频采集卡和计算机，摄像头共三个，其中两个外部摄像头安装伸缩支架上对防护区进行监控，视频信号经视频采集卡采集后进入计算机，另一个摄像头内部安装在气化炉上方气化烧嘴处对气化炉内部火焰信号进行检测，计算机安装在隔离箱的外面，线路从隔离箱上的通线孔洞穿过，计算机将采集到的视频信号进行视频图像处理，以图像识别的方法分析监控中是否发生火灾。
二、一种基于气化炉火灾视频图像检测方法，包括视频图像火焰识别与图像烟雾识别。
所述视频图像火焰识别，具体过程如下：
1.根据火焰色彩空间判据提取疑似火焰区域：传统火焰判据有RGB颜色空间模型和HSI空间模型，火焰在RGB颜色判据中，具体规则如下：
对于一般火焰，红色分量和绿色分量会很大，绿色分量大于蓝色分量。
式中，R，G，B分别表示RGB颜色空间下的R通道，G通道和B通道；表示图片绿色分量的均值；表示图片红色分量的均值。
对于HSI颜色判据中，首先进行RGB-HSI颜色空间的转换：
式中，H表示色调；S表示饱和度；I表示亮度。
火焰在HSI颜色判据中，具体规则如下：
结合上诉RGB判据和HSI判据，提出一种新的判据方法来提取疑似火焰区域，具体判据如下：
式中，为饱和度阈值，；为红色分量阈值，，阈值可根据具体环境进行适当调节。
2.通过上诉色彩空间判据得出疑似火焰区域，接着对疑似火焰区域进行相关特征提取，包括面积增长率、圆形度和火焰尖角，具体通过以下方法提取：
(1)面积增长率
式中，表示t时刻的面积，表示时刻的面积。
(2)圆形度
式中，，，分别为第k个单位的圆形度、面积和周长，n为单位个数。若物体外形越接近圆，则越大，。
(3)火焰尖角M
发生火灾时火焰会有明显的抖动，其上会产生无规律的尖角，通过判断单位时间内采集的火焰尖角数可以当作火灾判别的一个判据。
3.将上诉提取的特征输入到支持向量机进行综合判断，具体如下：
(1)选取支持向量机非线性核函数径向基核函数（RBF）:。
(2)将上诉提取的面积增长率、圆形度计算、火焰尖角M作为特征向量输入支持向量机。
(3)利用训练样本进行支持向量机参数寻优，获得最好的惩罚系数C以及核函数参数g。
(4)根据得到的建立支持向量机模型，利用该模型进行图像火焰识别。
所述视频图像烟雾识别，步骤如下：
1.根据烟雾图像的相关特性，提取图像边缘不规则性、面积变化率和灰度一致性，具体如下：
(1)边缘不规则性
式中，L为形状的边长，A为形状的面积，C值越大，表示图像边缘不规则度越大。
(2)面积变化率
式中表示相邻帧区域面积变化率；表示t时刻区域面积；表示t时刻下一帧区域的面积，一般烟雾样本的面积变化率为0.2~0.5，可以有效判断是否存在烟雾。
(3)灰度一致性
式中，为区域像素点总数，为第个像素点的灰度值，为所有像素点的平均灰度值。烟雾灰度分布具有一致性，可根据实验环境设置阈值来区分是否存在烟雾。
2.特征融合
将上述提取的边缘不规则性、面积变化率和灰度一致性特征设置权重进行融合，权重分别为，，，其中，求得值,根据实验环境设置阈值，若，表示存在烟雾。
本发明具有以下优点：
1.本发明通过检测视频图像中火焰参数和烟雾参数来同时判断是否发生火灾，提高了可靠性。
2.本发明结合了RGB颜色判据HSI颜色判据来判断疑似火灾区域，有效缩小了检测的范围，提高检测的速度，保证处理过程的实时性。
3.本发明通过只利用监控设备就能实现，减少了整个系统的经济成本。
附图说明
图1为本发明安装结构示意图；
图2为本发明视频检测火灾方法流程图；
图3为本发明图像识别火焰流程图；
图4为本发明图像识别烟雾流程图；
图5为本发明火焰识别支持向量机实现原理图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
参照图1，本发明提出了一种基于气化炉火灾视频图像检测装置和方法，实现对小型煤气化炉的火灾信号检测。为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于气化炉火灾视频图像检测装置和方法，包括气化炉7、气化炉气化烧嘴11、气化炉支撑平台6、防护隔离箱3、伸缩支架8、外部摄像头1、内部摄像头5、视频采集模块9、火灾检测分析模块10。
参照图1，所述气化炉支撑平台6置于气化炉7的最底部，其上放置气化炉7，在气化炉上方有气化烧嘴11。
参照图1，所述防护隔离箱3安装于气化炉7装置的外面，其周围设置有通线和通管道的孔洞，隔离箱3采用透明玻璃材料，能从外面观察到内部情况。
参照图1，所述摄像头伸缩支架8包括伸缩管4、固定装置2，可以通过调节伸缩管4的高度来设置摄像头1的高度，支架8安装于气化炉7的一侧，摄像头1通过螺丝固定在支架8的前端，支架8高度可以根据需求自由调节。
参照图1，所述火灾检测分析模块包括外部摄像头1、内部摄像头5、视频采集卡9和计算机10，两个外部摄像头1安装在两侧伸缩支架8上对防护区进行监控，视频信号经视频采集卡9采集后进入计算机10，另一个内部摄像头5安装在气化炉上方气化烧嘴处对气化炉7内部火焰信号进行检测，计算机10安装在隔离箱3的外面，线路从隔离箱3上的通线孔洞穿过，计算机10将采集到的视频信号进行视频图像处理，以图像识别的方法分析监控中是否发生火灾。
参照图2，所述火灾视频图像检测方法包括视频图像火焰识别与图像烟雾识别，当两者中有任一种检测到火灾信号时均能触发火灾报警信号。
参照图3，所述视频图像火焰识别，具体过程如下：
1.根据火焰色彩空间判据提取疑似火焰区域：传统火焰判据有RGB颜色空间模型和HSI空间模型，火焰在RGB颜色判据中，具体规则如下：
对于一般火焰，红色分量和绿色分量会很大，绿色分量大于蓝色分量：
式中，R，G，B分别表示RGB颜色空间下的R通道，G通道和B通道；表示图片绿色分量的均值；表示图片红色分量的均值；
对于HSI颜色判据中，首先进行RGB-HSI颜色空间的转换：
式中，H表示色调；S表示饱和度；I表示亮度；
火焰在HSI颜色判据中，具体规则如下：
结合上诉RGB判据和HSI判据，提出一种新的判据方法来提取疑似火焰区域，具体判据如下：
式中，为饱和度阈值，；为红色分量阈值，，阈值可根据具体环境进行适当调节。
2.通过上诉色彩空间判据得出疑似火焰区域，接着对疑似火焰区域进行相关特征提取，包括面积增长率、圆形度和火焰尖角，具体通过以下方法提取：
(1)面积增长率
式中，表示t时刻的面积，表示时刻的面积；
(2)圆形度
式中，，，分别为第k个单位的圆形度、面积和周长，n为单位个数。若物体外形越接近圆，则越大，；
(3)火焰尖角M
发生火灾时火焰会有明显的抖动，其上会产生无规律的尖角，通过判断单位时间内采集的火焰尖角数可以当作火灾判别的一个判据。
3.将上诉提取的特征输入到支持向量机进行综合判断，具体如下：
(1)选取支持向量机非线性核函数径向基核函数（RBF）:；
(2)将上诉提取的面积增长率、圆形度计算、火焰尖角M作为特征向量输入支持向量机；
(3)利用训练样本进行支持向量机参数寻优，获得最好的惩罚系数C以及核函数参数g；
(4)根据得到的建立支持向量机模型，利用该模型进行图像火焰识别。
参照图4，所述视频图像烟雾识别，步骤如下：
1.根据烟雾图像的相关特性，提取图像边缘不规则性、面积变化率和灰度一致性，具体如下：
(1)边缘不规则性
式中，L为形状的边长，A为形状的面积，C值越大，表示图像边缘不规则度越大；
(2)面积变化率
式中表示相邻帧区域面积变化率；表示t时刻区域面积；表示t时刻下一帧区域的面积，一般烟雾样本的面积变化率为0.2~0.5，可以有效判断是否存在烟雾；
(3)灰度一致性
式中，为区域像素点总数，为第个像素点的灰度值，为所有像素点的平均灰度值。烟雾灰度分布具有一致性，可根据实验环境设置阈值来区分是否存在烟雾。
2.特征融合
将上述提取的边缘不规则性、面积变化率和灰度一致性特征设置权重进行融合，权重分别为，，，其中，求得值,根据实验环境设置阈值，若，表示存在烟雾。
参照图5，支持向量机的实现包括选择核函数、训练样本和建立火焰识别模型，其中核函数选取支持向量机非线性核函数径向基核函数（RBF）:；训练样本通过拍摄酒精灯、蜡烛、废旧报纸的燃烧取得。
上述实施例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于气化炉火灾视频图像检测装置和方法，其特征在于，包括气化炉（7）、气化炉支撑平台（6）、防护隔离箱（3）、伸缩支架（8）、外部摄像头（1）、内部摄像头（5）、视频采集模块（9）、火灾检测分析模块（10）。
2.根据权利要求1所述的一种基于气化炉火灾视频图像检测装置，其特征在于，所述气化炉支撑平台（6）置于气化炉（7）的最底部，其上放置气化炉（7），气化炉上方有气化烧嘴（11）。
所述防护隔离箱（3）安装于气化炉（7）装置的外面，其周围设置有通线和通管道的孔洞，隔离箱（3）采用透明玻璃材料，能从外面观察到内部情况；
所述摄像头伸缩支架（8）包括伸缩管（4）、固定装置（2），可以通过调节伸缩管（4）的高度来设置摄像头（1）的高度，支架（8）安装于气化炉（7）的一侧，摄像头（1）通过螺丝固定在支架（8）的前端，支架（8）高度可以根据需求自由调节；
所述火灾检测分析模块包括外部摄像头（1）、内部摄像头（5）、视频采集卡（9）和计算机（10），两个外部摄像头（1）安装在两侧伸缩支架（8）上对防护区进行监控，视频信号经视频采集卡（9）采集后进入计算机（10），另一个内部摄像头（5）安装在气化炉上方气化烧嘴处对气化炉（7）内部火焰信号进行检测，计算机（10）安装在隔离箱（3）的外面，线路从隔离箱（3）上的通线孔洞穿过，计算机（10）将采集到的视频信号进行视频图像处理，以图像识别的方法分析监控中是否发生火灾。
3.根据权利要求1所述的一种基于气化炉火灾视频图像检测方法，其特征在于，所述火灾视频图像检测方法包括视频图像火焰识别与图像烟雾识别，当两者中有任一种检测到火灾信号时均能触发火灾报警信号。
4.根据权利要求3所述的一种基于气化炉火灾视频图像检测方法，其特征在于，所述视频火焰识别分为以下步骤：
S1.结合RGB判据和HSI判据，提出一种新的判据方法来提取疑似火焰区域，具体判据如下：
式中，为饱和度阈值，；为红色分量阈值，，阈值可根据具体环境进行适当调节。
S2.通过上诉色彩空间判据得出疑似火焰区域，接着对疑似火焰区域进行相关特征提取，包括面积增长率、圆形度和火焰尖角，具体通过以下方法提取：
(1)面积增长率
式中，表示t时刻的面积，表示时刻的面积。
(2)B．圆形度
式中，，，分别为第k个单位的圆形度、面积和周长，n为单位个数。若物体外形越接近圆，则越大，。
(3)火焰尖角M
发生火灾时火焰会有明显的抖动，其上会产生无规律的尖角，通过判断单位时间内采集的火焰尖角数可以当作火灾判别的一个判据。
S3.将上诉提取的特征输入到支持向量机进行综合判断，具体如下：
(1)选取支持向量机非线性核函数径向基核函数（RBF）:。
(2)将上诉提取的面积增长率、圆形度计算、火焰尖角M作为特征向量输入支持向量机。
(3)利用训练样本进行支持向量机参数寻优，获得最好的惩罚系数C以及核函数参数g。
根据得到的建立支持向量机模型，利用该模型进行图像火焰识别。
5.根据权利要求3所述的一种基于气化炉火灾视频图像检测方法，其特征在于，所述视频烟雾识别分为以下步骤：
1.根据烟雾图像的相关特性，提取图像边缘不规则性、面积变化率和灰度一致性，具体如下：
(1)边缘不规则性
式中，L为形状的边长，A为形状的面积，C值越大，表示图像边缘不规则度越大。
(2)面积变化率
式中表示相邻帧区域面积变化率；表示t时刻区域面积；表示t时刻下一帧区域的面积，一般烟雾样本的面积变化率为0.2~0.5，可以有效判断是否存在烟雾。
(3)灰度一致性
式中，为区域像素点总数，为第个像素点的灰度值，为所有像素点的平均灰度值。烟雾灰度分布具有一致性，可根据实验环境设置阈值来区分是否存在烟雾。
2.特征融合
将上述提取的边缘不规则性、面积变化率和灰度一致性特征设置权重进行融合，权重分别为，，，其中，求得值,根据实验环境设置阈值，若，表示存在烟雾。
6.根据权利要求3所述的一种基于气化炉火灾视频图像检测方法，其特征在于，所述支持向量机的实现包括选择核函数、训练样本和建立火焰识别模型，其中核函数选取支持向量机非线性核函数径向基核函数（RBF）:；训练样本通过拍摄酒精灯、蜡烛、废旧报纸的燃烧取得。
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