CN110796826A - 一种用于识别烟雾火焰的报警方法及系统 - Google Patents

一种用于识别烟雾火焰的报警方法及系统 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种用于识别烟雾火焰的报警方法及系统，包括：实时接收采集设备发送的视频数据；提取视频数据中的多个图像帧；对多个图像帧进行格式转换后，分别进行火焰RGB判据和火焰HIS判据，根据判据结果，对视频进行卡尔曼预测，得到分析结果；根据分析结果，发送报警信息，进行报警。通过对采集到的图像进行火焰RGB判据和火焰HIS判据的基础上，再进行卡尔曼预测，能够提高对火焰识别的准确率，降低误报警率。并且只需要接收采集设备发送的视频数据，对这些视频数据进行处理，使用成本低。使用卡尔曼预测来判断烟雾姿态可以很好的弥补只判断火焰姿态导致的不足，提高识别率，能够有效提高监控的效果，提早报警，大大减少财产损失和人员伤亡。

Description

一种用于识别烟雾火焰的报警方法及系统
技术领域
本申请涉及物联网烟雾火焰探测领域，尤其涉及一种用于识别烟雾火焰的报警方法及系统。
背景技术
目前市场上也有一些视频火焰识别功能的应用，但他们更多的是采用将火焰识别算法接入摄像头芯片作为设备的方式使用，但这种方式导致用户想要使用火焰识别算法就必须采购或替换现有的安防监控设备，成本高。且通常是通过采集监控摄像头的视频画面，以机器视觉为基础通过提取视频数据中的烟雾火焰特征，结合RGB判据和HIS判据，直接将图像分离为RGB三通道，设置条件限制，找到火焰的像素位置，将原图处理成二值图像。一般用于人眼观看的颜色模型是RGB模型，对于火焰而言，红色分量(R)和绿色分量(G)会很大，并且绿色分量(G)会大于蓝色分量(B)。HIS颜色模型分别用色度(Hue)、饱和度(Saturation)、亮度(Intensity)描述颜色特性，与人们感受颜色的方式紧密相连。然而仅使用以上两种判据很容易造成误识别，导致误报警，引起公众产生不必要的恐慌，并且占用应急资源。
综上所述，需要提供一种使用成本低，对火焰识别的准确率高且误报警率低的识别烟雾火焰的报警方法及系统。
发明内容
为解决以上问题，本申请提出了一种用于识别烟雾火焰的报警方法及系统。
一方面，本申请提出一种用于识别烟雾火焰的报警方法，包括：
实时接收采集设备发送的视频数据；
提取所述视频数据中的多个图像帧；
对所述多个图像帧进行格式转换后，分别进行火焰RGB判据和火焰HIS判据，根据判据结果，对视频进行卡尔曼预测，得到分析结果；
根据分析结果，发送报警信息；
进行报警。
优选地，所述对所述多个图像帧进行格式转换，包括：
对所述多个图像帧进行格式转换，得到RGB24视频格式的视频。
优选地，所述分别进行火焰RGB判据和火焰HIS判据，包括：
分别提取视频的RGB特征和HIS特征；
对RGB特征进行火焰RGB判据；
对HIS特征进行火焰HIS判据。
优选地，所述根据判据结果，对视频进行卡尔曼预测，得到分析结果，包括：
若RGB特征满足火焰RGB判据特征或者HIS特征满足火焰HIS判据特征，则使用卡尔曼预测对视频进行火焰烟雾预测，若视频中的火焰姿态特征或烟雾姿态特征满足卡尔曼预测，则得到第一分析结果；
若所述RGB特征不满足火焰RGB判据特征，且所述HIS特征不满足火焰HIS判据特征，则不对视频进行卡尔曼预测，得到第二分析结果。
优选地，若视频中的火焰姿态特征和烟雾姿态特征都不满足卡尔曼预测，则得到第二分析结果。
优选地，所述根据分析结果，发送报警信息，包括：
若得到第一分析结果，则所述发送报警信息；
若得到第二分析结果，则所述不发送报警信息。
优选地，在所述发送报警信息之后，还包括：
保存与报警信息对应的所有图像帧。
优选地，所述进行报警，包括：
根据报警信息，发送短信告警和/或电话告警至与采集设备对应的报警设备。
第二方面，本申请提出一种用于识别烟雾火焰的报警系统，包括：
采集模块，用于实时接收采集设备发送的视频数据，发送至管理模块；
管理模块，用于提取所述视频数据中的多个图像帧，发送至分析模块；
分析模块，用于对所述多个图像帧进行格式转换后，分别进行火焰RGB判据和火焰HIS判据，根据判据结果，对视频进行卡尔曼预测，得到分析结果，根据分析结果，发送报警信息至报警模块；
报警模块，用于根据报警信息进行报警。
优选地，所述采集模块，包括：接口和软件开发工具包。
本申请的优点在于：通过对采集到的图像进行火焰RGB判据和火焰HIS判据的基础上，再进行卡尔曼预测，能够提高对火焰识别的准确率，降低误报警率。并且只需要接收采集设备发送的视频数据，对这些视频数据进行处理，使用成本低。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选事实方案的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用同样的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1是本申请提供的一种用于识别烟雾火焰的报警方法的步骤示意图；
图2是本申请提供的一种用于识别烟雾火焰的报警方法的示意图；
图3是本申请提供的一种用于识别烟雾火焰的报警方法的示意图；
图4是本申请提供的一种用于识别烟雾火焰的报警系统的部署方式示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
根据本申请的实施方式，提出一种用于ECU安全监控系统工作模式的自适应方法，如图1所示，该方法包括：包括：
S101，实时接收采集设备发送的视频数据；
S102，提取视频数据中的多个图像帧；
S103，对多个图像帧进行格式转换后，分别进行火焰RGB判据和火焰HIS判据，根据判据结果，对视频进行卡尔曼预测，得到分析结果；
S104，根据分析结果，发送报警信息；
S105，进行报警。
对所述多个图像帧进行格式转换，包括：
对多个图像帧进行格式转换，得到RGB24视频格式的视频。
分别进行火焰RGB判据和火焰HIS判据，包括：
分别提取视频的RGB特征和HIS特征；
对RGB特征进行火焰RGB判据；
对HIS特征进行火焰HIS判据。
根据判据结果，对视频进行卡尔曼预测，得到分析结果，包括：
若RGB特征满足火焰RGB判据特征或者HIS特征满足火焰HIS判据特征，则使用卡尔曼预测对视频进行火焰烟雾预测，若视频中的火焰姿态特征或烟雾姿态特征满足卡尔曼预测，则得到第一分析结果；
若所述RGB特征不满足火焰RGB判据特征，且所述HIS特征不满足火焰HIS判据特征，则不对视频进行卡尔曼预测，得到第二分析结果。
若视频中的火焰姿态特征和烟雾姿态特征都不满足卡尔曼预测，则得到第二分析结果。
根据分析结果，发送报警信息，包括：
若得到第一分析结果，则所述发送报警信息；
若得到第二分析结果，则所述不发送报警信息。
在发送报警信息之后，还包括：
保存与报警信息对应的所有图像帧。
进行报警，包括：
根据报警信息，发送短信告警和/或电话告警至与采集设备对应的报警设备。
火焰RGB判据为使用RGB判据根据火焰的颜色特征对火焰进行判据。对于普通的火焰来说，它的红色分量和绿色分量会很大，并且绿色分量会大于蓝色分量。根据上述火焰的特性，设置条件限制，找到火焰的像素位置，将原图处理成二值图像。
火焰HIS判据为使用HIS判据根据火焰的色度(H)、饱和度(S)和亮度(I)颜色特征对火焰进行判据。根据火焰的特性，设置条件限制，找到火焰的像素位置，将原图处理成二值图像。
卡尔曼预测就是在前一帧系统状态的基础上估计下一帧系统状态。卡尔曼预测的鲁棒性较强，虽然其没有目标识别的功能，进能对目标进行跟踪，但是在进行卡尔曼预测之前，视频已经进行了火焰RGB判据或火焰HIS判据，这两种判据都能够对火焰进行识别，所以将卡尔曼预测放在火焰RGB判据和火焰HIS判据之后，能够更好的利用卡尔曼预测的特性和优势。
下面，结合图2，以采集设备2和图像帧2为例，对本申请实施例进行进一步说明
视频采集层的采集模块实时接收各采集设备发送的视频数据，发送至管理模块。
应用层的管理模块实时提取每个采集设备获得的视频数据中的每个图像帧，发送至分析模块。如图2所示，图像帧1对应采集设备1中提取到的图像帧，图像帧2对应采集设备2中提取到的图像帧，图像帧3对应采集设备3中提取到的图像帧。
管理模块将图像帧2中的图像帧发送至分析模块。
分析模块中对应采集设备2的单元处理图像帧2的图像帧。
分析接口层的分析模块对接收到的图像帧2的多个图像帧进行格式转换，得到RGB24视频格式的视频。分别提取视频的RGB特征和HIS特征，对RGB特征进行火焰RGB判据，对HIS特征进行火焰HIS判据。若RGB特征满足火焰RGB判据，即满足根据火焰的红色分量、绿色分量和蓝色分量设置的条件限制，则使用卡尔曼预测对视频进行火焰烟雾预测。若HIS特征满足火焰HIS判据，即满足根据火焰的色度、饱和度和亮度设置的条件限制，则使用卡尔曼预测对视频进行火焰烟雾预测。若视频中的火焰姿态特征或烟雾姿态特征满足卡尔曼预测，则得到第一分析结果。
有时，由于火焰太小或火焰位置距离监控设备(采集设备)太远，导致采集设备采集到的图像无法显示出明显的火焰姿态，通过火焰RGB判据特征或者火焰HIS判据特征能够识别出图像中有火焰，但是无法通过卡尔曼预测来判断火焰姿态时，使用卡尔曼预测来判断烟雾姿态可以很好的弥补只判断火焰姿态导致的不足，提高识别率。
若所述RGB特征不满足火焰RGB判据特征，且所述HIS特征不满足火焰HIS判据特征，则不对视频进行卡尔曼预测，得到第二分析结果。
若视频中的火焰姿态特征和烟雾姿态特征都不满足卡尔曼预测，则得到第二分析结果。
若得到第一分析结果，则分析模块发送报警信息至报警模块。若得到第二分析结果，则不发送报警信息。
应用层的报警模块根据接收到的报警信息，发送短信告警和/或电话告警至与采集设备(采集设备2)对应的报警设备。
若得到第一分析结果，管理模块保存与报警信息对应的所有图像帧。
根据本申请的实施方式，还提出一种用于识别烟雾火焰的报警系统，如图3所示，包括：
采集模块101，用于实时接收采集设备发送的视频数据，发送至管理模块；
管理模块102，用于提取视频数据中的多个图像帧，发送至分析模块；
分析模块103，用于对多个图像帧进行格式转换后，分别进行火焰RGB判据和火焰HIS判据，根据判据结果，对视频进行卡尔曼预测，得到分析结果，根据分析结果，发送报警信息至报警模块；
报警模块104，用于根据报警信息进行报警。
采集模块，包括：接口和软件开发工具包等。
本申请的实施方式通过与物联网平台互通的方式实现对视频中出现的烟雾火焰进行报警。可通过采集现有摄像头设备的视频图像数据，对视频图像数据进行分析，将分析结果发生至报警模块。
如图4所示，在本申请的实施方式中，部署方式可以是，视频设备管理服务包括管理模块和报警模块。并且，包括分析模块的视频分析服务根据需要，可以为云端、本地端或者在云端和本地之间的中间节点端。
本申请的实施方式还可以分为四层。
视频采集层：采集模块将采集设备采集的视频数据通过RTMP/HLS等协议，将视频数据传输至物联网平台的设备管理层，并提供摄像头的属性、状态等信息。
视频分析层：本接口(视频分析接口)自动将传入的各种视频图像序列转换成视频分析所需要的视频格式(RGB24)，再通过分析RGB24视频流来返回分析结果烟雾火焰告警。
报警应用层：对视频分析接口返回的结果进行判断，若系统检测结果为异常，则使用报警应用层将异常信息推送至报警设备，报警设备可以是电脑端、手机端、平板端以及其它报警设备，报警应用层负责对报警设备的管理或者对报警信息的推送等等。
设备管理层：对采集模块、分析模块以及报警模块做统一管理。通过调用采集模块获取视频流，并将视频流传入视频分析接口，若接口返回异常，则调用报警模块。
各设备与各模块之间的数据传输，以及各模块之间的数据传输，可以通过有线和/或无线的方式进行。
本申请的方法中，通过对采集到的图像进行火焰RGB判据和火焰HIS判据的基础上，再进行卡尔曼预测，能够提高对火焰识别的准确率，降低误报警率。并且可以通过将现有安防摄像头接入的方式进行大面积覆盖监测，只需要接收采集设备发送的视频数据，对这些视频数据进行处理，降低安装、维护和使用成本。可对大空间、野外及恶劣环境的火灾进行监测。由于火焰太小或火焰位置距离监控设备太远，导致采集设备采集到的图像无法显示出明显的火焰姿态时，使用卡尔曼预测来判断烟雾姿态可以很好的弥补只判断火焰姿态导致的不足，具有检测面积大、响应时间短、信息丰富直观、识别率高、维护成本低等优点，在大空间、野外等场景能够有效提高监控的效果，提早报警，大大减少财产损失和人员伤亡。通过图像识别技术，不仅可以实时对火情进行判断，还可以通过人工干预做出最合理的判断。
以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用于识别烟雾火焰的报警方法，其特征在于，包括：
实时接收采集设备发送的视频数据；
提取所述视频数据中的多个图像帧；
对所述多个图像帧进行格式转换后，分别进行火焰RGB判据和火焰HIS判据，根据判据结果，对视频进行卡尔曼预测，得到分析结果；
根据分析结果，发送报警信息；
进行报警。
2.根据权利要求1所述的报警方法，其特征在于，所述对所述多个图像帧进行格式转换，包括：
对所述多个图像帧进行格式转换，得到RGB24视频格式的视频。
3.根据权利要求1所述的报警方法，其特征在于，所述分别进行火焰RGB判据和火焰HIS判据，包括：
分别提取视频的RGB特征和HIS特征；
对RGB特征进行火焰RGB判据；
对HIS特征进行火焰HIS判据。
4.根据权利要求1所述的报警方法，其特征在于，所述根据判据结果，对视频进行卡尔曼预测，得到分析结果，包括：
若RGB特征满足火焰RGB判据特征或者HIS特征满足火焰HIS判据特征，则使用卡尔曼预测对视频进行火焰烟雾预测，若视频中的火焰姿态特征或烟雾姿态特征满足卡尔曼预测，则得到第一分析结果；
若所述RGB特征不满足火焰RGB判据特征，且所述HIS特征不满足火焰HIS判据特征，则不对视频进行卡尔曼预测，得到第二分析结果。
5.根据权利要求4所述的报警方法，其特征在于，若视频中的火焰姿态特征和烟雾姿态特征都不满足卡尔曼预测，则得到第二分析结果。
6.如权利要求1所述的报警方法，其特征在于，所述根据分析结果，发送报警信息，包括：
若得到第一分析结果，则所述发送报警信息；
若得到第二分析结果，则所述不发送报警信息。
7.如权利要求6所述的报警方法，其特征在于，在所述发送报警信息之后，还包括：
保存与报警信息对应的所有图像帧。
8.如权利要求1所述的报警方法，其特征在于，所述进行报警，包括：
根据报警信息，发送短信告警和/或电话告警至与采集设备对应的报警设备。
9.一种用于识别烟雾火焰的报警系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于实时接收采集设备发送的视频数据，发送至管理模块；
管理模块，用于提取所述视频数据中的多个图像帧，发送至分析模块；
分析模块，用于对所述多个图像帧进行格式转换后，分别进行火焰RGB判据和火焰HIS判据，根据判据结果，对视频进行卡尔曼预测，得到分析结果，根据分析结果，发送报警信息至报警模块；
报警模块，用于根据报警信息进行报警。
10.如权利要求9所述的报警系统，其特征在于，所述采集模块，包括：接口和软件开发工具包。
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