CN110855940A - 一种秸秆焚烧检测中视频流的处理方法 - Google Patents

Abstract

一种秸秆焚烧检测中视频流的处理方法，它包括以下步骤：步骤1：进行视频流读取，读取视频采集装置采集到的视频流数据；步骤2：进行图像抽取，在所采集到的视频流数据中抽取一定时间间隔的图像；步骤3：进行图像过滤，过滤掉抓取图像中模糊不清以及不适合进行接杆焚烧检测的图像。本发明的目的主要是为了解决现有的一些秸秆焚烧检测方法，虽然在天气良好时表现尚可，但是在大雾等恶劣情况下会出现错误报警，对整体准确率有较大影响的技术问题。

Description

一种秸秆焚烧检测中视频流的处理方法

技术领域

本发明属于图像处理、识别技术领域，涉及一种秸秆焚烧检测中视频流的处理方法。

背景技术

秸秆的露天产生的烟气中含有大量的一氧化碳、二氧化碳、氮氧化物、光化学氧化剂和悬浮颗粒物，会对大气造成严重污染，而且在一定程度上加重雾霾的发生。为保护生态环境，防止秸秆焚烧造成污染，保障人体健康，维护公共安全，早在1999年环保部就发布了《秸秆禁烧和综合利用管理办法》。各地环保局也出台了相应的焚烧管理办法，对焚烧工作极为重视，但秸秆焚烧现象仍然屡禁不止，每年的秸秆中仍有3亿多吨被当作废弃物直接焚烧或扔掉，给大气质量、生态环境和火灾防护都造成了极大的危害。现有的一些秸秆焚烧检测方法，虽然在天气良好时表现尚可，但是在大雾等恶劣情况下会出现错误报警，对整体准确率有较大影响。

公开号为CN108830161A的中国专利“基于视频流数据的烟雾识别方法”是对抽取到的连续帧使用帧差法提取前景后，再通过reblur二次模糊算法对前景进行模糊度分析。相对于本专利中只需要检测一帧方法，当有多个前景时十分复杂，计算量大。而且在实际情况下，由于光照的变化、风等因素的干扰，难以提取到前景元素。公开号为CN107977018A的中国专利“基于双目立体视觉和无人机的秸秆焚烧监测方法”是通过无人机检测红外热源异常区域并用计算机对图像进行三维重建，这种方式存在无人机成本高，稳定性差，需要经常对无人机进行维护，三维重建也需要大量的计算资源，同时还需要大量人力资源等不足。

发明内容

本发明的目的主要是为了解决现有的一些秸秆焚烧检测方法，虽然在天气良好时表现尚可，但是在大雾等恶劣情况下会出现错误报警，对整体准确率有较大影响的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明提出如下的技术方案：

一种秸秆焚烧检测中视频流的处理方法，它包括以下步骤：

步骤1：进行视频流读取，读取视频采集装置采集到的视频流数据；

步骤2：进行图像抽取，在所采集到的视频流数据中抽取一定时间间隔的图像；

步骤3：进行图像过滤，过滤掉抓取图像中模糊不清以及不适合进行接杆焚烧检测的图像。

在步骤1中，在进行视频流读取时，读取视频采集装置通过RTSP协议传输所采集的视频流数据；在步骤2中，在进行图像抽取时，利用OpenCV的VideoCapture函数通过RTSP协议读取摄像机采集到的实时视频流数据。

在步骤2中，先设定一个时间间隔为T秒，每T秒时从视频流中保存该时刻的图像帧。

在步骤3中，在进行图像过滤时，当检测的图像清晰符合要求时，保留该图像；当检测到抓取的图像模糊不清，不适合进行秸秆焚烧检测时，则将该图像删除，然后重新开始下一轮视频流处理。

在步骤3中，抓取的图像由于摄像机转动、大雾造成模糊不清。

在步骤3中，在判断抓取的图像是否为模糊图像时，采用以下步骤：

步骤1）将图像转为灰度图；

步骤2）对灰度图用拉普拉斯算子做卷积运算；

步骤3）计算卷积运算后的方差，设定阈值，当计算的方差大于阈值时则为清晰的图像，当计算的方差小于阈值时则为模糊的照片。

通过本发明所构思的以上技术方案与现有的技术相比，有以下优点：

1）本发明所处理后的待检测图像清晰可靠，根据秸秆燃烧产生烟雾的特性，提前排除了由于摄像机转动、大雾等造成不适合秸秆焚烧检测的图像。可以减少不必要的检测，提升了检测效率和准确率；

2）本发明提供的这种视频流的处理方法，不仅可以应用在秸秆焚烧检测中，在其他视频数据识别中同样适用。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

一种秸秆焚烧检测中视频流的处理方法，它包括以下步骤：

步骤1：进行视频流读取，读取视频采集装置采集到的视频流数据；

步骤2：进行图像抽取，在所采集到的视频流数据中抽取一定时间间隔的图像；

步骤3：进行图像过滤，过滤掉抓取图像中模糊不清以及不适合进行接杆焚烧检测的图像。

在步骤1中，在进行视频流读取时，读取视频采集装置通过RTSP协议传输所采集的视频流数据；

在步骤2中，在进行图像抽取时，利用OpenCV的VideoCapture函数通过RTSP协议读取摄像机采集到的实时视频流数据。

可选的，读取视频采集装置为摄像机，采样摄像机连接网络支持RTSP协议，然后利用OpenCV的VideoCapture函数通过RTSP协议读取摄像机采集到的实时视频流数据。通常，RTSP提供UDP方式发送，UDP在因特网上传输时容易被中间路由器忽略或过滤从而丢包。为了确保稳定性，本专利实施例中使用在TCP传输协议上承载RTSP。

在步骤2中，先设定一个时间间隔为T秒，每T秒时从视频流中保存该时刻的图像帧。具体的，可先设定时间间隔为30秒，每隔30秒时从视频流中保存该时刻的图像帧。

在步骤3中，在进行图像过滤时，当检测的图像清晰符合要求时，保留该图像；当检测到抓取的图像模糊不清，不适合进行秸秆焚烧检测时，则将该图像删除，然后重新开始下一轮视频流处理。

在步骤3中，抓取的图像由于摄像机转动、大雾造成模糊不清。

在步骤3中，在判断抓取的图像是否为模糊图像时，采用以下步骤：

步骤1）将图像转为灰度图；

步骤2）对灰度图用拉普拉斯算子做卷积运算；

步骤3）计算卷积运算后的方差，设定阈值，当计算的方差大于阈值时则为清晰的图像，当计算的方差小于阈值时则为模糊的照片。

具体的，首先将图像转为灰度图，然后对灰度图用3×3的拉普拉斯算子做卷积，然后计算方差。根据多次实验测试，设定方差阈值为600，当计算的方差大于600时则为清晰的图像，当计算的方差小于600时则为模糊的照片。

本发明提供的秸秆焚烧检测中视频流的处理方法，所处理后的待检测图像清晰可靠，排除了由于摄像机转动、大雾等造成不适合秸秆焚烧检测的图像。根据秸秆燃烧产生烟雾的特性，提前过滤不必要的检测的图像，可以减少不必要的检测，提升了秸秆焚烧的检测效率和准确率，具有很好的应用价值。

Claims (6)

1.一种秸秆焚烧检测中视频流的处理方法，其特征在于，它包括以下步骤：

步骤1：进行视频流读取，读取视频采集装置采集到的视频流数据；

步骤2：进行图像抽取，在所采集到的视频流数据中抽取一定时间间隔的图像；

步骤3：进行图像过滤，过滤掉抓取图像中模糊不清以及不适合进行接杆焚烧检测的图像。

2.根据权利要求1所述的秸秆焚烧检测中视频流的处理方法，其特征在于，在步骤1中，在进行视频流读取时，读取视频应为白天采集的视频。

3.根据权利要求1或2所述的秸秆焚烧检测中视频流的处理方法，其特征在于，在步骤2中，先设定一个时间间隔为T秒，每T秒时从视频流中保存该时刻的图像帧。

4.根据权利要求1或2所述的秸秆焚烧检测中视频流的处理方法，其特征在于，在步骤3中，在进行图像过滤时，当检测的图像清晰符合要求时，保留该图像；当检测到抓取的图像模糊不清，不适合进行秸秆焚烧检测时，则将该图像删除，然后重新开始下一轮视频流处理。

5.根据权利要求4所述的秸秆焚烧检测中视频流的处理方法，其特征在于，在步骤3中，抓取的图像由于摄像机转动、大雾造成模糊不清。

6.根据权利要求4所述的秸秆焚烧检测中视频流的处理方法，其特征在于，在步骤3中，在判断抓取的图像是否为模糊图像时，采用以下步骤：

步骤1）将图像转为灰度图；

步骤2）对灰度图用拉普拉斯算子做卷积运算；

步骤3）计算卷积运算后的方差，设定阈值，当计算的方差大于阈值时则为清晰的图像，当计算的方差小于阈值时则为模糊的照片。

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