CN113674502A - 一种基于红外图像识别的探测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于红外图像识别的探测系统，涉及红外图像识别技术领域，包括红外图像获取模块、温度识别模块、形状对比模块以及数据分析模块，红外图像获取模块用于获取范围内所有红外辐射源的整体红外图像；温度识别模块用于感应红外辐射源上的温度，获取各个不同温度红外辐射源的局部红外图像；形状对比模块用于将若干局部红外图像的形状与数据库红外辐射源形状相对比，并初步匹配相对应的红外辐射源；数据分析模块，用于将温度数据与初步匹配的红外辐射源数据相结合分析，得到确认的红外辐射源，并判断是否存在异常红外辐射源。本发明通过结合温度和形状对比，实现对各种异常红外辐射源的探测，具有探测范围广，提高探测精准度的效果。
Description
技术领域
本发明涉及红外图像识别技术领域，尤其涉及一种基于红外图像识别的探测系统。
背景技术
红外图像是伴随着红外成像技术的出现而诞生的。红外热成像技术，又称为热成像技术，是一种辐射信息探测技术，热成像系统能够把物体表面自然发射的红外辐射分布转变为可见图像。红外图像识别技术将人类的视觉感知范围由传统的可见光谱扩展到裸眼看不到的红外辐射光谱区。一切温度在零度(-273.15K°)以上的物体，都会因自身的分子运动而不停地向周围空间辐射出红外线，物体的红外辐射能量的大小及其按波长的分布与它的表面温度有着十分密切的关系。
目前的红外图像识别探测技术，通常通过红外线辐射的探测器将物体辐射的功率信号转换成电信号后(对物体自身辐射的红外能量的测量)，就能准确地测定它的表面温度，或者通过成像装置的输出信号就可以完全一一对应地模拟扫描物体表面温度的空间分布，经电子系统处理，传至显示屏上，得到与物体表面热分布相应的热像图。但是现有的技术得到的与物体表面热分布相应的热像图，仅仅是得到一可视化热像图，或是通过不同温度数据，来进行简单的判断，难以判断各种不同的情况，并且由于仅仅利用热分布成像并通过肉眼判断是哪种目标物，其精确度较低，误差的可能性大，难以满足更多的使用需求。
如申请号为CN201811229634.9的一项中国专利公开了一种基于红外成像温度检测和图像识别的运行列车故障探测系统，轨边部分主要依据室内部分的指令和信息，通过安装有红外热像仪、线阵可见光相机的侧部机箱、底箱，以及车轮传感器，进行运行列车高速实时红外热图采集，全覆盖车轴、侧部裙板、列车底部。红外热是依赖绝对温度或图像内部温度差对比，来识别故障。单纯依靠温度的方式较为局限，探测准确度差。
基于上述问题，本发明设计出了一种基于红外图像识别的探测系统来解决以上问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于红外图像识别的探测系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于红外图像识别的探测系统，包括依次连接的红外图像获取模块、温度识别模块、形状对比模块以及数据分析模块，其中：
所述红外图像获取模块，用于获取范围内所有红外辐射源的整体红外图像；
温度识别模块，用于感应红外辐射源上的温度，基于整体红外图像识别并获取各个不同温度红外辐射源的局部红外图像；
形状对比模块，用于将若干所述局部红外图像的形状与数据库红外辐射源形状相对比，并初步匹配相对应的红外辐射源；
数据分析模块，用于将温度数据与初步匹配的红外辐射源数据相结合分析，得到确认的红外辐射源，并判断是否存在异常红外辐射源。
进一步的，所述异常红外辐射源包括火情异常、异常人员以及特殊异常。
进一步的，所述数据分析模块根据确认的红外辐射源，判断是否有火情发生，并形成火情判断结果；
还包括火情报警模块，电连接所述数据分析模块，用于将数据分析模块输出的报警信号发送给报警装置进行提示报警。
进一步的，所述数据分析模块根据确认的红外辐射源并结合该红外辐射源的温度，判断是否有温度异常的人员，并形成异常人员判断结果；
还包括异常人员报警模块，电连接所述数据分析模块，用于将数据分析模块输出的报警信号发送给报警装置进行提示报警。
进一步的，所述数据分析模块根据确认的红外辐射源，判断是否有特殊异常出现，并形成特殊异常判断结果；
还包括特殊异常报警模块，电连接所述数据分析模块，用于将所述数据分析模块输出的报警信号发送给报警装置进行提示报警。
进一步的，所述红外图像获取模块采用若干红外热像仪。
进一步的，所述温度识别模块中不同温度包括不同的温度区间以及不同的具体温度离散点，不同的红外辐射源对应不同的温度区间和/或不同的具体温度离散点。
进一步的，所述红外图像获取模块与温度识别模块均采用三维定位方式实现三维成像。
进一步的，所述数据库形状包括红外辐射源的静态形状以及动态形状，并基于深度学习，根据现场获取的红外辐射源形状，建立红外辐射源形状模型，完善数据库。
进一步的，还包括红外图像定位模块，与所述数据分析模块电连接，所述红外图像定位模块基于数据分析模块获取的结果，查找对应位置的异常红外辐射源。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明中，通过设置红外图像获取模块、温度识别模块、形状对比模块、数据分析模块以及各个报警模块，由红外图像获取模块获取红外辐射源的整体区域，再由温度识别模块获取不同温度区间内红外辐射源的局部区域，并将该局部区域进行形状对比，最后由数据分析模块结合该区域的温度与初步确认的红外辐射源进行对比分析，得到最终确认的红外辐射源，采用从整体部到局部的划分方式，并结合形状对比和数据分析，大大提高确定的红外辐射源属性的准确度；
并且，根据该红外辐射源的属性，判断是否存在异常红外辐射源，并由各个报警模块发出提示报警，根据不同的异常红外辐射源采取不同的措施，可以实现对各种异常红外辐射源的探测，探测范围广，局限性小；
最后，结合红外图像定位模块，快速定位异常红外辐射源，有助于救援人员实现异常红外辐射源的快速处理。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
由于，现有基于红外图像识别技术基本是依赖温度来实现热成像分布图，探测较为局限，探测精准度差，因此，本申请提出一种基于红外图像识别的探测系统，在依赖温度的基础上，结合形状对比以及数据分析、报警，来实现对不同红外辐射源的判断，并针对不同红外辐射源来达到不同的情况处理，以应对日常中各种可能发生的异常情况。
具体地，在一个可能的实施例中，如图1所示，一种基于红外图像识别的探测系统，包括依次连接的红外图像获取模块、温度识别模块、形状对比模块以及数据分析模块。
红外图像获取模块，用于获取范围内所有红外辐射源的整体红外图像。该整体红外图像显示出所有红外辐射源的整体轮廓。当获取到整体红外图像后，由温度识别模块对整图划分不同的温度区域。
温度识别模块，用于感应红外辐射源上的温度，基于整体红外图像识别并获取各个不同温度红外辐射源的局部红外图像。此处，将整体的红外图像局部化，针对局部化红外图像，建立起形状对比的基础，以便于后期工作的进行。
温度识别模块中不同温度包括不同的温度区间以及不同的具体温度离散点，不同的红外辐射源对应不同的温度区间和/或不同的具体温度离散点。由于同种属性的红外辐射源对应的温度通常是在一个温度区间范围内，但是当根据温度区间来判断红外辐射源的属性时，其判断存在一定的偏差，所以还可对应不同的具体温度离散点，在一个具体的温度数值上来判断红外辐射源的属性，可以提高属性判断的准确性，减少偏差出现的可能性。
优选的，红外图像获取模块和温度识别模块采用若干红外热像仪来实现。
但是，采用红外图像获取模块以及温度识别模块获取的局部红外图像不仅边缘模糊不匀，而且图像灰度变化剧烈，难以完成边缘特征信息的有效提取。
因此，为了实现局部红外图像边缘特征信息的有效提取，以便于后续的形状模块对比，可在若干红外热像仪之间通知设置若干可见光拍摄仪，通过可见光拍摄仪拍摄到的可见光图像与局部红外图像相融合，已获取清晰的局部红外图像。
并且，由于红外辐射源处于三维空间，因此无论在获取红外图像还是在获取可见光图像时，均要考虑红外辐射源的三维成像。红外图像获取模块与温度识别模块均采用三维定位方式实现三维成像。
具体地，可以通过可以获取红外图像的红外热像仪以及可以获取可见光图像的可见光拍摄仪的三维空间布置来实现三维图像的获取。在一个可能的实施例中，在一个三维空间内，分别在红外辐射源的垂直方向、水平方向分别设置一组一一对应的红外热像仪以及可见光拍摄仪。更进一步的，为了能更进一步的提高拍摄准确率，还可设置三轴旋转的红外热像仪以及可见光拍摄仪，不仅可以适应动态目标物的图像获取，还能提高拍摄的全面性，避免死角。
在融合了局部红外图像以及该局部红外图像相对应的可见光图像得到边缘特征信息清晰的局部红外图像。对该局部红外图像利用形状对比模块进行形状对比。
形状对比模块，用于将若干局部红外图像的形状与数据库红外辐射源形状相对比，并初步匹配相对应的红外辐射源。每个局部红外图像对应一个红外辐射源，在本地数据库内匹配一相对应的红外辐射源，并初步判定该红外辐射源的属性是什么，如是人、动物、火情等。
数据库形状包括红外辐射源的静态形状以及动态形状。由于在探测现场，红外辐射源除了一些固定的目标物之外，还包括一些运动中的目标物，因此数据库中的形状除了一些固定的形状，还包括模拟的仿真运动中的形状。这样，可以提高形状对比后的确定的红外辐射源的准确度，保证警报的准确性。
并且，为了不断完善数据库，该探测系统还基于大数据的深度学习，根据现场获取的红外辐射源形状(包括固定的、运动中的)，录入数据库中，建立红外辐射源形状模型，完善数据库形状数据，不断提高对比准确度。
在经形状对比模块并得到的初步判定的红外辐射源之后，由数据库分析模块经分析后得到最终确定的红外辐射源。
数据分析模块，用于接收温度识别模块的温度数据和形状对比模块匹配的红外辐射源数据，将温度数据与初步匹配的红外辐射源数据相结合分析，得到确认的红外辐射源，并判断是否存在异常红外辐射源。即，将该初步确定的红外辐射源与该红外辐射源上测得的温度数据相比对，分析该所得的红外辐射源与测得的温度数据是否符合。
根据人、动物、火情等红外辐射源自身的温度，划分不同的温度区间，并对应人、动物、火情等相应的温度区间，以便于系统判断，在该温度区间内，该红外辐射源是人、动物还是火情等。
结合形状对比模块，将该对应温度区间内得到的相应红外辐射源与数据库中该相应红外辐射源相对比，若该对应温度区间的红外辐射源与数据库中相对应的红外辐射源相匹配，则判断并得到确认的红外辐射源；若该对应温度区间的红外辐射源与数据库中相对应的红外辐射源不匹配，本申请还引入具体温度，将该红外辐射源对应的具体温度，形成多个具有具体温度辐射源的局部红外图像，将该具体温度相对的红外辐射源与数据库中该对应红外辐射源相对比，得到最终确认的红外辐射源，如采用初步确定的红外辐射源是人，测得的温度数据为37℃，则能够判定该红外辐射源与温度数据相匹配，从而确定最终的红外辐射源是人。
整个红外辐射源的确认过程，由大温度区间确认红外辐射源，至具体温度确认红外辐射源，依次缩小范围，提高对象确认的精准度。
当数据模块判定并得到最终的红外辐射源。根据红外辐射源的属性信息和对应该红外辐射源的温度数据，综合判断该红外辐射源是否为异常对象。
具体地，异常红外辐射源包括但不限于火情异常、异常人员以及特殊异常。
其中，火情异常判断：数据分析模块根据确认的红外辐射源，判断是否有火情发生，并形成火情判断结果；还包括火情报警模块，电连接数据分析模块，用于将数据分析模块输出的报警信号发送给报警装置进行提示报警。当数据分析模块判断该红外辐射源为火情时，将该火情信号输送至火情报警模块，火情报警模块件该火情信号发送至报警装置进行报警。优选的，报警装置可为蜂鸣器等。
并且，在数据分析模块判断为火情之后，根据该火情得到的局部红外图像，判断火情系数，如该火情局部红外图像的范围较大，则判定该火情系数大，如该火情局部红外图像的范围较小，则判定该火情系数小。这样，火情救援人员可根据火情情况判定出警规格，做到精准火情出警。
异常人员判断：数据分析模块根据确认的红外辐射源并结合该红外辐射源的温度，判断是否有温度异常的人员，并形成异常人员判断结果；还包括异常人员报警模块，电连接数据分析模块，用于将数据分析模块输出的报警信号发送给报警装置进行提示报警。当数据分析模块判断出该异常红外辐射源为温度异常人员时，将该异常信号发送至异常人员报警模块，异常人员报警模块将该异常情况发送至报警装置进行报警。同样的，该报警装置可为蜂鸣器等。
特殊情况判断：数据分析模块根据确认的红外辐射源，判断是否有特殊异常出现，并形成特殊异常判断结果；还包括特殊异常报警模块，电连接数据分析模块，用于将数据分析模块输出的报警信号发送给报警装置进行提示报警。特殊情况包括但不限于在适当的空间出现不适当的目标物等。当数据分析模块判断出该红外辐射源为特殊情况下的目标物时，将该异常信号发送至特殊异常报警模块，特殊异常报警模块奖盖特殊情况发送至报警装置进行报警。同样的，该报警装置可为蜂鸣器等。如当设置于地铁内的本申请红外图像识别探测系统内出现老虎等动物时，数据分析模块判定为特殊情况，此时启动异常情况报警模式，通知工作人员进行处理。
最后，当数据分析模块判断出，异常红外辐射源，为了配合现场的快速处理，本申请的探测系统还包括红外图像定位模块，与数据分析模块电连接，红外图像定位模块基于数据分析模块获取的结果，查找对应位置的异常红外辐射源。优选的，红外图像定位模块建立在红外图像获取的基础上，将该异常红外辐射源定位显示在红外图像上，并根据GPS定位系统，确定具体的位置，从而帮助救援人员实现快速救援。
本发明的具体实施原理是：通过红外图像获取模块获取红外辐射源的整体区域，再通过温度识别模块获取不同温度区间内红外辐射源的局部区域，融合该局部区域内可见光图像，得到具有有效边缘特征的局部区域，将该局部区域的形状与数据库中形状进行对比，得到初步确认的红外辐射源，最后由数据分析模块结合该区域的温度与初步确认的红外辐射源进行对比分析，得到最终确认的红外辐射源，根据该红外辐射源的属性，判断是否存在异常红外辐射源，根据不同的异常红外辐射源采取不同的措施，并结合红外图像定位模块，快速定位异常红外辐射源，实现异常红外辐射源的快速处理；本申请中基于红外图像识别的探测系统，不仅可以探测各种异常情况，而且探测精准度高。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于红外图像识别的探测系统，其特征在于，包括依次连接的红外图像获取模块、温度识别模块、形状对比模块以及数据分析模块，其中：
所述红外图像获取模块，用于获取范围内所有红外辐射源的整体红外图像；
温度识别模块，用于感应红外辐射源上的温度，基于整体红外图像识别并获取各个不同温度红外辐射源的局部红外图像；
形状对比模块，用于将若干所述局部红外图像的形状与数据库红外辐射源形状相对比，并初步匹配相对应的红外辐射源；
数据分析模块，用于将温度数据与初步匹配的红外辐射源数据相结合分析，得到确认的红外辐射源，并判断是否存在异常红外辐射源。
2.根据权利要求1所述的一种基于红外图像识别的探测系统，其特征在于，所述异常红外辐射源包括火情异常、异常人员以及特殊异常。
3.根据权利要求2所述的一种基于红外图像识别的探测系统，其特征在于，所述数据分析模块根据确认的红外辐射源，判断是否有火情发生，并形成火情判断结果；
还包括火情报警模块，电连接所述数据分析模块，用于将数据分析模块输出的报警信号发送给报警装置进行提示报警。
4.根据权利要求2所述的一种基于红外图像识别的探测系统，其特征在于，所述数据分析模块根据确认的红外辐射源并结合该红外辐射源的温度，判断是否有温度异常的人员，并形成异常人员判断结果；
还包括异常人员报警模块，电连接所述数据分析模块，用于将数据分析模块输出的报警信号发送给报警装置进行提示报警。
5.根据权利要求1所述的一种基于红外图像识别的探测系统，其特征在于，所述数据分析模块根据确认的红外辐射源，判断是否有特殊异常出现，并形成特殊异常判断结果；
还包括特殊异常报警模块，电连接所述数据分析模块，用于将所述数据分析模块输出的报警信号发送给报警装置进行提示报警。
6.根据权利要求1所述的一种基于红外图像识别的探测系统，其特征在于，所述红外图像获取模块采用若干红外热像仪。
7.根据权利要求1所述的一种基于红外图像识别的探测系统，其特征在于，所述温度识别模块中不同温度包括不同的温度区间以及不同的具体温度离散点，不同的红外辐射源对应不同的温度区间和/或不同的具体温度离散点。
8.根据权利要求1所述的一种基于红外图像识别的探测系统，其特征在于，所述红外图像获取模块与温度识别模块均采用三维定位方式实现三维成像。
9.根据权利要求1所述的一种基于红外图像识别的探测系统，其特征在于，所述数据库形状包括红外辐射源的静态形状以及动态形状，并基于深度学习，根据现场获取的红外辐射源形状，建立红外辐射源形状模型，完善数据库。
10.根据权利要求1所述的一种基于红外图像识别的探测系统，其特征在于，还包括红外图像定位模块，与所述数据分析模块电连接，所述红外图像定位模块基于数据分析模块获取的结果，查找对应位置的异常红外辐射源。
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