CN116416200A - 基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法 - Google Patents

基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法。包括以下步骤：首先对视频进行前景分割，得到运动区域的二值图像；接着利用形态学操作去除孤立点和填补空洞，得到完整运动区域；然后分割和标记连通域，并计算当前帧不同标记的连通域与上一帧连通域的相似度，根据相似度进行区域匹配；最后求出各个标记区域的代表坐标，计算连续五帧匹配区域代表坐标的外接圆，根据外接圆半径判定是否为烟雾区域，若为烟雾区域，则外接圆圆心为烟雾根节点坐标。

Description

基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法
技术领域
本发明属于森林防火和视频目标检测领域，尤其涉及一种基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法。
背景技术
由于森林的特殊性，森林火灾一旦引发，很容易在风力推动下迅速蔓延，由于森林的面积较大，火灾发生时不一定能及时发现，发现火灾时往往已经蔓延了相当宽的距离，此时森林火灾的扑救也存在相当大的难度，森林火灾往往会造成巨大的资源损毁，因此对森林火灾的早期识别十分重要。烟雾是森林火灾的早期的明显特征，森林火灾早期烟雾往往为向上飘散的不规则形状，越是向上，烟雾越稀薄，越是难以被检测出，但早期烟雾的源头的位置往往是确定的，较短时间内是不变的，基于此原理，通过烟雾的分布形态确定烟雾源的位置成为重要的突破口之一。
专利申请号为201910490504.9，发明名称为“一种基于MSER的远距离复杂环境下的烟雾根节点检测方法”的中国专利。该发明在采用MSER算法对远距离烟雾场景进行候选区域提取，并通过角点提取算法和凸包检测算法对图像中可能存在干扰项进行排除，然后通过骨骼提取算法对候选区域提取烟雾根节点候选点，最后采用连续帧的帧间信息提取出烟雾根节点。该算法可以剔除静止的颜色特征趋于稳定的干扰物，但晃动的树枝，山路上行驶的汽车等动态背景干扰物无法被识别剔除，这会导致得到的特征区域存在较大的误差和干扰，从而无法确定烟雾根节点的位置。
专利申请号为201711440134，发明名称为“一种基于特征根和流体力学的森林火灾烟雾视频目标检测方法”的中国专利。该发明通过提取视频中连续帧图像进行动态提取，在通过形态学算法对动态区域进行连通区域骨骼化，提取连续帧骨骼端点中可疑的烟雾根特征候选点，再将其投入二维烟雾引擎以判定是否为真实烟雾根。该发明仅通过帧间差分法获取差分图像，无法准确获得完整的烟雾区域，最后获得的烟雾根候选点也极大可能性偏离真实烟雾根节点。
专利申请号为201811318766，发明名称为“一种基于最小二乘法的烟雾根节点检测方法”的中国专利。该发明通过连续帧图像中连通域分布情况进行连通域替代点的统计计算，得出在连续图像中持续存在的动态区域，通过回归算法得持续存在的动态区域的相交点，采用连续三帧图片得出计算结果，确定烟雾源。该发明在烟雾根候选点提取过程中同样没有考虑到其他动态干扰物对算法的影响，难以获取准确的完整的烟雾特征区域信息，从而导致检测失败。
专利申请号为202010994762.3，发明名称为“一种基于动静态结合区域层叠策略森林火灾烟雾根检测方法”的中国专利。该发明通过对提取出来的多帧烟雾动态区域进行条件叠加，获取能够包含所有烟雾动态区域的矩形框，再对原始输入图像在矩形框内进行静态特征提取，以获得同时满足动静态特征的烟雾区域。该发明虽然能够剔除大部分都动态干扰物，但对处于动态区域矩形框内部的具有相似静态特征点干扰物无法做到精细的识别与排除，无法准确获得完整的烟雾区域，最后获得的烟雾根候选点也极大可能偏离真实烟雾根节点。
发明内容
本发明提供了一种基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法，通过对固定林火监控摄像监控视频的帧图像提取并进行处理，实现对烟雾根节点的定位。
根据本发明计算过程，所述根节点检测方法包括：
第一步，运动前景区域获取：通过PBAS目标检测算法对前景进行分割，获取动态区域的二值图像；
第二步，获取完整轮廓：先对二值图像进行腐蚀运算，去除孤立点；然后进行膨胀运算，填补目标区域的空洞；
第三步，区域标记：对二值图像从左到右，从上到下逐像素进行扫描，分割连通区域，并对各个连通域赋予不同的标记；
第四步，相似度计算：将每个区域的像素点灰度值统计成直方图并归一化；形成列向量，计算当前区域与上一帧每个标记区域的相似度，若相似度超过阈值，则判定为同一运动目标；否则，剔除当前运动区域；
第五步，计算标记区域代表坐标：用水平线自下而上依次扫描各个标记区域，直到与当前标记区域有交点时停止扫描；当水平线与标记区域有一个交点时，该点即为该区域的代表坐标；否则，根据交点坐标计算出中点坐标为该区域代表坐标；
第六步，获取烟雾根节点：将连续五帧被判定为同一目标区域的代表坐标放置同一个二维平面坐标系中,计算出点集合的外接圆圆心坐标、半径，当半径小于给定阈值时，则该运动区域为烟雾区域，圆心坐标为烟雾根节点坐标；
根据如上所述的六个步骤，一种基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法，其特征在于所述第一步中的运动前景区域获取，其计算方法为：首先统计前N帧历史像素以及梯度幅值作为背景模型，然后进行前景区域分割，分割过程中根据背景复杂程度调整前景判断阈值和背景模型更新率；
根据如上所述的六个步骤，一种基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法，其特征在于所述第四步相似度计算，首先将彩色区域灰度化，然后统计该区域直方图，将256个灰度级别压缩为64个灰度级别，记为1个向量；最后计算出当前区域和所比较区域的向量夹角，记为相似度；
本发明的有益效果在于：通过对复杂多变的场景进行实时检测，并对相邻帧之间的疑似火灾烟雾区域进行匹配，利用烟雾根节点准确快速地识别烟雾，确定烟雾位置。
参照后文的说明和附图，详细公开了本发明的实施方式，指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的条款范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。
附图说明
图1为本发明计算过程中的计算流程图。
具体实施方式
参照附图，通过下面文本说明书，本发明的前述以及其他的特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本发明的特定实施方式，其表明了其中可以采用文本发明的原则部分实施方式，应了解的是，本发明不限于所描述的实施方式，相反，本发明包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变形以及等同物。
本发明实施例提供一种基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法。图1是本发明实施例的烟雾检测方法的流程示意图，如图1所示，所述烟雾检测方法包括：
步骤101，采用视频的前N帧建立初始化背景模型：
B(xi)＝{B1(xi),...,Bk(xi),...,Bn(xi)} (1)
其中B(xi)为像素xi在t＝0时刻的背景建模，Br(xi)，r＝1,2,...,n为前n帧对应位置像素的像素值；
步骤102，首先计算当前帧像素点与背景模型像素之间的距离，然后将该距离与自适应阈值比较，如果小于给定阈值，并且满足该条件的背景模型中的像素个数至少为min个，则该像素为前景像素，否则为背景像素，计算公式如下：
Figure BDA0003466530330000051
其中，F(xi)＝255时，该像素为前景像素，F(xi)＝0时，该像素为背景像素， I(xi)为当前帧像素点的像素值,R(xi)为自适应的阈值,min为最小匹配数目；
步骤201，对获取的二值图像进行腐蚀操作，去除孤立点：
Figure BDA0003466530330000052
其中，B表示卷积核，A表示原二值图像；
步骤202，再对二值图像进行膨胀操作，填补空洞：
Figure BDA0003466530330000053
其中，B表示卷积核，A表示原二值图像；
步骤301，对图像逐像素进行扫描，并将扫描过的像素点进行标记，扫描过程分为以下四个情况:
情形1：若当前像素值为255，且其八邻域全部完成标记，则表示当前连通域遍历完成；
情形2：若当前像素值为255，且其八邻域部分未被标记，则给当前像素值赋上一个像素点相同的标记，并遍历其未标记过的八邻域；
情形3：若当前像素值为255，且其八邻域全部未被标记，则给当前像素点赋予一个新的标记值，并依次遍历其八邻域；
情形4：若当前像素值为0，则自上而下，自左至右遍历下一个像素点；
步骤401,将不同标记连通区域的R、G、B3个颜色通道上分别采用16级的量化级别量化区域中像素点亮度，形成48维特征矢量；
步骤402，计算当前区域特征向量与所比较区域特征向量余弦值，记为相似度；
Figure BDA0003466530330000054
其中，ρ表示相似度系数，area1表示当前区域，area2表示所比较区域，
Figure BDA0003466530330000061
表示area1的特征矢量，/>
Figure BDA0003466530330000062
表示area2的特征矢量；
步骤403，设定阈值，当相似度系数ρ大于阈值时，则判定当前区域与所比较区域为同一运动目标，并记为同一组；
步骤501，用一条水平线自下而上扫描标记区域，直到水平线与轮廓有交点为止；
步骤502，当且仅当只有一个交点时，则该交点为该区域代表坐标；当有两个或多个交点时，遍历所有交点，找到横坐标最小的坐标点和横坐标最大的坐标点，并求出这两点的中心位置作为该区域的代表坐标；
步骤601，建立二维坐标系，把连续五帧同一组的运动区域代表坐标放置坐标系中，并计算出它们的外接圆圆心和半径；
步骤602，设定阈值，当半径小于阈值时，则表示该区域为烟雾区域，圆心记为烟雾根节点。

Claims (3)

1.一种基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法，其特征在于，包含以下步骤：
第一步，运动前景区域获取：通过PBAS目标检测算法对前景进行分割，获取动态区域的二值图像；
第二步，获取完整轮廓：先对二值图像进行腐蚀运算，去除孤立点；然后进行膨胀运算，填补目标区域的空洞；
第三步，区域标记：对二值图像从左到右，从上到下逐像素进行扫描，分割连通区域，并对各个连通域赋予不同的标记；
第四步，相似度计算：将每个区域的像素点灰度值统计成直方图并归一化；形成列向量，计算当前区域与上一帧每个标记区域的相似度，若相似度超过阈值，则判定为同一运动目标；否则，剔除当前运动区域；
第五步，计算标记区域代表坐标：用水平线自下而上依次扫描各个标记区域，直到与当前标记区域有交点时停止扫描；当水平线与标记区域有一个交点时，该点即为该区域的代表坐标；否则，根据交点坐标计算出中点坐标为该区域代表坐标；
第六步，获取烟雾根节点：将连续五帧被判定为同一目标区域的代表坐标放置同一个二维平面坐标系中,计算出点集合的外接圆圆心坐标、半径，当半径小于给定阈值时，则该运动区域为烟雾区域，圆心坐标为烟雾根节点坐标。
2.根据权力要求1所述的一种基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法，其特征在于所述第一步中的运动前景区域获取，其计算方法为：首先统计前N帧历史像素以及梯度幅值作为背景模型，然后进行前景区域分割，分割过程中根据背景复杂程度调整前景判断阈值和背景模型更新率。
3.根据权力要求1所述的所述的一种基于区域匹配的森林火灾烟雾检测方法，其特征在于所述第四步相似度计算，首先将彩色区域灰度化，然后统计该区域直方图，将256个灰度级别压缩为64个灰度级别，记为1个向量；最后计算出当前区域和所比较区域的向量夹角，记为相似度。
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