CN108520615B - 一种基于图像的火灾识别***和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于图像的火灾识别***和方法，采用CCD摄像头对四周图像进行实时采集，亮度识别单元对图像进行亮度识别，判断是否具有高亮物体，当检测到高亮物体时，采用测速单元计算高亮物体移动速度，并综合利用天气数据、CCD摄像头所在地理坐标、CCD摄像头旋转角度以及CCD摄像头所在地的当地时间等信息判断高亮物体是否为火焰。

Description

一种基于图像的火灾识别***和方法

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于图像的火灾识别***和方法。

背景技术

林区由于人烟稀少，在火灾发生初期很难被人们发现，我国历史上的几次重大森林火灾都是在火灾蔓延到一定规模后才被发现。由于林区往往山路崎岖、植被茂盛、交通不便利，救火设备很难运输至火灾现场，这给森林火灾扑灭带来了极高的难度。

目前，基于视频技术对森林火灾进行监控的主要工作原理是获取视频图像后，分析图像的颜色和亮度，从而判断是否有火灾发生。然而，由于火焰的颜色和形状具有很大的不确定性，监控装置无法将太阳、月亮、闪电、汽车灯光等光源和火灾发生初期的火焰区分开来，容易误报险情。

发明内容

本发明提供一种基于图像的火灾识别***和方法，旨在解决上述技术问题。

一种基于图像的火灾识别***，其特征在于，包括：

CCD摄像头，CCD摄像头围绕安装立杆360度旋转，对森林图像进行实时采集。

CCD摄像头旋转控制单元，用于控制CCD摄像头的旋转速度。

图像获取单元，获取CCD摄像头的视频监控区域的当前图像。

亮度识别单元，识别当前图像中是否具有高亮物体。识别到高亮物体时，CCD摄像头旋转控制单元控制CCD摄像头停止旋转，CCD摄像头对准高亮物体所在方位连续拍摄图像。

测速单元，用于对识别到的高亮物体进行追踪，计算高亮物体移动速度，如果速度大于阈值，则判定该高亮物体不是火焰，CCD摄像头恢复旋转。

天气数据读取单元，用于调取气象***中CCD摄像头所在地的实时天气数据。

CCD摄像头旋转角度获取单元，用于获取拍摄到高亮物体时视频监控单元旋转角度。

中央处理单元，如果天气数据读取单元读取到的天气数据为阴天或雨天，则排除该高亮物体是太阳或月亮的可能性，中央处理单元向报警单元发出报警指令；如果实时天气为晴天或者多云，CCD摄像头旋转角度获取单元获取拍摄到高亮物体时CCD摄像头旋转角度，中央处理单元根据CCD摄像头所在地理坐标、CCD摄像头旋转角度以及CCD摄像头所在地的当地时间，计算出太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位，并将太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位和高亮物体所在方位进行匹配，如果不重合，中央处理单元向报警单元发出指令，如果重合，中央处理单元将该高亮物标记为天体光源，CCD摄像头恢复旋转。

报警单元，用于获取中央处理单元发出的报警指令并发出火灾报警信号。

进一步的，基于图像的火灾识别***还包括图像预处理单元，用于对图像获取单元获取的图像进行剔除光照的预处理。对图像获取单元获取的图像，首先把彩色图像转化为灰度图像，然后使用伽马变换的方法来剔除多余光照，其中伽马变换的阈值通过计算图像中像素灰度的最大值来动态确定；

伽马变换的基本形式为：

s＝cr^γ

把彩色图像转化成灰度图像，然后遍历整幅图像，找到所有像素中最高的灰度值g，即

g＝max{g₁，g2，...，g_i}

然后使用伽马变换的变形公式：

s＝c(r-g)^γ

及

s＝c(r+L-1-g)^γ

其中r为输入图像灰度值，s为输出图像灰度值，c和γ为正常数，L为灰度级图像的灰度级数，g_i表示图像中第i个像素点的灰度值。

一种基于图像的火灾识别方法，包括以下步骤；

S1、在CCD摄像头旋转控制单元控制的控制下，CCD摄像头围绕安装杆360度旋转，对森林图像进行实时采集。

S2、图像获取单元获取CCD摄像头的视频监控区域的当前图像。

S3、亮度识别单元识别当前图像中是否具有高亮物体，当识别到高亮物体时，CCD摄像头旋转控制单元控制CCD摄像头停止旋转，CCD摄像头对准高亮物体所在方位连续拍摄图像。

S4、测速单元对识别到的高亮物体进行追踪，计算高亮物体移动速度，如果速度大于阈值，则判定该高亮物体不是火焰，CCD摄像头恢复旋转。

S5、如果高亮物体移动速度小于阈值，则调取气象***中CCD摄像头所在地的实时天气数据。

S6、如果天气数据读取单元读取到的天气数据为阴天或雨天，则排除该高亮物体是太阳或月亮的可能性，中央处理单元向报警单元发出报警指令，报警单元获取到中央处理单元发出的报警指令并发出火灾报警信号；如果实时天气为晴天或者多云，CCD摄像头旋转角度获取单元获取拍摄到高亮物体时CCD摄像头旋转角度，中央处理单元根据CCD摄像头所在地理坐标、CCD摄像头旋转角度以及CCD摄像头所在地的当地时间，计算出太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位，并将太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位和高亮物体所在方位进行匹配，如果不重合，中央处理单元向报警单元发出指令，报警单元获取中央处理单元发出的报警指令并发出火灾报警信号，如果重合，中央处理单元将该高亮物标记为天体光源，CCD摄像头恢复旋转。

进一步的，在步骤S2和S3之间还包括图像预处理步骤，用于对图像获取单元获取的图像进行剔除光照的预处理。对图像获取单元获取的图像，首先把彩色图像转化为灰度图像，然后使用伽马变换的方法来剔除多余光照，其中伽马变换的阈值通过计算图像中像素灰度的最大值来动态确定。

伽马变换的基本形式为：

s＝cr^γ

把彩色图像转化成灰度图像，然后遍历整幅图像，找到所有像素中最高的灰度值g，即

g＝max{g₁，g₂，...，gi}

然后使用伽马变换的变形公式：

s＝c(r-g)^γ

及

s＝c(r+L-1-g)^γ

其中r为输入图像灰度值，s为输出图像灰度值，c和γ为正常数，L为灰度级图像的灰度级数，g_i表示图像中第i个像素点的灰度值。

附图说明

图1是一种基于图像的火灾识别***工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图，对实施例作详细说明。

图1示出了本发明的一种基于图像的火灾识别***工作流程图，本发明的一种基于图像的火灾识别***，包括：CCD摄像头，CCD摄像头围绕安装杆360度旋转，对森林图像进行实时采集。

CCD摄像头旋转控制单元，用于控制CCD摄像头的旋转速度。

图像获取单元，获取CCD摄像头的视频监控区域的当前图像。

亮度识别单元，识别当前图像中是否具有高亮物体。识别到高亮物体时，CCD摄像头旋转控制单元控制CCD摄像头停止旋转，CCD摄像头对准高亮物体所在方位连续拍摄图像。

测速单元，用于对识别到的高亮物体进行追踪，计算高亮物体移动速度。如果速度大于阈值，则判定该高亮物体不是火焰；该高亮物体为闪电、汽车灯光等快速移动光源，CCD摄像头恢复旋转。

天气数据读取单元，用于通过网络调取气象***中CCD摄像头所在地的实时天气数据。如果高亮物体移动速度小于阈值，则调取气象***中CCD摄像头所在地的实时天气数据。

CCD摄像头旋转角度获取单元，用于获取拍摄到高亮物体时视频监控单元旋转角度。

中央处理单元，如果天气数据读取单元读取到的天气数据为阴天或雨天，则排除该高亮物体是太阳或月亮的可能性，中央处理单元向报警单元发出报警指令；如果实时天气为晴天或者多云，CCD摄像头旋转角度获取单元获取拍摄到高亮物体时CCD摄像头旋转角度，中央处理单元根据CCD摄像头所在地理坐标、CCD摄像头旋转角度以及CCD摄像头所在地的当地时间，计算出太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位，并将太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位和高亮物体所在方位进行匹配，如果不重合，中央处理单元向报警单元发出指令，如果重合，中央处理单元将该高亮物标记为天体光源，CCD摄像头恢复旋转。

报警单元，用于获取中央处理单元发出的报警指令并发出火灾报警信号。

进一步的，还包括图像预处理单元，用于对图像获取单元获取的图像进行剔除光照的预处理。对图像获取单元获取的图像，首先把彩色图像转化为灰度图像，然后使用伽马变换的方法来剔除多余光照，其中伽马变换的阈值通过计算图像中像素灰度的最大值来动态确定。

为了降低光照的影响。采用伽马变换(也称为幂次变换)的方法来对获取的当前图像进行处理。

伽马变换的基本形式为：

s＝cr^γ

把彩色图像转化成灰度图像，然后遍历整幅图像，找到所有像素中最高的灰度值g，即

g＝max{g₁，g₂，...，g_i}

然后使用伽马变换的变形公式：

s＝c(r-g)^γ

及

s＝c(r+L-1-g)^γ

其中r为输入图像灰度值，s为输出图像灰度值，c和γ为正常数，L为灰度级图像的灰度级数，g_i表示图像中第i个像素点的灰度值。

本发明还提供采用上述基于图像的火灾识别***的一种基于图像的火灾识别方法，包括以下步骤。

S1、在CCD摄像头旋转控制单元控制的控制下，CCD摄像头围绕安装杆360度旋转，对森林图像进行实时采集。

S2、图像获取单元获取CCD摄像头的视频监控区域的当前图像。

S3、亮度识别单元识别当前图像中是否具有高亮物体。当识别到高亮物体时，CCD摄像头旋转控制单元控制CCD摄像头停止旋转，CCD摄像头对准高亮物体所在方位连续拍摄图像。

S4、测速单元对识别到的高亮物体进行追踪，计算高亮物体移动速度。如果速度大于阈值，则判定该高亮物体不是火焰；该高亮物体为闪电、汽车灯光等快速移动光源，CCD摄像头恢复旋转。

S5、天气数据读取单元通过网络调取气象***中CCD摄像头所在地的实时天气数据。如果高亮物体移动速度小于阈值，则调取气象***中CCD摄像头所在地的实时天气数据。

S6、如果天气数据读取单元读取到的天气数据为阴天或雨天，则排除该高亮物体是太阳或月亮的可能性，中央处理单元向报警单元发出报警指令；如果实时天气为晴天或者多云，CCD摄像头旋转角度获取单元获取拍摄到高亮物体时CCD摄像头旋转角度，中央处理单元根据CCD摄像头所在地理坐标、CCD摄像头旋转角度以及CCD摄像头所在地的当地时间，计算出太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位，并将太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位和高亮物体所在方位进行匹配，如果不重合，中央处理单元向报警单元发出指令，如果重合，中央处理单元将该高亮物标记为天体光源，CCD摄像头恢复旋转。

S7、报警单元获取中央处理单元发出的报警指令并发出火灾报警信号。

进一步的，在步骤S2和S3之间还包括图像预处理步骤，用于对图像获取单元获取的图像进行剔除光照的预处理。对图像获取单元获取的图像，首先把彩色图像转化为灰度图像，然后使用伽马变换的方法来剔除多余光照，其中伽马变换的阈值通过计算图像中像素灰度的最大值来动态确定。

为了降低光照的影响，采用伽马变换(也称为幂次变换)的方法来对获取的当前图像进行处理，伽马变换的基本形式为：

s＝cr^γ

把彩色图像转化成灰度图像，然后遍历整幅图像，找到所有像素中最高的灰度值g，即

g＝max{g₁，g₂，...，g_i}

然后使用伽马变换的变形公式：

s＝c(r-g)^γ

及

s＝c(r+L-1-g)^γ

其中r为输入图像灰度值，s为输出图像灰度值，c和γ为正常数，L为灰度级图像的灰度级数，g_i表示图像中第i个像素点的灰度值。

上述实施例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，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种基于图像的火灾识别***，其特征在于，包括：

CCD摄像头，CCD摄像头围绕安装立杆360度旋转，对四周森林图像进行实时采集；

CCD摄像头旋转控制单元，用于控制CCD摄像头的旋转速度；

图像获取单元，获取CCD摄像头的视频监控区域的当前图像；

亮度识别单元，识别图像获取单元获取的当前图像中是否具有高亮物体，识别到高亮物体时，亮度识别单元发出信号至CCD摄像头旋转控制单元，CCD摄像头旋转控制单元控制CCD摄像头停止旋转，CCD摄像头对准高亮物体所在方位连续拍摄图像；

测速单元，用于对识别到的高亮物体进行追踪，计算高亮物体移动速度，如果速度大于阈值，则判定该高亮物体不是火焰，测速单元发出信号至CCD摄像头旋转控制单元，CCD摄像头旋转控制单元控制CCD摄像头恢复旋转；

天气数据读取单元，用于通过网络调取气象***中CCD摄像头所在地的实时天气数据；

CCD摄像头旋转角度获取单元，用于获取拍摄到高亮物体时视频监控单元旋转角度数据；

中央处理单元，如果天气数据读取单元读取到的天气数据为阴天或雨天，则排除该高亮物体是太阳或月亮的可能性，中央处理单元向报警单元发出报警指令；如果实时天气为晴天或者多云，CCD摄像头旋转角度获取单元获取拍摄到高亮物体时CCD摄像头旋转角度，中央处理单元根据CCD摄像头所在地理坐标、CCD摄像头旋转角度以及CCD摄像头所在地的当地时间，计算出太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位，并将太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位和高亮物体所在方位进行匹配，如果不重合，中央处理单元向报警单元发出指令，如果重合，中央处理单元将该高亮物体标记为天体光源，CCD摄像头恢复旋转；

报警单元，用于获取中央处理单元发出的报警指令并发出火灾报警信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像的火灾识别***，其特征在于，还包括图像预处理单元，用于对图像获取单元获取的图像进行剔除光照的预处理，首先把图像获取单元获取的彩色图像转化为灰度图像，然后使用伽马变换的方法来剔除多余光照，其中伽马变换的阈值通过计算图像中像素灰度的最大值来动态确定；

伽马变换的基本形式为：

s＝cr^γ

把彩色图像转化成灰度图像，然后遍历整幅图像，找到所有像素中最高的灰度值g，即

g＝max{g₁，g₂，...，g_i}

然后使用伽马变换的变形公式：

s＝c(r-g)^γ

及

s＝c(r+L-1-g)^γ

其中r为输入图像灰度值，s为输出图像灰度值，c和γ为正常数，L为灰度级图像的灰度级数，g_i表示图像中第i个像素点的灰度值。

3.一种基于图像的火灾识别方法，其特征在于，包括以下步骤；

S1、在CCD摄像头旋转控制单元控制的控制下，CCD摄像头围绕安装杆360度旋转，对森林图像进行实时采集；

S2、图像获取单元获取CCD摄像头的视频监控区域的当前图像；

S3、亮度识别单元识别当前图像中是否具有高亮物体，当识别到高亮物体时，CCD摄像头旋转控制单元控制CCD摄像头停止旋转，CCD摄像头对准高亮物体所在方位连续拍摄图像；

S4、测速单元对识别到的高亮物体进行追踪，计算高亮物体移动速度，如果速度大于阈值，则判定该高亮物体不是火焰，CCD摄像头恢复旋转；

S5、如果高亮物体移动速度小于阈值，则调取气象***中CCD摄像头所在地的实时天气数据；

S6、如果天气数据读取单元读取到的天气数据为阴天或雨天，则排除该高亮物体是太阳或月亮的可能性，中央处理单元向报警单元发出报警指令，报警单元获取到中央处理单元发出的报警指令并发出火灾报警信号；如果实时天气为晴天或者多云，CCD摄像头旋转角度获取单元获取拍摄到高亮物体时CCD摄像头旋转角度，中央处理单元根据CCD摄像头所在地理坐标、CCD摄像头旋转角度以及CCD摄像头所在地的当地时间，计算出太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位，并将太阳和月亮相对于CCD摄像头所在方位和高亮物体所在方位进行匹配，如果不重合，中央处理单元向报警单元发出指令，报警单元获取中央处理单元发出的报警指令并发出火灾报警信号，如果重合，中央处理单元将该高亮物体标记为天体光源，CCD摄像头恢复旋转。

4.根据权利要求3中所述的一种基于图像的火灾识别方法，其特征在于，在步骤S2和S3之间还包括图像预处理步骤，用于对图像获取单元获取的图像进行剔除光照的预处理，首先把图像获取单元获取的图像转化为灰度图像，然后使用伽马变换的方法来剔除多余光照，其中伽马变换的阈值通过计算图像中像素灰度的最大值来动态确定；

伽马变换的基本形式为：

s＝cr^γ

把彩色图像转化成灰度图像，然后遍历整幅图像，找到所有像素中最高的灰度值g，即

g＝max{g₁，g₂，...，g_i}

然后使用伽马变换的变形公式：

s＝c(r-g)^γ

及

s＝c(r+L-1-g)^γ

其中r为输入图像灰度值，s为输出图像灰度值，c和γ为正常数，L为灰度级图像的灰度级数，g_i表示图像中第i个像素点的灰度值。

Images