CN109191765A - 火灾预警方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

火灾预警方法、装置及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例涉及智能安防领域,公开了一种火灾预警方法、装置及计算机可读存储介质。火灾预警方法包括:获取用于表征监视区域温度的特征图像,其中,监视区域包括用火用电区域、用火用电区域之外的非用火用电区域;将特征图像划分为用于表征非用火用电区域温度的第一特征图像、用于表征用火用电区域温度的第二特征图像;获取第一特征图像中用于表征非用火用电区域温度的背景值;以第一预设时长为间隔、间歇性获取第二特征图像中用于表征用火用电区域温度的特征值;根据特征值及背景值获取警报等级,在警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息。本发明提供的火灾预警方法、装置及计算机可读存储介质能够及时预警、成本低且适用于任何场景。

Description

火灾预警方法、装置及计算机可读存储介质
技术领域
本发明实施例涉及智能安防领域,特别涉及一种火灾预警方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
室内火灾会造成人员和财产的巨大损失,尤其是在人口密集区域,由于用火或者用电不当引起的火灾损失更加突出。尽管仓库和储存区通常配有火灾报警***和消防***,但是这些***只会在火灾引发后才开始发挥作用,而我国的消防方针是“预防为主,防消结合”,把预防火灾和扑救火灾结合起来,在消防工作中,要把火灾预防放在首位,力求防止火灾的发生。根据室内火灾温度随时间的变化特点,火灾发展初期一般指发生火灾初期15分钟之内,这一阶段特点是着火点处局部温度较高,燃烧的面积不大,燃烧的发展大多比较缓慢,有可能形成火灾也有可能中途自行熄灭。因此在火灾发展初期及时发现并且预警,能够为火情及时控制提供宝贵的时间。火灾初期特点是局部温度升高,而且发展缓慢。在火灾发生前检测起火点,可以方便相关人员及时采取必要措施。现有技术中的火灾预警方法有三种:第一种是烟感报警器或烟雾报警器方案,即烟感报警器或烟雾报警器通过监测烟雾的浓度的变化来实现火灾报警,工作原理是利用红外发射管的红外光束被烟尘粒子散射,当环境中有烟雾时,烟雾颗粒进入报警器类似迷宫的腔体内使发射管发出的红外光发生散射,散射的红外光的强度与烟雾浓度有一定线性关系(散射光的强弱与烟的浓度成正比),所以光敏管接收到的红外光束的强弱会发生变化,转化为电信号,最后转化成报警信号;第二种是红外热成像摄像机方案,由于物体的热辐射能量的大小直接和物体表面的温度相关,因此热辐射的这个特点使人们可以利用这个物理特性来对物体进行无接触温度测量。红外热成像运用红外光电传感器检测物体热辐射的红外线特定波长的光信号,将该信号转换成可供视觉分辨的热力分布图像,并可以进一步计算出温度值;第三种是利用计算机视觉检测烟雾,计算机视觉技术目前在工业自动化检测,人脸检测和识别领域有很多成功应用,因此也有关于利用计算机视觉技术检测烟雾和火的尝试。通常计算机视觉技术在清晰可见的条件下,提取被检测物体形状颜色等外观特征。
发明人发现现有技术中至少存在如下问题:利用起火后烟雾浓度作为报警条件的方案中,由于在火灾发生的初期并没有足够浓度的烟雾产生,无法及时预警;利用红外热成像摄像机的方案中,热成像相机核心器件红外热成像阵列由于制作材料成本高,制作工艺复杂,使得整机成本高,且相较于监控摄像头而言,热成像摄像机的使用寿命相对较短;利用计算机视觉检测烟雾的方案中,由于烟雾自身的成像特点,形状和颜色很难准确提取,因此对烟雾的检测一直以来都是该领域的难题,而且夜间或者光线条件不理想的情况下发生火情,更是很难被检测到烟雾,除此之外还需要考虑起火的物体不能被遮挡。同理,检测火焰同样在技术上有难度,因此受技术条件限制,利用计算机视觉技术检测烟雾的方案对周围环境的条件要求较高,适用场景有限。
发明内容
本发明实施方式的目的在于提供一种火灾预警方法、装置及计算机可读存储介质,其能够及时预警、成本低且适用场景广。
为解决上述技术问题,本发明的实施方式提供了一种火灾预警方法,包括:
获取用于表征监视区域温度的特征图像,其中,所述监视区域包括用火用电区域、所述用火用电区域之外的非用火用电区域;将所述特征图像划分为用于表征所述非用火用电区域温度的第一特征图像、用于表征所述用火用电区域温度的第二特征图像;获取所述第一特征图像中用于表征所述非用火用电区域温度的背景值;以第一预设时长为间隔、间歇性获取所述第二特征图像中用于表征所述用火用电区域温度的特征值;根据所述特征值及所述背景值获取所述用火用电区域的警报等级,在所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息。
本发明的实施方式还提供了一种火灾预警装置,包括:至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述的火灾预警方法。
本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的火灾预警方法。
本发明的实施方式相对于现有技术而言,通过获取用于表征监视区域温度的特征图像,并将所述特征图像划分为用于表征所述非用火用电区域温度的第一特征图像、用于表征所述用火用电区域温度的第二特征图像,使得能够根据该特征图像得知监视区域中用火用电区域及非用火用电区域的温度,再获取所述第一特征图像中用于表征所述非用火用电区域温度的背景值,并以第一预设时长为间隔、间歇性获取所述第二特征图像中用于表征所述用火用电区域温度的特征值,从而能够实时掌握用火用电区域温度的变化情况,最后根据所述特征值及所述背景值获取所述用火用电区域的警报等级,在所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息。由于在火灾发生初期,只有用火用电区域内的温度会发生变化(逐渐升高)而非用火用电区域内的温度基本保持不变,因此经由所述背景值和所述特征值得到的所述警报等级只要在用火用电区域内的温度发生变化(即特征值发生变化)时就会发生变化,在所述警报等级大于预设警报等级时,便会立即发送报警信息,预警及时,有效地避免了“利用起火后烟雾浓度作为报警条件,由于在火灾发生的初期并没有足够浓度的烟雾产生,无法及时预警”的情况的发生;同时也无需使用成本较高的红外热成像摄像机,使用成本低廉、可靠性高的安防监控摄像头即可,从而降低了该火灾预警方法的成本;此外,也无需通过计算机视觉技术提取烟雾的颜色和形状,不会受到任何技术限制,适用场景广。
另外,所述获取所述第一特征图像中用于表征所述非用火用电区域温度的背景值,具体包括:获取所述第一特征图像的N个第一像素值,其中,N为大于1的整数;计算所述N个第一像素值的第一平均值,并将其作为所述背景值。此种方式提供了一种获取用于表征非用火用电区域温度的背景值的具体方案。
另外,所述以第一预设时长为间隔、间歇性获取所述第二特征图像中用于表征所述用火用电区域温度的特征值,具体包括:以所述第一预设时长为间隔、间歇性获取所述第二特征图像的M个第二像素值,其中,M为大于1的整数;将所述M个第二像素值分别减去所述第一平均值,得到M个中间值;计算所述M个中间值的第二平均值,并将其作为所述特征值。此种方式提供了一种获取用于表征用火用电区域温度的特征值的具体方案。
另外,所述根据所述特征值及所述背景值获取所述用火用电区域的警报等级,在所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,具体包括:判断所述特征值是否大于所述背景值,在判定所述特征值大于所述背景值时,增加所述警报等级,直至在第二预设时长内所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,其中,所述第二预设时长大于或等于所述第一预设时长、且为所述第一预设时长的整数倍。
另外,所述根据所述特征值及所述背景值获取所述用火用电区域的警报等级,在所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,具体包括:判断所述特征值是否大于所述背景值,在判定所述特征值大于所述背景值时,增加所述警报等级,在判定所述特征值小于所述背景值时,减少所述警报等级,直至在第二预设时长内所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,其中,所述第二预设时长大于或等于所述第一预设时长、且为所述第一预设时长的整数倍。由于其他因素(如阳光照射等)也会导致特征值在某一时刻大于背景值,通过在判定所述特征值大于所述背景值时,增加所述警报等级,在判定所述特征值小于所述背景值时,减少所述警报等级,有效的避免了对火灾是否发生产生误判,提高了火灾预警的准确度。
另外,所述判断所述特征值是否大于所述背景值,在判定所述特征值大于所述背景值时,增加所述警报等级,在判定所述特征值小于所述背景值时,减少所述警报等级,具体包括:判断所述特征值是否大于所述背景值,在判定所述特征值大于所述背景值时,将所述警报等级加1,在判定所述特征值小于所述背景值时,将所述警报等级减1。
另外,所述获取用于表征监视区域温度的特征图像,具体包括:获取所述监视区域在近红外波段的图像,并将所述在近红外波段的图像作为所述特征图像。
另外,所述将所述特征图像划分为用于表征所述非用火用电区域温度的第一特征图像、用于表征所述用火用电区域温度的第二特征图像,具体包括:在所述特征图像中设置目标区域为坐标待测区域;获取所述坐标待测区域的图像坐标;根据所述图像坐标计算所述图像坐标的外接圆;将所述外接圆所在的区域作为所述用火用电区域,将所述外接圆之外的区域作为所述非用火用电区域,并将所述非用火用电区域对应的图像作为所述第一特征图像、将所述用火用电区域对应的图像作为所述第二特征图像。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明,这些示例性说明并不构成对实施例的限定,附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件,除非有特别申明,附图中的图不构成比例限制。
图1是根据本发明第一实施方式提供的火灾预警方法的流程图;
图2是根据本发明第一实施方式提供的理想滤波片示意图;
图3是根据本发明第一实施方式提供的摄像头及报警***装置示意图;
图4是根据本发明第二实施方式提供的火灾预警方法的流程图;
图5是根据本发明第三实施方式提供的火灾预警装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而,本领域的普通技术人员可以理解,在本发明各实施方式中,为了使读者更好地理解本发明而提出了许多技术细节。但是,即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改,也可以实现本发明所要求保护的技术方案。
本发明的第一实施方式涉及一种火灾预警方法,具体流程如图1所示,包括:
S101:获取用于表征监视区域温度的特征图像。
关于步骤S101,具体的说,所述监视区域包括用火用电区域、所述用火用电区域之外的非用火用电区域,所述获取用于表征监视区域温度的特征图像,可以为:获取所述监视区域在近红外波段的图像,并将所述在近红外波段的图像作为所述特征图像。可以理解的是,近红外波段是介于可见光波段和中红外波段之间的电磁波长范围,属于人眼不可见的波段,通过观察监视区域近红外波段的图像能够得知监视区域的温度情况。需要说明的是,本实施方式中摄像头采用的传感器为互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器,其属于利用半导体材料硅Si和锗Ge制作成的光电成像器件,利用该类传感器拥有高动态和高信噪比的两个特点,能够提高红外信号的收集能力。
值得一提的是,为了更好的收集到纯净的近红外信号,本实施方式中会在摄像头前面添加红外滤波片,通过对光学镜头进行镀膜或者在探测器前端增加滤波片,过滤可见光部分光子,相当于增强了收集近红外光子的能力。滤波片关键参数称为截止波长,截止波长作为一个特定的波长阈值,将波长小于截止波长的能量被拒绝通过,波长大于截止波长的能量允许通过,滤波片是波长选择的过滤器。理想滤波片示意图如图2所示,红外滤波片截止波长设计波长700-800纳米(即0.7-0.8微米)这个波段范围。
具体的说,摄像头以及报警***装置示意图如图3所示:摄像机固定在监控区域上方,保证视野清晰。摄像机通过数据线缆与计算机连接。摄像头捕捉到的视频作为输入被图像处理程序做进一步处理。计算机输出部分与自动报警***连接,自动报警***通过网络通知相关工作人员。
S102:将特征图像划分为用于表征非用火用电区域温度的第一特征图像、用于表征用火用电区域温度的第二特征图像。
关于步骤S102,具体的说,所述将所述特征图像划分为用于表征所述非用火用电区域温度的第一特征图像、用于表征所述用火用电区域温度的第二特征图像,可以为:在所述特征图像中设置目标区域为坐标待测区域;获取所述坐标待测区域的图像坐标;根据所述图像坐标计算所述图像坐标的外接圆;将所述外接圆所在的区域作为所述用火用电区域,将所述外接圆之外的区域作为所述非用火用电区域,并将所述非用火用电区域对应的图像作为所述第一特征图像、将所述用火用电区域对应的图像作为所述第二特征图像。可以理解的是,当摄像头拍摄到监视区域的特征图像后,可以人为从特征图像中选取坐标待测区域,从而获取用火用电区域。
S103:获取第一特征图像中用于表征非用火用电区域温度的背景值。
关于步骤S103,具体的说,所述获取所述第一特征图像中用于表征所述非用火用电区域温度的背景值,可以为:获取所述第一特征图像的N个第一像素值,其中,N为大于1的整数;计算所述N个第一像素值的第一平均值,并将其作为所述背景值。
S104:以第一预设时长为间隔、间歇性获取第二特征图像中用于表征用火用电区域温度的特征值。
关于步骤S104,具体的说,以所述第一预设时长为间隔、间歇性获取所述第二特征图像的M个第二像素值,其中,M为大于1的整数;将所述M个第二像素值分别减去所述第一平均值,得到M个中间值;计算所述M个中间值的第二平均值,并将所述第二平均值作为所述特征值。
S105:判断特征值是否大于背景值,在判定特征值大于背景值时,增加警报等级,直至在第二预设时长内警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息。
关于步骤S105,具体的说,如将第一预设时长设为15秒,第二预设时长设为3分钟,预设警报等级设置为10,那么如果3分钟之内特征值一直大于背景值的话,警报等级就会增加至12,大于10,于是就会发出报警信息。
本发明的实施方式相对于现有技术而言,通过获取用于表征监视区域温度的特征图像,并将所述特征图像划分为用于表征所述非用火用电区域温度的第一特征图像、用于表征所述用火用电区域温度的第二特征图像,使得能够根据该特征图像得知监视区域中用火用电区域及非用火用电区域的温度,再获取所述第一特征图像中用于表征所述非用火用电区域温度的背景值,并以第一预设时长为间隔、间歇性获取所述第二特征图像中用于表征所述用火用电区域温度的特征值,从而能够实时掌握用火用电区域温度的变化情况,最后根据所述特征值及所述背景值获取所述用火用电区域的警报等级,在所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息。由于在火灾发生初期,只有用火用电区域内的温度会发生变化(逐渐升高)而非用火用电区域内的温度基本保持不变,因此经由所述背景值和所述特征值得到的所述警报等级只要在用火用电区域内的温度发生变化(即特征值发生变化)时就会发生变化,在所述警报等级大于预设警报等级时,便会立即发送报警信息,预警及时,有效地避免了“利用起火后烟雾浓度作为报警条件,由于在火灾发生的初期并没有足够浓度的烟雾产生,无法及时预警”的情况的发生;同时也无需使用成本较高的红外热成像摄像机,使用成本低廉、可靠性高的安防监控摄像头即可,从而降低了该火灾预警方法的成本;此外,也无需通过计算机视觉技术提取烟雾的颜色和形状,不会受到任何技术限制,适用于任何场景。
本发明的第二实施方式涉及一种火灾预警方法,第二实施方式与第一实施方式大致相同,主要区别之处在于,在第一实施方式中,所述根据所述特征值及所述背景值获取所述用火用电区域的警报等级,在所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,具体包括:判断所述特征值是否大于所述背景值,在判定所述特征值大于所述背景值时,增加所述警报等级,直至在第二预设时长内所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,其中,所述第二预设时长大于或等于所述第一预设时长、且为所述第一预设时长的整数倍。而在第二实施方式中,所述根据所述特征值及所述背景值获取所述用火用电区域的警报等级,在所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,具体包括:判断所述特征值是否大于所述背景值,在判定所述特征值大于所述背景值时,增加所述警报等级,在判定所述特征值小于所述背景值时,减少所述警报等级,直至在第二预设时长内所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,其中,所述第二预设时长大于或等于所述第一预设时长、且为所述第一预设时长的整数倍。由于其他因素(如阳光照射等)也会导致特征值在某一时刻大于背景值,通过在判定所述特征值大于所述背景值时,增加所述警报等级,在判定所述特征值小于所述背景值时,减少所述警报等级,有效的避免了对火灾是否发生的误判,提高了火灾预警的准确率。
本实施方式的具体流程如图4所示,包括:
S201:获取用于表征监视区域温度的特征图像。
S202:将特征图像划分为用于表征非用火用电区域温度的第一特征图像、用于表征用火用电区域温度的第二特征图像。
S203:获取第一特征图像中用于表征非用火用电区域温度的背景值。
S204:以第一预设时长为间隔、间歇性获取第二特征图像中用于表征用火用电区域温度的特征值。
本实施方式中的步骤S201至步骤S204与第一实施方式中的步骤S101至步骤S104类似,为了避免重复,此处不再赘述。
S205:判断特征值是否大于背景值,在判定特征值大于背景值时,增加警报等级,在判定特征值小于背景值时,减少警报等级,直至在第二预设时长内警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息。
关于步骤S205,具体的说,本实施方式中的在判定所述特征值大于所述背景值时,增加所述警报等级,在判定所述特征值小于所述背景值时,减少所述警报等级可以为:在判定所述特征值大于所述背景值时,将所述警报等级加1,在判定所述特征值小于所述背景值时,将所述警报等级减1。可以理解的是,除发生火灾以外的外界条件的干扰也可能导致特征值增大,通过在判定所述特征值小于所述背景值时,将所述警报等级减1,使得警报等级不会因其他原因(非火灾)在某一时间段内一直增加而导致警报***产生错误判断,提高了火灾预警的准确率。本领域技术人员可以理解,本实施方式可以达到与前述实施方式相同的技术效果。
为了便于理解,下面对本实施方式中特征图像的处理流程进行具体说明:
1、在重点监测区域,比如有加热工作台或者灶台一类用火用电区域,在图像中设置局部区域为感兴趣的区域。设置方法是获得该区域的图像坐标并且存储下来,计算这组坐标的外接圆得到该圆形的圆心坐标(Xc,Yc)和半径距离r,将该外接圆设置为感兴趣区域ROI(region of interest);
2、获得通过红外滤波片摄像头捕捉到的图像。计算ROI区域外的像素值的平均值作为背景值background;
3、计算ROI区域内的每个像素值减去background,保存为ROI_cut_bg;
4、将ROI_cut_bg取平均值ROI_avg,每隔固定时间间隔t,收集ROI_avg,依次保存ROI_avg_1, ROI_avg_2, ROI_avg_3……ROI_avg_n。
5、安全工作状态ROI_avg在一定范围内变化,设置阈值ROI_avg_fire_alarm,当第i个时间间隔t的平均值ROI_avg_i大于ROI_avg_fire_alarm时,警报等级alarm_degree加1,当ROI_avg_i小于ROI_avg_fire_alarm,警报等级alarm_degree减1。当alarm_degree超过阈值,视为检测到火灾,通过报警***通知工作人员进行处理。
本发明第三实施方式涉及一种火灾预警装置,如图5所示,包括:
至少一个处理器301;以及,
与至少一个处理器301通信连接的存储器302;其中,
存储器302存储有可被至少一个处理器301执行的指令,指令被至少一个处理器301执行,以使至少一个处理器301能够执行上述火灾预警方法。
其中,存储器302和处理器301采用总线方式连接,总线可以包括任意数量的互联的总线和桥,总线将一个或多个处理器301和存储器302的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件,也可以是多个元件,比如多个接收器和发送器,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器301处理的数据通过天线在无线介质上进行传输,进一步,天线还接收数据并将数据传送给处理器301。
处理器301负责管理总线和通常的处理,还可以提供各种功能,包括定时,***接口,电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器302可以被用于存储处理器301在执行操作时所使用的数据。
本发明第四实施方式涉及一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
即,本领域技术人员可以理解,实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机,芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解,上述各实施方式是实现本发明的具体实施例,而在实际应用中,可以在形式上和细节上对其作各种改变,而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种火灾预警方法,其特征在于,包括:
获取用于表征监视区域温度的特征图像,其中,所述监视区域包括用火用电区域、所述用火用电区域之外的非用火用电区域;
将所述特征图像划分为用于表征所述非用火用电区域温度的第一特征图像、用于表征所述用火用电区域温度的第二特征图像;
获取所述第一特征图像中用于表征所述非用火用电区域温度的背景值;
以第一预设时长为间隔、间歇性获取所述第二特征图像中用于表征所述用火用电区域温度的特征值;
根据所述特征值及所述背景值获取所述用火用电区域的警报等级,在所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息。
2.根据权利要求1所述的火灾预警方法,其特征在于,所述获取所述第一特征图像中用于表征所述非用火用电区域温度的背景值,具体包括:
获取所述第一特征图像的N个第一像素值,其中,N为大于1的整数;
计算所述N个第一像素值的第一平均值,并将所述第一平均值作为所述背景值。
3.根据权利要求2所述的火灾预警方法,其特征在于,所述以第一预设时长为间隔、间歇性获取所述第二特征图像中用于表征所述用火用电区域温度的特征值,具体包括:
以所述第一预设时长为间隔、间歇性获取所述第二特征图像的M个第二像素值,其中,M为大于1的整数;
将所述M个第二像素值分别减去所述第一平均值,得到M个中间值;
计算所述M个中间值的第二平均值,并将所述第二平均值作为所述特征值。
4.根据权利要求3所述的火灾预警方法,其特征在于,所述根据所述特征值及所述背景值获取所述用火用电区域的警报等级,在所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,具体包括:
判断所述特征值是否大于所述背景值,在判定所述特征值大于所述背景值时,增加所述警报等级,直至在第二预设时长内所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,其中,所述第二预设时长大于或等于所述第一预设时长、且为所述第一预设时长的整数倍。
5.根据权利要求3所述的火灾预警方法,其特征在于,所述根据所述特征值及所述背景值获取所述用火用电区域的警报等级,在所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,具体包括:
判断所述特征值是否大于所述背景值,在判定所述特征值大于所述背景值时,增加所述警报等级,在判定所述特征值小于所述背景值时,减少所述警报等级,直至在第二预设时长内所述警报等级大于预设警报等级时,发送报警信息,其中,所述第二预设时长大于或等于所述第一预设时长、且为所述第一预设时长的整数倍。
6.根据权利要求5所述的火灾预警方法,其特征在于,所述判断所述特征值是否大于所述背景值,在判定所述特征值大于所述背景值时,增加所述警报等级,在判定所述特征值小于所述背景值时,减少所述警报等级,具体包括:
判断所述特征值是否大于所述背景值,在判定所述特征值大于所述背景值时,将所述警报等级加1,在判定所述特征值小于所述背景值时,将所述警报等级减1。
7.根据权利要求1所述的火灾预警方法,其特征在于,所述获取用于表征监视区域温度的特征图像,具体包括:
获取所述监视区域在近红外波段的图像,并将所述在近红外波段的图像作为所述特征图像。
8.根据权利要求1所述的火灾预警方法,其特征在于,所述将所述特征图像划分为用于表征所述非用火用电区域温度的第一特征图像、用于表征所述用火用电区域温度的第二特征图像,具体包括:
在所述特征图像中设置目标区域为坐标待测区域;
获取所述坐标待测区域的图像坐标;
根据所述图像坐标计算所述图像坐标的外接圆;
将所述外接圆所在的区域作为所述用火用电区域,将所述外接圆之外的区域作为所述非用火用电区域,并将所述非用火用电区域对应的图像作为所述第一特征图像、将所述用火用电区域对应的图像作为所述第二特征图像。
9.一种火灾预警装置,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至8中任一项所述的火灾预警方法。
10.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的火灾预警方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109847255A (zh) * 2019-01-29 2019-06-07 迅捷安消防及救援科技(深圳)有限公司 可移动模块化智慧消防执勤保障装备及相关产品
CN109977993A (zh) * 2019-02-01 2019-07-05 深兰科技(上海)有限公司 一种火灾预警方法、装置及计算机可读存储介质
CN111951508A (zh) * 2020-07-03 2020-11-17 北京中安安博文化科技有限公司 一种火情分级方法、装置、介质和电子设备
CN115050159A (zh) * 2022-06-08 2022-09-13 重庆工商大学 化工化学实验室防火预警方法及***

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050265423A1 (en) * 2004-05-26 2005-12-01 Mahowald Peter H Monitoring system for cooking station
CN101882811A (zh) * 2010-07-26 2010-11-10 广州科易光电技术有限公司 变电站远程温度图像监测***和方法
CN106504461A (zh) * 2016-10-21 2017-03-15 国网山东省电力公司泰安供电公司 一种电气火灾监控装置和方法
JP2017097702A (ja) * 2015-11-26 2017-06-01 株式会社日立国際八木ソリューションズ 監視システムとその監視制御装置
CN107958567A (zh) * 2017-11-07 2018-04-24 佛山市云米电器科技有限公司 视觉感应报警***、方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050265423A1 (en) * 2004-05-26 2005-12-01 Mahowald Peter H Monitoring system for cooking station
CN101882811A (zh) * 2010-07-26 2010-11-10 广州科易光电技术有限公司 变电站远程温度图像监测***和方法
JP2017097702A (ja) * 2015-11-26 2017-06-01 株式会社日立国際八木ソリューションズ 監視システムとその監視制御装置
CN106504461A (zh) * 2016-10-21 2017-03-15 国网山东省电力公司泰安供电公司 一种电气火灾监控装置和方法
CN107958567A (zh) * 2017-11-07 2018-04-24 佛山市云米电器科技有限公司 视觉感应报警***、方法及装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109847255A (zh) * 2019-01-29 2019-06-07 迅捷安消防及救援科技(深圳)有限公司 可移动模块化智慧消防执勤保障装备及相关产品
CN109977993A (zh) * 2019-02-01 2019-07-05 深兰科技(上海)有限公司 一种火灾预警方法、装置及计算机可读存储介质
CN111951508A (zh) * 2020-07-03 2020-11-17 北京中安安博文化科技有限公司 一种火情分级方法、装置、介质和电子设备
CN115050159A (zh) * 2022-06-08 2022-09-13 重庆工商大学 化工化学实验室防火预警方法及***

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