CN111599129A - 一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，所述森林火灾识别与测距方法的主要包括目标区域内红外检测、红外图像处理、火灾报警、调用测距装置、图片校正、立体匹配和距离测量，即采用红外热像仪先行识别是否有火灾情况，其后在根据识别结果，调用双目摄像头对判定为火源区域内进行拍摄，进而在后续图片校正、图片立体匹配以及公式计算等步骤中，来得出拍摄处至火源处的实际距离，该基于三目摄像头进行火灾识别和火灾测距方法相较于传统火灾识别技术，具有火灾位置的精准定位特点，该特点可在火灾前期，方便灭火人员调配物资，进而在极短时间内对火灾进行扑灭任务。
Description
技术领域
本发明属于森林火灾识别相关技术领域，具体涉及一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法。
背景技术
森林火灾是一种世界性的重要自然灾害，越来越受到各国政府的重视，由于森林火灾具有传播速度快、灭火和营救都比较困难等特点，所以如何有效地进行森林火灾的安全防范以及尽早发现火灾的问题就变得越来越紧迫。
现有的森林火灾识别技术存在以下问题：现有森林火灾研究均是对于森林火灾图像的检测，即通过火焰独特的颜色和纹理特征来识别火灾，但是仅仅识别火灾对于实际消防中是远远不够的，火灾的位置对于调配人力物力具有重要作用，且目前的专利申请中，多为火灾识别技术，火源测距尚为一个空白领域，例如专利CN110895701A设计的基于CN和FHOG的森林火灾识别方法、专利CN110648483A申请的火灾识别***等，均是只进行火灾识别，遂急需一种能够对森林火灾进行识别并且能够高效测距方法来解决目前所面临的消防灭火问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，以解决上述背景技术中提出现有森林火灾研究均是对于森林火灾图像的检测，即通过火焰独特的颜色和纹理特征来识别火灾，但是仅仅识别火灾对于实际消防中是远远不够的，火灾的位置对于调配人力物力具有重要作用，且目前的专利申请中，多为火灾识别技术，火源测距尚为一个空白领域，例如专利CN110895701A设计的基于CN和FHOG的森林火灾识别方法、专利CN110648483A申请的火灾识别***等，均是只进行火灾识别，遂急需一种能够对森林火灾进行识别并且能够高效测距方法来解决目前所面临的消防灭火问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，所述森林火灾识别与测距方法的主要包括目标区域内红外检测、红外图像处理、火灾报警、调用测距装置、图片校正、立体匹配和距离测量。
优选的，所述森林火灾识别与测距方法中目标区域内红外检测的流程如下：
流程一：调用区域内红外热像仪对目标区域内进行红外测量；
流程二：剔除天气、季节以及气温等环境因素影响来获取目标区域内红外图像。
优选的，所述森林火灾识别与测距方法中红外图像处理的流程如下：
流程一：对热像仪获得的红外图像通过OpenCV视觉库中的split()函数分离为B（蓝色）、G（绿色）、R（红色）三通道，并取出各个通道的数值；
流程二：根据R>125，R>G>B，B<125经验公式来判断输入图像是否为火灾图像，若图像中的某个像素符合以上规则，则将该像素的位置保留下来：
流程三：将保留下来的像素位置通过findContours()进行轮廓检测，根据检测出来的轮廓，使用矩形函数，画出火灾识别框。
优选的，所述森林火灾识别与测距方法中火灾报警的流程如下：
流程一：基于红外图像处理数据，来判断目标区域内是否出现火灾险情；
流程二：若数据表明无火灾情况，则继续进行监测；
流程三：若数据表明出现火灾情况，则立即报警。
优选的，所述森林火灾识别与测距方法中调用测距装置的流程如下：
流程一：调用区域内双目摄像头，对火灾标识处进行拍照处理；
流程二：基于双目摄像头生成火焰标识处照片。
优选的，所述森林火灾识别与测距方法中图片校正的流程如下：
流程一：基于函数stereorectify()函数实现立体校正；
流程二：通过相机标定获得左右相机的内参矩阵的畸变矩阵输入，得到相机的旋转矩阵R，投影矩阵P和重投影矩阵Q；
流程三：将三个矩阵输入initUndistortRectifyMap()函数，使用该函数获得图像的校准映射矩阵，最后是用remap()函数使左右两幅图像共面。
优选的，所述森林火灾识别与测距方法中立体匹配的流程如下：
流程一：基于SGBM函数类实现立体匹配；
流程二：设置代价函数窗口大小、最小视差以及视差搜索范围三个参数；
流程三：通过该函数类中的compute()函数计算左右图像的disp。
优选的，所述森林火灾识别与测距方法中距离测量的流程如下：
流程一：基于立体匹配所得的disp，基于公式 
计算距离；
流程二：b代表双目相机的中心距，f为相机的焦距，disp为匹配之后获得的视差，Z为待测目标的实际距离。
与现有技术相比，本发明提供了一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，具备以下有益效果：
本发明基于红外热像仪和双目摄像头组合搭配的三目摄像头组件，来对目标区域内进行火灾识别以及火灾距离测算任务，即采用红外热像仪先行识别是否有火灾情况，其后在根据识别结果，调用双目摄像头对判定为火源区域内进行拍摄，进而在后续图片校正、图片立体匹配以及公式计算等步骤中，来得出拍摄处至火源处的实际距离，该基于三目摄像头进行火灾识别和火灾测距方法相较于传统火灾识别技术，具有火灾位置的精准定位特点，该特点可在火灾前期，方便灭火人员调配物资，进而在极短时间内对火灾进行扑灭任务。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制，在附图中：
图1为本发明提出的火灾识别以及测距装置示意图（箭头代表数据传输方向）。
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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法技术方案：
一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，森林火灾识别与测距方法的主要包括目标区域内红外检测、红外图像处理、火灾报警、调用测距装置、图片校正、立体匹配和距离测量。
一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，包括目标区域内红外检测的流程如下：
流程一：调用区域内红外热像仪对目标区域内进行红外测量；
流程二：剔除天气、季节以及气温等环境因素影响来获取目标区域内红外图像。
一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，包括红外图像处理的流程如下：
流程一：对热像仪获得的红外图像通过OpenCV视觉库中的split()函数分离为B（蓝色）、G（绿色）、R（红色）三通道，并取出各个通道的数值；
流程二：根据R>125，R>G>B，B<125经验公式来判断输入图像是否为火灾图像，若图像中的某个像素符合以上规则，则将该像素的位置保留下来：
流程三：将保留下来的像素位置通过findContours()进行轮廓检测，根据检测出来的轮廓，使用矩形函数，画出火灾识别框。
一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，包括火灾报警的流程如下：
流程一：基于红外图像处理数据，来判断目标区域内是否出现火灾险情；
流程二：若数据表明无火灾情况，则继续进行监测；
流程三：若数据表明出现火灾情况，则立即报警。
一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，包括调用测距装置的流程如下：
流程一：调用区域内双目摄像头，对火灾标识处进行拍照处理；
流程二：基于双目摄像头生成火焰标识处照片。
一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，包括图片校正的流程如下：
流程一：基于函数stereorectify()函数实现立体校正；
流程二：通过相机标定获得左右相机的内参矩阵的畸变矩阵输入，得到相机的旋转矩阵R，投影矩阵P和重投影矩阵Q；
流程三：将三个矩阵输入initUndistortRectifyMap()函数，使用该函数获得图像的校准映射矩阵，最后是用remap()函数使左右两幅图像共面。
一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，包括立体匹配的流程如下：
流程一：基于SGBM函数类实现立体匹配；
流程二：设置代价函数窗口大小、最小视差以及视差搜索范围三个参数；
流程三：通过该函数类中的compute()函数计算左右图像的disp。
一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，包括距离测量的流程如下：
流程一：基于立体匹配所得的disp，基于公式
计算距离；
流程二：b代表双目相机的中心距，f为相机的焦距，disp为匹配之后获得的视差，Z为待测目标的实际距离。
本发明的工作原理及使用流程：基于图例来阐述该方法的实际过程，如图1为测距装置 示意图，测距装置主要包括图片采集部分、支撑平台、计算机处理部分、报警装置等，图中 的图像采集装置1架设在平台3上并且经过升降平台2连接，图像采集装置1主要包括红外 热像仪和USB双目摄像头，红外热像仪采集的图像经数据传输8送至计算机7进行火焰识别， 若识别结果为火焰则经过数据传输8控制双目摄像头进行拍照，同时经过数据传输10控制报 警装置中的闪烁灯4闪烁，蜂鸣器11触发，将图像采集装置1获得的双目图片经数据传输8 传送至计算机7进行距离测量，并在计算机上显示测量结果。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.一种基于三目摄像头的森林火灾识别与测距方法，其特征在于：所述森林火灾识别与测距方法的主要包括由以下方法模块构成，其方法模块包括目标区域内红外检测、红外图像处理、火灾报警、调用测距装置、图片校正、立体匹配和距离测量；
所述森林火灾识别与测距方法中目标区域内红外检测的流程如下：
流程一：调用区域内红外热像仪对目标区域内进行红外测量；
流程二：剔除天气、季节以及气温等环境因素影响来获取目标区域内红外图像；
所述森林火灾识别与测距方法中红外图像处理的流程如下：
流程一：对热像仪获得的红外图像通过OpenCV视觉库中的split()函数分离为B（蓝色）、G（绿色）、R（红色）三通道，并取出各个通道的数值；
流程二：根据R>125，R>G>B，B<125经验公式来判断输入图像是否为火灾图像，若图像中的某个像素符合以上规则，则将该像素的位置保留下来：
流程三：将保留下来的像素位置通过findContours()进行轮廓检测，根据检测出来的轮廓，使用矩形函数，画出火灾识别框；
所述森林火灾识别与测距方法中火灾报警的流程如下：
流程一：基于红外图像处理数据，来判断目标区域内是否出现火灾险情；
流程二：若数据表明无火灾情况，则继续进行监测；
流程三：若数据表明出现火灾情况，则立即报警；
所述森林火灾识别与测距方法中调用测距装置的流程如下：
流程一：调用区域内双目摄像头，对火灾标识处进行拍照处理；
流程二：基于双目摄像头生成火焰标识处照片；
所述森林火灾识别与测距方法中图片校正的流程如下：
流程一：基于函数stereorectify()函数实现立体校正；
流程二：通过相机标定获得左右相机的内参矩阵的畸变矩阵输入，得到相机的旋转矩阵R，投影矩阵P和重投影矩阵Q；
流程三：将三个矩阵输入initUndistortRectifyMap()函数，使用该函数获得图像的校准映射矩阵，最后是用remap()函数使左右两幅图像共面；
所述森林火灾识别与测距方法中立体匹配的流程如下：
流程一：基于SGBM函数类实现立体匹配；
流程二：设置代价函数窗口大小、最小视差以及视差搜索范围三个参数；
流程三：通过该函数类中的compute函数计算左右图像的disp；
所述森林火灾识别与测距方法中距离测量的流程如下：
流程一：基于立体匹配所得的disp，基于公式
计算距离；
流程二：b代表双目相机的中心距，f为相机的焦距，disp为匹配之后获得的视差，Z为待测目标的实际距离。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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