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        基于OpenCV的火災視頻識別方法研究

        2012-10-16 08:13:36王振鵬程乃偉
        科技傳播 2012年22期
        關鍵詞:火焰邊緣火災

        王振鵬,程乃偉

        沈陽航空航天大學安全工程學院,遼寧沈陽 110136

        0 引言

        火災是人類不容忽視的最嚴重災難之一。通常情況下,火災探測技術如感煙探測器、感溫探測器等主要是基于傳感器檢測技術設計的。但在大空間場所受其跨度大、空間高的特點影響,對火災初期產(chǎn)生的熱量和煙霧觸發(fā)報警器造成很大難度。隨著安防監(jiān)控科技的不斷發(fā)展,火災的視頻探測成為可能,并且該技術能有效克服傳統(tǒng)探測技術在高大空間等場合靈敏度下降的缺點,具有響應快,探測及時,信息豐富直觀的優(yōu)點。

        1 火災視頻探測技術

        火災視頻識別即通過計算機硬件或數(shù)碼感光元器件對火災發(fā)生前期的火焰等視頻進行圖像采集和預處理,并由計算機終端通過模式識別的方法判斷監(jiān)控畫面中是否存在火焰或者煙氣等與火災相關的事物。基于圖像處理的火災監(jiān)控方法利用了火災剛剛發(fā)生的短時間內(nèi)火焰或煙氣的圖像在顏色、形狀、位置、面積等隨時間變化的特性,從含有背景噪音的圖像序列中正確識別相關信息,達到火災監(jiān)測的目的。

        圖1 火災視頻識別系統(tǒng)示意圖

        圖1 中描述了火災視頻識別系統(tǒng)的硬件組成,首先通過圖像收錄設備攝像機B對監(jiān)控現(xiàn)場A進行圖像采集,然后通過圖像采集卡C獲取視頻圖像信息并將其進行存儲,將圖像信息傳輸給計算機D,計算機系統(tǒng)主要通過計算機軟件對圖像信息進行處理、識別,判斷圖像信息是否屬于火災,如果屬于火災,報警器E則會進行報警提示。

        2 VC++ 6.0和OpenCV 簡介

        VC++ 6.0即Visual C++ Microsoft公司開發(fā)的一種具有高度綜合性能的軟件開發(fā)工具。用它開發(fā)出的程序具有運行速度快、可移值能力強等優(yōu)點,在對數(shù)字圖象進行處理時經(jīng)常是采用Visua C++進行編程。

        開放源代碼的計算機視覺類庫OpenCV (Intel Open Source Computer Vision Library )由英特爾公司開發(fā),它是一套可免費獲得的由一些C 函數(shù)和C ++類所組成的庫,用來實現(xiàn)一些常用的圖像處理及計算機視覺算法。采用OpenCV實現(xiàn)火災視頻識別可以很好的體現(xiàn)OpenCV運行速度快、穩(wěn)定、跨平臺、接口靈活、交互性強、易于產(chǎn)品化等特點。針對火災的圖像處理的如圖像分割、特征提取、圖像濾波、圖像識別等技術及其相應算法目前也較成熟。

        3 基于OpenCV的火災視頻識別系統(tǒng)

        如圖2為基于OpenCV的火災視頻識別系統(tǒng)框圖,分為火焰圖像獲取系統(tǒng)、圖像識別系統(tǒng)、火災報警聯(lián)動系統(tǒng)?;鹧鎴D像獲取系統(tǒng)主要通過攝像機的光敏器件CCD,將外界影像的光信號轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字圖像信號。然后,進入主要由計算機軟件組成的圖像識別系統(tǒng)進行圖像采集、預處理、特征提取及圖像識別。圖像預處理即過程采用中值濾波方法抑制或消除噪聲而改善圖像質(zhì)量的平滑過程。

        圖2 基于OpenCV的火災視頻識別系統(tǒng)框圖

        4 火災火焰的圖像特征分析

        在火災發(fā)生發(fā)展階段,對火災現(xiàn)場的視頻識別主要是基于火焰圖像的基本特性來實現(xiàn)的?;馂氖且环N失去控制的燃燒,初期火災的火焰是從無到有是非固定的,不同發(fā)展階段火焰的面積、形狀、尖角、顏色、頻閃等都存在一些視覺特征。

        1)面積變化:早期火災是著火后火災不斷發(fā)展的過程。在這個階段,火災火焰的面積呈現(xiàn)連續(xù)的、擴展性的增加趨勢。在圖像處理中,面積是通過取閾值后統(tǒng)計圖像的亮點(灰度值大于閾值)數(shù)實現(xiàn)的。當其它高溫物體向著攝像頭移動或者從視野外移入時,探測到的目標面積也會逐漸增大,容易造成干擾。因此,面積判據(jù)需要配合其它圖像特性使用;

        2)邊緣變化:早期火災火焰的邊緣變化有一定的規(guī)律,同其它的高溫物體及穩(wěn)定火焰的邊緣變化不同。精確的方法是用邊緣檢測和邊緣搜索算法將邊緣提取出來,根據(jù)邊緣的形狀、曲率等特性對邊緣進行編碼,再根據(jù)編碼提取邊緣的特征量。利用這些特征量在早期火災階段的變化規(guī)律進行火災判別;

        3)形體變化:早期火災火焰的形體變化反映了火焰在空間分布的變化。在早期火災階段,火焰的形狀變化、空間取向變化、火焰的抖動以及火焰的分合等,具有自己獨特的變化規(guī)律;

        4)閃動規(guī)律:火焰的閃動規(guī)律,即亮度在空間的分布隨時間變化的規(guī)律,火焰在燃燒過程中會按某種頻率閃爍。在數(shù)字圖像中就是灰度級直方圖隨時間的變化規(guī)律。

        5 視頻序列的運動檢測

        圖3 灰度化后火焰圖

        圖4 二值化之后火焰圖像

        圖5 邊緣檢測之后火焰圖像

        視頻監(jiān)控場景中多數(shù)物體在固定攝像機下所采集的視頻序列是靜止的,但火焰呈現(xiàn)的則是運動特性。

        視頻監(jiān)控中的運動檢測就是在視頻序列中不斷發(fā)現(xiàn)并提取運動目標,實時跟蹤它們并計算出其軌跡,為下一步特征分析等提供數(shù)據(jù)。

        目前,目標檢測和提取算法分為幀間差法、背景差法、高斯模型法及光流法等。

        運用OpencCV函數(shù)對火焰圖像進行灰度化處理,主要 函 數(shù):gray=cvCreateImag(cvGetSize(m_image),8,1);cvCvColor(m_image,gray,CV_BGR2GRAY)效果如圖3。

        進行二值化處理,加快處理速度并能將火焰與背景分開,主 要 函 數(shù) :cvThreshold(gray,gray,0,255,CV_THRESH_OTSU) 效果如圖4。

        運用canny算法進行邊緣檢測,突出紋理信息,主要函數(shù):cvCanny(gray,edge,(float)edge_thresh,(float)edge_thresh*3,3)效果如圖5。

        6 結論

        通過對實驗火焰視頻圖像的采集,運用OpenCV庫函數(shù)對圖像進行灰度化處理、二值化處理以及火焰的邊緣檢測,驗證了OpenCV庫函數(shù)在火焰圖像預處理、特征提取及邊緣檢測上的可行性和準確性,為后期判定火焰的存在打下良好基礎。

        [1]劉瑞禎,于仕琪.OpenCV教程—基礎篇[M].北京:北京航空航天大學出版社,2007.

        [2]宋衛(wèi)國,范維澄,吳龍標.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的火災圖像探測方法[J].火災科學,1999,8(3):61-67.

        [3]吳標龍,方俊,謝啟源.火災探測與信息處理[M].北京:化學工業(yè)出版社,2006.

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