韓美林，張文文

（1.商洛學院 電子信息與電氣工程學院，陜西 商洛 726000；2.陜西鋅業(yè)有限公司變電站，陜西 商洛 726000）

0 引言

為了實現(xiàn)林區(qū)的視頻監(jiān)控硬件系統(tǒng)與森林火災自動識別軟件系統(tǒng)的結合，去除冗余信息，提高視頻火焰檢測效率和準確率，更好地預防與監(jiān)測森林火災，本文首先針對火焰的視覺特征進行分析，抽取出了4種可以高效表征火焰特征的參量。由于森林環(huán)境復雜多變，為了提高火災檢測的效率和準確率，對煙霧的特征進行分析和提取，設計出基于火焰特征與煙霧特征的多特征融合的火災檢測系統(tǒng)，目的是檢測森林火災。仿真結果表明，基于視頻圖像的多特征融合的森林煙火檢測系統(tǒng)可實現(xiàn)對森林火災高效的識別。

1 基于視頻火焰特征的檢測系統(tǒng)設計

1.1 火焰顏色特征

火災發(fā)生時，火焰顏色是最為直觀的外在表現(xiàn)，也是用于區(qū)分其他物體特征之一?；鹧娴念伾皇且怀刹蛔兊?，而是有其規(guī)律，焰心區(qū)域亮度最高而越靠近邊緣顏色隨之變暗?；鹧娴念伾才c外界溫度相關，隨著溫度的變化，火焰顏色也在黃、橙、紅之間反復閃變。為了彌補常用的顏色空間，如RGB和HSI的缺陷，更好地體現(xiàn)火焰顏色特征，本文采用融合圖像的彩色信息和亮度模型。雖然不能完全去除干擾物體，但是分割出的火焰區(qū)域更真實，有助于檢測效率的提高[1]。

1.2 邊界形狀特征

火焰的形狀不一，且在不同時刻火焰的形狀也不同。為了將火焰與其他物體進行區(qū)分，通常用其輪廓特征來表示形狀特征。針對火焰的形狀采用圓形度其形狀特征。圓形度指的是物體輪廓接近圓的程度，反映物體形狀的不規(guī)則的程度。采用圓形度的計算公式，計算出視頻中每一幀圖像的疑似區(qū)域最大輪廓的圓形度，作為判定是否發(fā)生火情的條件之一[2]。

1.3 運動量積累特征

森林中的燃燒物往往為位置固定不變的樹木，發(fā)生火情之后，其火焰一直存在于相對固定的中心位置，向各個方向蔓延。火災初期，如果不考慮外界環(huán)境如氣流的影響，火焰不會在空間上有大面積的整體移動。針對此，在整個時間序列上看，火焰區(qū)域的像素點被判斷為運動的概率會比較高[3]。

1.4 相似度特征

圖像之間內容相似的程度可以用相似度去描述。由于處于中心位置的燃燒物的位置相對固定，因此采集的相鄰幀之間火焰視頻圖像特征相對穩(wěn)定，即相似度特征穩(wěn)定。但這只是針對于相對固定的中心位置的火焰，火焰的邊緣即圖像邊緣相似度并不穩(wěn)定。相比與其他的常見干擾如燈泡、手電燈、車燈而言，火焰圖像還具有以下特征：形狀沒有規(guī)律，在較短時間內相鄰幀圖像中心位置相似度較高，邊緣部分相似度低，即可利用火災火焰連續(xù)形狀的相似度來區(qū)分火焰與其他干擾。

2 視頻煙霧檢測系統(tǒng)設計

2.1 火災煙霧的RGB特征分析

火災發(fā)生僅靠火焰的顏色難以實現(xiàn)火情的準確識別，因為林內環(huán)境復雜，需同時考慮火災發(fā)生時伴隨的另一現(xiàn)象：煙霧?；馂臒熿F一旦產生會不斷地向四周擴散，并且煙霧的顏色會隨著燃燒的時間在擴散的過程中表現(xiàn)出不同。常見的煙霧擴散的顏色為灰白色，如果發(fā)生火情，由于煙霧的產生及擴散，在相鄰幀圖像中的RGB分量的值應當是逐漸靠近的。因此，可以利用顏色分量的變化特點對同一場景的不同幀圖像進行分析，判別是否有煙霧出現(xiàn)，作為是否發(fā)生火情的判別依據(jù)之一。

2.2 火災煙霧的運動特征分析

人眼視覺往往更容易觀察到移動物體，運動是非常重要的特征。火災煙霧在產生之后，由于火災煙色霧的密度通常小于空氣的密度，會隨著燃燒時間或者其他外界因素，煙霧會不斷地運動。只考慮煙霧密度，煙霧通常由下至上飄動，而干擾物如樹葉或云朵或飛鳥則不具有這樣的運動特征。因此，利用火災煙霧的運動特征，可以高效地把火災煙霧飄動和其他飄動展開區(qū)別，排除干擾物，提高火災檢測的準確率。

2.3 火災煙霧的頻率特征分析

隨著燃燒，煙霧會不斷向四周擴散，必然會遮擋其他的物體。煙霧具有半透明的屬性，在采集的視頻圖像上表現(xiàn)為圖片的背景被覆蓋，使得背景圖片變得平滑；表現(xiàn)在圖像頻域中為高頻分量減少。所以，可以將煙霧圖像轉換至頻域，通過圖片的小波分析來提取圖片的高頻信息，利用煙霧的高頻特性變化作為判別特征之一。

2.4 火災煙霧的區(qū)域輪廓特征分析

火焰的形狀隨著燃燒時間不斷變化，火焰中心較火焰邊緣而言形狀較為穩(wěn)定。火災煙霧由于擴散，輪廓邊緣展現(xiàn)出繁雜性的特征。利用邊緣的檢測可以大幅度減少數(shù)據(jù)量，排除掉與火災無關的圖像信息，保留圖像重要的結構屬性。檢測到火災煙霧輪廓后，為了描述火災煙霧邊緣的不規(guī)則性，本文通過分析火災煙霧的周長與區(qū)域范圍的關聯(lián)來表述。通過數(shù)學形態(tài)學運算，獲得火災煙霧區(qū)域的外輪廓邊緣與內輪廓邊緣；用火災煙霧區(qū)域的周長與區(qū)域范圍的關聯(lián)，來描述火災煙霧邊緣的不規(guī)律性，作為判別依據(jù)之一。

3 基于視頻圖像的煙火自動識別系統(tǒng)設計

在完成火焰特征分析和煙霧特征分析之后，得到了多個用于判別火災的特征集合，為了應用于森林火災檢測，完成對火災高效準確的識別，本文采用了多特征融合的基于視頻圖像的煙火自動識別系統(tǒng)設計框架。當兩個或兩個以上的特征判別為有火情發(fā)生時，則系統(tǒng)報警（見圖1）。作為整體性監(jiān)控系統(tǒng)，系統(tǒng)關聯(lián)到視頻監(jiān)控硬件和無線信息傳輸技術方法等各種技術。系統(tǒng)最終目的是實施火情的自動判別，迅速返回結果，實現(xiàn)林內的全天候監(jiān)測、火情自動告警，預防火災的發(fā)生，減少火災帶來的損失。

圖1 基于視頻圖像的煙火自動識別系統(tǒng)設計

4 仿真結果

仿真結果如圖2所示。本文采用的基于火焰顏色與煙霧特征的多特征融合檢測算法能夠準確識別火災，可應用于基于視頻圖像森林火災自動檢測，更好地預防與監(jiān)測森林火災。

圖2 仿真結果

5 結語

為實現(xiàn)林區(qū)的視頻監(jiān)控硬件系統(tǒng)與森林火災自動識別軟件系統(tǒng)的結合，本文分析了火焰的基本特征和煙霧的基本特征，設計出基于視頻圖像的火焰特征檢測與基于視頻圖像的煙霧特征檢測。采用多特征融合的判別方法，判別是否有火情發(fā)生，提高視頻火焰檢測效率和準確率，預防與監(jiān)測森林火災。