專利名稱：基于視頻圖像分析火焰的視圖分析方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種基于視頻圖像分析火焰的視圖分析方法，尤其是通過對實時采集的視頻圖像中像素顏色特征的分析，來進行火焰探測和告警，屬于智能火災監(jiān)控的技術領域。
背景技術：
火災監(jiān)控和預警裝置系統(tǒng)在許多領域，包括大型建筑物防火，森林防火，自然環(huán)境監(jiān)測中，起著非常重要的作用。傳統(tǒng)的火災監(jiān)測技術和裝置包括粒子型煙霧傳感器、紅外線和激光技術等。粒子型煙霧傳感器需要煙霧顆粒進入傳感器才能引起報警，紅外線和激光技術也需要煙霧遮擋才能引發(fā)報警，另外，對大型空間的建筑物和室外環(huán)境，需要布局大量的傳感器設備才能達到較高的監(jiān)控覆蓋率和監(jiān)測精度，造成成本上升。近年來隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)和計算機視覺識別技術的發(fā)展和提高，基于視頻圖像分析的火災檢測系統(tǒng)正有取代傳統(tǒng)裝置的趨勢，尤其在大型建筑物防火和室外環(huán)境監(jiān)測中。在基于視頻圖像的火災檢測系統(tǒng)的現有技術中，許多方法被提出和采用。在這些方法中，基于視頻圖像分析的火焰探測方法分為兩個主要模塊移動目標的識別和分割，火焰特征分析。經過移動目標的識別和分割處理的圖像像素數據輸入到火焰特征分析模塊，通過對移動目標的顏色、形狀和跳動形式等特征進行分析，以及和火焰特有的特征進行分析對比，來達到火焰識別和檢測的目的。然而，在這些方法中，一些算法采用傳統(tǒng)的顏色空間例如RGB和YUV進行火焰顏色特征識別，誤判率較高；一些算法首先執(zhí)行火焰特征分析，再進行移動目標識別，造成計算速度較慢，運行成本較高。而另外一些算法針對火焰形狀等動態(tài)特征進行分析和檢測，算法架構復雜且誤判率較高。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的是克服現有技術中存在的不足，提供一種基于視頻圖像分析火災的視圖分析方法，尤其是通過對實時采集的視頻圖像中像素顏色特征在另外一種顏色空間上的分析，來提高火災檢測和預警的精度。同時采用火焰檢測和移動目標檢測并行處理的方式，來提高火災檢測的處理速度。本發(fā)明提供的技術方案，基于視頻圖像分析火焰的視圖分析方法，包括如下步驟步驟103 :轉換視頻圖像數據顏色空間；將監(jiān)控場景的視頻圖像RGB數據顏色空間轉換到CIE XYZ顏色空間以及CIE xyY顏色空間轉換，轉換時，先將RGB視頻圖像數據線性化為IT G ' B '數據Rf=Zr-1CI ), Gr =Zf1(G),其中
權利要求
1.基于視頻圖像分析火焰的視圖分析方法，其特征在于，包括如下步驟 步驟103 :轉換視頻圖像數據顏色空間；將監(jiān)控場景的視頻圖像RGB數據顏色空間轉換到CIE XYZ顏色空間以及CIE xyY顏色空間轉換，轉換時，先將RGB視頻圖像數據線性化為/ 數據
全文摘要
本發(fā)明公開了基于視頻圖像分析火焰的視圖分析方法，其核心思想在于采用將采集的視頻圖像從RGB顏色空間轉換為CIE xyY顏色空間，通過和標定的標準火焰顏色在CIE xy色度圖上的分布特征對比，來達到火焰像素的識別目的。另外，轉換后CIE xyY數據同時并行地輸入到火焰檢測模塊和移動目標檢測模塊，然后通過對兩個模塊輸出的二值化圖像進行融合，來檢測是否有火災在所監(jiān)控場景中出現。由于在CIE xy顏色空間，火焰顏色有較高的分辨性和獨特性，本發(fā)明具有較高的火焰識別精確度，適應范圍廣。同時，由于采用火焰檢測模塊和移動目標檢測模塊的并行處理，本發(fā)明對火災檢測反應速度快。
文檔編號G06K9/46GK103020587SQ20121045991
公開日2013年4月3日 申請日期2012年11月15日 優(yōu)先權日2012年11月15日
發(fā)明者杜崢 申請人:鎮(zhèn)江石鼓文智能化系統(tǒng)開發(fā)有限公司