使用日夜两用型红外摄像机进行火焰检测

为了提高火灾监控的准确性和及时性,并最大限度地利用已有硬件设备,提出一种使用日夜两用型红外摄像机的火灾自动监控方法.根据红外图像RGB空间的色彩分布特点,设计视频类型判断算法,实现视频图像类型自动切换.通过红外状态与可见光状态两类状态下的焰色模型提取火焰疑似区域.对疑似火焰区域提取不规则度、角点量、闪烁频率和帧间相关性等4个静态及动态检测特征.通过减聚类和模糊C均值聚类相融合的方式优化训练样本,并分别训练2种状态下的火焰识别神经网络分类器.实验结果表明:视频类型判别平均准确率93.07%,21段火焰或干扰视频均能正确检测,报警时间小于8s,帧处理速度达到25帧/s以上.对室内自动火灾监控的精度高、抗干扰能力强、处理速度实时和适应全天候监控等.     

基于视频的全天候多特征融合火焰检测算法

针对传统可视化火灾探测技术采用单独分析可见光摄像设备或红外摄像设备采集的图像进行火灾探测, 不能全天候监控火焰的问题, 提出一种全天候多特征融合的检测算法. 首先通过视频类型判断算法确定摄像头采集的每帧图像类型, 然后利用与图像类型相对应的算法提取疑似火焰区域, 最后对疑似区域进行基于DCT的火焰频率检测和帧间相关性检测, 判断火焰是否存在. 实验表明, 该检测算法解决了传统可视化探测技术不能全天候监控火焰的问题, 且能在保持火焰高检测率的同时降低误检率.     

一种基于块的视频烟雾检测算法

为克服传统探测器的缺点, 提高视频烟雾检测算法的检测率, 提出一种基于运动块的视频烟雾检测算法. 该算法先采用帧差法提取运动块, 再分析由运动块组成连通域的面积和运动估计结果, 从而确定疑似烟雾区域. 通过二维离散小波变换提取高、 低频能量特征值, 并根据运动估计结果提取运动保持特征值, 综合各特征值判断是否有烟雾发生. 实验结果表明, 该方法能及时检测到烟雾, 鲁棒性较高、 抗干扰能力强, 能有效预防火灾.