判據(jù)總結小火

1、判據(jù)總結圖像型火災探測的研究實質是對火災在影像上表現(xiàn)形式的研究。該方法對不同的物理現(xiàn)象進行判斷可分為不同的識別方法，如火焰進行探測的火焰識別法，對煙霧進行探測的煙霧識別法。在不同的識別方法中，可以采用不同的判據(jù)，以判斷是否發(fā)生火災，目前采用較多的有尖角判據(jù)（邊緣特征）、面積判據(jù)、形體變化判據(jù)、火焰閃爍頻率判據(jù)、位置判據(jù)、圓形度判據(jù)等等。1尖角判據(jù)（邊緣特征）在火焰區(qū)域的邊緣會形成火焰尖角，火焰尖角的頂點是局部極值點，也是尖角的特征點?；鹧婕饨堑奶卣魇仟M長，這一要求可以通過控制p(n)/p(n-1)的值來實現(xiàn)。其中，p(n) 表示尖角某一行的亮點個數(shù)；p(n-1) 為下一行的亮點個數(shù)?；馂幕鹧娴?/p>

2、尖角數(shù)目隨時間變化呈不規(guī)則變化，因此，根據(jù)單幅圖像的尖角數(shù)目進行判斷的準確性是不夠的。對獲得圖像進行分組，取出各組圖像的平均值J1，確定閾值J0，當J1>J0時，認為序號為該幅圖元具備火災火焰的邊緣特征；反之，則認為其不具備火災火焰的邊緣特征。尖角的個數(shù)是判斷可疑區(qū)域是否為火焰的比較有效的判據(jù)。2面積判據(jù)由CCD攝取的火焰影像，由于其影像灰度值與周圍有明顯的差別 ，于是可以用某個灰度閾值以上的像素點數(shù)目的多少來描述火焰的面積。通過不同幀的面積比較，可以得出火焰面積的變化規(guī)律，與實驗的出的火災面積變化規(guī)律比較，如果規(guī)律相同，則判定為火災。由于火災的面積增長規(guī)律很特殊，該方法誤判率較低。3形

3、體變化判據(jù)火災火焰應該有較明顯的抖動，也就是說，相鄰圖像的形體應該有比較明顯地變化。這種特征可以通過前后2 幅圖像中各對應圖元的相似度ki 來衡量，也可以通過對分割出的疑似火災高危點和火災火焰區(qū)域,對其做的梯度運算來表示。3.1通過相似度衡量相似度可以用如下方法獲得：式中，b (x, y) k,i 表示第i 幅圖像中編號為k 的圖元中坐標為(x,y)處的像素。該像素若是亮點，則b (x, y) k,i 為1，否則為0。取各組圖像的頭一幀作為相鄰幀，得出n 組相似度ki ，取其平均值k。當k小于某個閾值1 時， 認為序號為k 的圖元各幀相似程度很低，是快速移動的干擾源；當k大于某個閾值2時，認為

4、序號為k 的圖元各幀相似程度很高，是固定的發(fā)光區(qū)域；只有當時，認為該區(qū)域具備早期火焰的形體變化特征。3.2通過對圖像進行梯度運算來衡量紅外圖像與普通彩色圖像相比,雖然可以捕捉明顯野外景觀的紅外特征,但是無法排除如變電站、高壓電線等無火災危險的紅外輻射源以及其在鏡面上的反射的干擾。這是紅外圖像火災檢測所獨有的缺陷,因而采用彩色圖像的火焰識別算法無法解決該問題。根據(jù)野外的火災火焰是一種不穩(wěn)定且不斷發(fā)展的火焰的特點。對紅外圖像中分割出的疑似火災高危點和火災火焰區(qū)域,對其中心做x 向, y 向和±45°的梯度運算。由于火焰飄動的動態(tài)隨機性,其相鄰兩幀在上述四個方向的圖像梯度值將會有

5、較大的波動。對于穩(wěn)定的紅外輻射源如發(fā)電機、輸電線,其灰度梯度值則相對穩(wěn)定,不會有很大的波動。由此可以使用它作為識別火焰的判據(jù)。已分割出的高危區(qū)域和火焰區(qū)域中心點為在四個方向上逐像素點做差值運算,來近似四個方向的梯度。以水平方向為例,以R5 為中心的區(qū)域3 ×3 區(qū)域,用下述方法計算梯度值, 再用同樣的模板套用計算R6 的梯度值,將火焰邊界內所計算的一系列梯度值的計算結果保存在單鏈表Q1 中,當采集下一幀, 重復上述步驟, 記錄為Q2 ,比較Q1 和Q2 兩者的差若大于預先設定的火焰梯度閾值既可以判定為火焰。梯度計算如下:豎直: grad ( R5 ) = 2 R6 + R3 + R9

6、 - 2 R4 - R1 - R7水平: grad ( R5 ) = 2 R2 + R1 + R3 - 2 R8 - R9 - R7正45°: grad ( R5 ) = 2 R3 + R2 + R6 - 2 R7 - R4 - R8王思嘉等在基于火焰圖像紅外動態(tài)特征的早期火災識別算法中通過實驗證明非火災紅外源溫度梯度值相對穩(wěn)定,而火焰的溫度梯度值跳變較大,說明該算法有較強的識別能力。4火焰閃爍頻率判據(jù)可燃物燃燒時產(chǎn)生的火焰通常是閃爍的,這種閃爍并不是無規(guī)律的。每種可燃物都具有各自固定的閃爍頻率。經(jīng)過對采集到的圖像序列進行處理和分析,可得出火焰閃爍頻率分布在325Hz之間,主要頻率在

7、712Hz范圍內,并且火焰閃爍頻率與火焰大小和距紅外接收器件的距離無關?；谝陨辖Y論,認為將火焰的閃爍頻率作為判斷火災是否發(fā)生的判據(jù)是完全可以的。5位置判據(jù)早期的火災在影像上表現(xiàn)為火災中心位置具有相對穩(wěn)定性,不會出現(xiàn)位置上的較大移動,其移動是平滑的,非跳躍性的。而很多的假信號如移動的車燈通過相對穩(wěn)定性分析后,可以作為噪聲加以排除。但可見光波段火焰并不是火災發(fā)生初期的典型物理特征，對于未形成火焰的早期火災高危點的檢測能力有限,而且基于顏色和亮度空間的彩色圖像火焰檢測算法只關注火焰的高亮度,無法反應火焰溫度場本身的動態(tài)性。所以這種系統(tǒng)很難單獨實現(xiàn)火災的早期探測。6圓形度判據(jù)圓形度可以衡量物體形狀的

8、規(guī)則程度。比較常用的圓形度是周長的平方和面積的比。其中 周長可以根據(jù)其邊界鏈碼得到，面積可以根據(jù)圖元內的亮點個數(shù)得到。當物體的邊界為圓形時，其圓形度為最小值1。物體邊界的復雜程度越高，其圓形度的值越大。陰燃和火羽流等早期火焰的外形都是極不規(guī)則的，而大部分干擾源（如煙頭、燭光等）輪廓比較規(guī)則。因此，設定1 個閾值C0，當CkC0 時，認為該圖元的輪廓比較規(guī)則，排除是火災火焰的可能性；當CkC0 時，認為該圖元輪廓不規(guī)則，滿足火焰輪廓特征。7各個判據(jù)比較火焰的序列圖像從其幾何性質上看具有相鄰幀圖像的邊緣不穩(wěn)定、相鄰幀圖像整體具有穩(wěn)定的相似性、圖像的相似度在一定的區(qū)間內變化等規(guī)律。各個判據(jù)通過反應火

9、焰不同的規(guī)律來判斷火災，通過比較得出一種誤報率低且運算簡單的判據(jù)。尖角判據(jù)（邊緣特性）：尖角的個數(shù)是判斷可疑區(qū)域是否為火焰的比較有效的判據(jù)。但尖角的識別較為復雜。形體變化判據(jù)（相似度分析）：利用早期火災的火焰形體相似度的變化規(guī)律來識別火災，實際上就是利用火災火焰相對于其他常見的干擾現(xiàn)象來說具有形狀變化的無規(guī)律性，但這種無規(guī)律性從其形體變化、空間變化、空間分布來說具有一定的相似性?？梢圆捎糜嬎氵B續(xù)幀互幀差相似度的方法來描述這一特征。但在徐仕玲在野外火災的圖像識別方法研究中通過實驗說明蠟燭火焰與早期火災火焰相比，其連續(xù)幀的相似度很接近，因此如果將蠟燭火焰也作為一種干擾模式的話，則無法加以區(qū)分，因此

10、通過相似度來分析早期火災存在一定缺陷?；鹧骈W爍頻率判據(jù)：火焰閃爍頻率與火焰大小和到紅外接收器件的距離無關。因此探測結果不受距離的影響?？梢暂^為簡單的判斷出火焰，但單從火焰閃爍頻率無法判斷出火焰的蔓延形勢。位置判據(jù)：早期火焰是不斷發(fā)展的，隨著舊的燃燒物的燃盡和新的燃燒物被點燃，火焰不斷移動著位置，所以說火焰在整體上是連續(xù)移動的利用位置判據(jù)可以將一些生活中常見的非火災信號（如晃動的電筒）與早期火災信號區(qū)別開來。但位置判據(jù)只能作為一種輔助的判斷方式，用于去除非火災信號的噪聲干擾，不可單獨判斷火災 。面積判據(jù)：造成影像面積增長的不一定是火災,發(fā)光源和攝像機相對位置的接近就會造成影像面積的增大, 但它的影像面積增長規(guī)律和火災所引起的火焰影像面積增長是有差別的.如果要使影像面積的增長符合指數(shù)為n的幾何規(guī)律, 則發(fā)光源的移動速度要滿足式中K 是與攝像機焦距和發(fā)光源面積有關的常數(shù)，顯然這種