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消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置与方法

阅读：170发布：2020-05-08

专利汇可以提供消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置与方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置与方法，包括图像采集模块，还包括成像分析模块、融合参数配置决策模块、双光图像融合模块、图像显示模块和温度分布分析模块，所述融合参数配置决策模块通过电性接收实时成像分析模块的分析信息，电性控制双光图像融合模块。本发明中，通过双光融合成像，同时获取红外热成像信息与可见光成像信息，根据成像现场的烟火浓度自适应选择双光融合的效果，不仅有利于掌握着火点的温度分布状况，而且可以判断空间位置的分布状况，装置可以作为机器人与无人机的载荷，通过无线传输方式传输现场红外与可见光图像信息，用于智能消防系统，减少灾害发生。，下面是消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置与方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置，包括图像采集模块，其特征在于，还包括成像分析模块、融合参数配置决策模块、双光图像融合模块、图像显示模块和温度分布分析模块，所述融合参数配置决策模块通过电性接收实时成像分析模块的分析信息，电性控制双光图像融合模块。
2.根据权利要求1所述的消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置，其特征在于，所述图像采集模块包括红外相机和可见光相机，所述红外相机和可见光相机的光学镜头的光轴平行，所述红外相机和可见光相机分别采集红外图像和可见光图像。
3.根据权利要求1所述的消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置，其特征在于，所述图像显示模块用于显示可见光图像与红外图像通过双光图像融合模块智能融合形成的图像。
4.一种消防现场使用的红外与可见光图像智能融合方法，包括以下步骤：
(1)采集红外图像数据与可见光图像数据；
(2)分析可见光图像的成像效果；
(3)分析红外图像的成像效果；
(4)红外热分布分析；
(5)融合参数配置决策；
(6)利用红外热成像的测温功能对过火区域的温度进行测量，并通过不同颜色渲染出不同温度的信息，突出火源位置与高温温度。
5.根据权利要求4所述的消防现场使用的红外与可见光图像智能融合方法，其特征在于，所述分析可见光图像的成像效果步骤中，主要统计可见光图像的对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy；所述分析红外图像的成像效果步骤中，用于统计红外图像的对比度IrImgContrast和梯度均值IrImgGrad。
6.根据权利要求4所述的消防现场使用的红外与可见光图像智能融合方法，其特征在于，所述红外热分布分析步骤中，对红外图像的热分布状态进行分析，统计温度范围，高于温度阈值TempThreshold的像素认为是过火面积，统计过火面积占总面积的比例HighTempRatio，最高温度热源的温度TempMax。
7.根据权利要求4所述的消防现场使用的红外与可见光图像智能融合方法，其特征在于，所述融合参数配置决策步骤中，融合之前，先利用低通滤波将可见光图像与红外图像分辨进行高低频分离；得到可见光高频图像VlImgHf与低频图像VlImgLf、红外高频图像IrImgHf和低频图像IrImgLf。
8.根据权利要求4所述的消防现场使用的红外与可见光图像智能融合方法，其特征在于，所述融合参数配置决策步骤中，当可见光图像对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy都超过设定阈值时，说明可见光有良好的成像效果；当可见光图像对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy没有同时超过设定阈值时，说明可见光成像效果一般；当可见光图像对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy同时没有超过设定阈值时，说明可见光条件成像较差。
9.根据权利要求4所述的消防现场使用的红外与可见光图像智能融合方法，其特征在于，所述步骤(6)中，将过火区域按照温度分档，每档包括若干温度范围，用相近的颜色段来表示，通过不同的饱和度与亮度表示温度段内温度分布；通过燃烧温度的着色判断特别时火焰温度或者燃烧材料的成分。

说明书全文

消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置与方法

技术领域

[0001] 本发明涉及智能消防技术领域，尤其涉及消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置与方法。

背景技术

[0002] “智能消防系统”是将GPS(全球卫星定位系统)、GIS(地理信息系统)、GSM(无线移动通信系统)和计算机、网络等现代高新技术集于一体的智能消防无线报警网络服务系统。

[0003] 目前，红外热像仪用于火灾探测报警，通过网络监控系统平台，对防护现场进行实时监测，及时发现灾情并发出警报；但是，当发生灾情时，固定网络监控系统，不利于消防指挥人员根据风向等现场情况及时调整观测角度，红外热成像对温差较小的环境的细节识别能力有限，不利于指挥人员确定着火点的准确位置；

[0004] 传统的红外与可见光双光融合成像系统或设备都是在方法确定后，按照固定参数进行融合，不考虑场景的瞬时变化状况；例如，火灾现场浓烟过大或夜晚发生时，可见光成像能力减弱；火灾视场清晰，可见光成像能力较强；这是需要红外与可见光成像系统根据现场情况自动调节双光融合的效果，从而导致传统的红外与可见光双光融合成像系统无法将更多的细节信息呈现出来。

发明内容

[0005] 本发明的目的是为了解决消防现场使用的红外与可见光图像智能融合的上述问题，而提出的消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置与方法。

[0006] 为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

[0007] 一种消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置，包括图像采集模块，还包括成像分析模块、融合参数配置决策模块、双光图像融合模块、图像显示模块和温度分布分析模块，所述融合参数配置决策模块通过电性接收实时成像分析模块的分析信息，电性控制双光图像融合模块。

[0008] 作为上述技术方案的进一步描述：

[0009] 所述图像采集模块包括红外相机和可见光相机，所述红外相机和可见光相机的光学镜头的光轴平行，所述红外相机和可见光相机分别采集红外图像和可见光图像。

[0010] 作为上述技术方案的进一步描述：

[0011] 所述图像显示模块用于显示可见光图像与红外图像通过双光图像融合模块智能融合形成的图像。

[0012] 作为上述技术方案的进一步描述：

[0013] 一种消防现场使用的红外与可见光图像智能融合方法，包括以下步骤：

[0014] (1)采集红外图像数据与可见光图像数据；

[0015] (2)分析可见光图像的成像效果；

[0016] (3)分析红外图像的成像效果；

[0017] (4)红外热分布分析；

[0018] (5)融合参数配置决策；

[0019] (6)利用红外热成像的测温功能对过火区域的温度进行测量，并通过不同颜色渲染出不同温度的信息，突出火源位置与高温温度。

[0020] 作为上述技术方案的进一步描述：

[0021] 所述分析可见光图像的成像效果步骤中，主要统计可见光图像的对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy；所述分析红外图像的成像效果步骤中，用于统计红外图像的对比度IrImgContrast和梯度均值IrImgGrad。

[0022] 作为上述技术方案的进一步描述：

[0023] 所述红外热分布分析步骤中，对红外图像的热分布状态进行分析，统计温度范围，高于温度阈值TempThreshold的像素认为是过火面积，统计过火面积占总面积的比例HighTempRatio，最高温度热源的温度TempMax。

[0024] 作为上述技术方案的进一步描述：

[0025] 所述融合参数配置决策步骤中，融合之前，先利用低通滤波将可见光图像与红外图像分辨进行高低频分离；得到可见光高频图像VlImgHf与低频图像VlImgLf、红外高频图像IrImgHf和低频图像IrImgLf。

[0026] 作为上述技术方案的进一步描述：

[0027] 所述融合参数配置决策步骤中，当可见光图像对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy都超过设定阈值时，说明可见光有良好的成像效果；当可见光图像对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy没有同时超过设定阈值时，说明可见光成像效果一般；当可见光图像对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy同时没有超过设定阈值时，说明可见光条件成像较差。

[0028] 作为上述技术方案的进一步描述：

[0029] 所述步骤(6)中，将过火区域按照温度分档，每档包括若干温度范围，用相近的颜色段来表示，通过不同的饱和度与亮度表示温度段内温度分布；通过燃烧温度的着色判断特别时火焰温度或者燃烧材料的成分。

[0030] 综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

[0031] 1、本发明中，通过双光融合成像，同时获取红外热成像信息与可见光成像信息，根据成像现场的烟火浓度自适应选择双光融合的效果，不仅有利于掌握着火点的温度分布状况，而且可以判断空间位置的分布状况，装置可以作为机器人与无人机的载荷，通过无线传输方式传输现场红外与可见光图像信息，用于智能消防系统，减少灾害发生。

[0032] 2、本发明中，通过对着火区域进行独立渲染，利用红外热成像的测温功能对过火区域的温度进行测量，通过燃烧温度的着色可以帮助消防人员判断特别时火焰温度或者燃烧材料的成分，并通过不同颜色渲染发出温度信息，突出火源位置。附图说明

[0033] 图1为本发明中图像智能融合方法流程图。

具体实施方式

[0034] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

[0035] 实施例一：

[0036] 请参阅图1，一种消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置，包括图像采集模块，还包括成像分析模块、融合参数配置决策模块、双光图像融合模块、图像显示模块和温度分布分析模块，融合参数配置决策模块通过电性接收实时成像分析模块的分析信息，电性控制双光图像融合模块，图像采集模块包括红外相机和可见光相机，红外相机和可见光相机的光学镜头的光轴平行，两者光学镜头的光轴平行安装，视场范围最大重合，将同步采集的可见光实时图像与红外图像传输给成像分析模块，分别进行成像效果分析，获得当前可见光与红外的成像状况，红外相机和可见光相机分别采集红外图像和可见光图像，图像显示模块用于显示可见光图像与红外图像通过双光图像融合模块智能融合形成的图像，在融合参数配置决策模块，根据实时分析结果对双光图像的融合参数进行调节，自动获取可见光图像与红外图像中的成像细节信息；同时在温度分布分析模块中进行场景中的热分布分析，用伪彩色渲染高温目标；根据分析结果，配置融合方法及其参数；利用不同温度分布控制高温火源的渲染效果，得到不同的融合效果，并在图像显示模块显示最终融合图像，标记温度测量信息；装置可以作为机器人与无人机的载荷，通过无线传输方式传输现场红外与可见光图像信息，用于智能消防系统，减少灾害发生。

[0037] 实施例二：

[0038] 请参阅图1，一种消防现场使用的红外与可见光图像智能融合方法，包括以下步骤：(1)采集红外图像数据与可见光图像数据；(2)分析可见光图像的成像效果；分析可见光图像的成像效果步骤中，主要统计可见光图像的对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy；(3)分析红外图像的成像效果；分析红外图像的成像效果步骤中，用于统计红外图像的对比度IrImgContrast和梯度均值IrImgGrad；(4)红外热分布分析；红外热分布分析步骤中，对红外图像的热分布状态进行分析，统计温度范围，高于温度阈值TempThreshold的像素认为是过火面积，统计过火面积占总面积的比例HighTempRatio，最高温度热源的温度TempMax(5)融合参数配置决策；(6)利用红外热成像的测温功能对过火区域的温度进行测量，并通过不同颜色渲染出不同温度的信息，突出火源位置与高温温度。

[0039] 实施例三：

[0040] 请参阅图1，融合参数配置决策步骤中，融合之前，先利用低通滤波将可见光图像与红外图像分辨进行高低频分离；得到可见光高频图像VlImgHf与低频图像VlImgLf、红外高频图像IrImgHf和低频图像IrImgLf，融合参数配置决策步骤中，当可见光图像对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy都超过设定阈值时，说明可见光有良好的成像效果，融合图像ImgFusion的低频分量ImgFsLf以可见光低频图像VlImgLf为主体，VlImgLf占据较大权重；红外低频图像IrImgLf为辅助，占据较小权重，融合图像ImgFusion的高频分量ImgFsHf也以可见光高频图像VlImgHf为主体，红外高频图像IrImgHf为辅助；当可见光图像对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy没有同时超过设定阈值时，说明可见光成像效果一般，例如夜晚着火，可见光图像对比度较大，但是图像熵确少；这时要增加红外图像的高低频权重，减小可见光图像的高低频权重，融合结果以红外图像为主体；当可见光图像对比度VlImgContrast和图像熵VlImgEntropy同时没有超过设定阈值时，说明可见光条件成像较差，融合图像ImgFusion的低频分量ImgFsLf以红外低频图像IrImgLf为主体，IrImgLf占据较大权重，可见光低频图像为辅助；融合图像ImgFusion的高频分量ImgFsHf也以红外高频图像IrImgHf为主体，可见光高频图像IrImgHf为辅助，最高权重比例位90％，最低权重比例欸10％。

[0041] 实施例四：

[0042] 请参阅图1，步骤(6)中，将过火区域按照温度分档，每档包括若干温度范围，用相近的颜色段来表示，通过不同的饱和度与亮度表示温度段内温度分布；通过燃烧温度的着色判断特别时火焰温度或者燃烧材料的成分，可以帮助消防人员快速判断。

[0043] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

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