一种基于视频图像处理的隧道烟雾检测装置与方法
专利汇可以提供一种基于视频图像处理的隧道烟雾检测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 提供了智能视频分析系统中一种基于视频 图像处理 的隧道烟雾检测装置与方法。该方法包括：背景初始化单元，用于提取出稳定的主背景及初始参考图像；全区域疑似弥漫烟雾和局部区域疑似动态烟雾界定单元，用于实时地对隧道环境中的疑似烟雾进行稀薄度定性区分，可以分为两类：一是全区域弥漫烟雾，二是局部疑似动态烟雾；全区域疑似弥漫烟雾判决单元，根据全区域疑似烟雾的 特征向量 进行弥漫烟雾的判定；局部疑似动态烟雾判决单元，根据局部疑似烟雾的特征进行局部动态烟雾的判定；背景更新单元，实时更新环境背景。本发明首先利用疑似烟雾界定单元对隧道烟雾状态环境进行二分类，然后针对不同的疑似烟雾类型分别运用不同的判决方法，识别并判定出隧道中是否有烟雾存在。，下面是一种基于视频图像处理的隧道烟雾检测装置与方法专利的具体信息内容。
1.一种基于视频图像处理的隧道烟雾检测方法，首先通过实时分析隧道环境变化，根据全区域疑似弥漫烟雾和局部疑似动态烟雾单元将隧道环境类型进行定性分类，一类是局部动态烟雾，另一类是全区域弥漫烟雾，进而运用对应的烟雾检测方法对疑似烟雾分别进行识别和判定，输出告警信号，所述基于视频图像处理的隧道烟雾检测方法组成结构包括：
(1)背景初始化单元，通过连续的N帧视频图像建立背景模型，获取稳定的背景图像和参考图像；
(2)全区域疑似弥漫烟雾和局部疑似动态烟雾单元，通过当前帧图像减去前一帧图像得到检测图像，将检测图像进行分块，统计检测图像中各分块区域的检测点，统计满足条件的分块区域的出现概率及分块区域的分布，从而对隧道环境中的疑似烟雾进行定性分类；
(3)全区域弥漫烟雾判定单元，设置固定长度T帧的滑动窗口，根据检测图像各分块区域频域上的能量在滑动窗口中表现出的下降趋势，同时各分块区域在时域上表现出的纹理模糊趋势，判定是否为全区域弥漫烟雾；
(4)局部动态烟雾判定单元，通过当前帧图像减去背景图像得到前景图像，计算相邻前景图像中的感兴趣区域与其伸缩后的区域的相似度，计算当前帧图像和参考图像中非感兴趣区域的相似度，判定是否为局部动态烟雾；
(5)背景更新单元，根据烟雾环境类型的不同，分别实时更新背景。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全区域疑似弥漫烟雾和局部疑似动态烟雾单元中，检测点是检测图像中灰度值大于阈值T1的像素点，将检测图像切分为8×8块，计算检测图像中各分块的检测点个数占相应分块总像素点个数的比例Ki，记录Ki大于阈值T2的分块个数占总分块数的比例K，对记录的分块区域画一个最小外接矩形，计算该矩形的面积S，其中，i∈{1,2,...64}，T1取5～10内的任意整数值，T2取0.6～0.8内的任意值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述全区域疑似弥漫烟雾和局部疑似动态烟雾单元中，若K大于阈值T3，同时S大于阈值T4，则判定为全区域疑似弥漫烟雾，否则为局部疑似的动态烟雾，其中，T3取0.7～0.9内的任意值，T4取0.7～0.9内的任意值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全区域弥漫烟雾判定单元中，将检测图像分割为8×8块，设置固定长度为T帧的滑动窗口，计算检测图像中各分块区域在频域的高频能量Eki，计算各分块区域在时域上的纹理模糊度Fki，根据Eki和Fki在T帧的滑动窗口的变化趋势判定是否为全区域弥漫烟雾，其中k表示帧数，i表示块数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述高频能量Eki通过对检测图像进行二维离散小波变换得到，Eki＝HH+HL+LH，其中HH,HL,LH为检测图像进行离散小波变换后的高频能量，所述纹理模糊度Fki通过对检测图像的纹理平滑性统计得到，假设检测图像的某一分块区域中位置[x,y]处的像素点灰度值为G[x,y]，那么该某一分块区域的纹理模糊度为：
Fki＝|G[x,y]-G[x-1,y+2]|+|G[x,y]-G[x+1,y+2]|+|G[x,y]-G[x+2,y+1]|+|G[x,y]-G[x+2,y-1]|+|G[x,y]-G[x+1,y-2]|+|G[x,y]-G[x-1,y-2]|
+|G[x,y]-G[x-2,y-1]|+|G[x,y]-G[x-2,y+1]|。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在固定长度T帧的滑动窗口中，对Eki的变化趋势进行线性拟合得到一次线性参数KEi，则检测图像的高频能量的平均变化趋势为：
对Fki的变化趋势进行线性拟合得到一次线性参数KFi，则检测图像的纹理模糊度的平均变化趋势为：
所述全区域弥漫烟雾判定单元中，若K1小于阈值T5，且K2小于阈值T6，则判定为全区域弥漫烟雾，其中，T5取-10～0之间的任意值，T6取-10～0之间的任意值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述局部动态烟雾判定单元中，感兴趣区域为前景图像中像素值大于阈值T7的像素点，假设当前前景图像的感兴趣区域对应到当前帧图像中的区域为Ik，区域Ik伸缩后的图像分别为Ik1和Ik2，则相邻前景图像中的感兴趣区域伸缩后的相似度为:R1＝max{rk，rk+1},其中rk＝(Ik1and Ik2)/max(Ik1,Ik2)，T7取20～30之间的任意值，k表示帧数。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述局部动态烟雾判定单元中，非感兴趣区域为前景图像中像素值小于阈值T7的像素点，假设当前帧图像的非感兴趣区域为Ik，该非感兴趣区域对应到参考图像中的区域为Ir，则当前帧图像和参考图像的非感兴趣区域的相似度为：R2＝(Ikand Ir)/max(Ik,Ir)。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述局部动态烟雾判定单元中，若R1大于阈值T8，同时R2大于阈值T9，则判定是局部烟雾，其中，T8取0.7～0.9之间的任意值，T9取-
10～0之间的任意值。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述背景更新单元中，假设当前帧图像为Ic[k]，当前背景图像为Ib[k]，那么
计算当前帧图像Ic[k]的归一化平均亮度为：
计算当前背景图像Ib[k]的归一化平均亮度为：
若检测结果为全区域弥漫烟雾，则更新后的背景图像为：
若检测结果是局部动态烟雾，则更新后的背景图像为：
Ib[k+1]＝α×Ic[k]+(1-α)×Ib[k]
其中，C[x,y]是当前帧图像位置[x,y]处的像素点灰度值，M×N是当前帧图像的大小。
一种基于视频图像处理的隧道烟雾检测装置与方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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