一种基于图像识别的火源精准定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像识别的火源精准定位方法，包括以下步骤：智能消防机器人进入到火灾现场后，启动红外火焰传感器、气体烟雾传感器和温湿度传感器，测定火焰指标、烟雾指标以及温湿度指标，智能消防机器人停留在现场一段时间，并持续将数据传送给控制模块，若所有指标都在阈值范围内，则判定无火灾发生，否则，启动智能消防机器人的摄像头，对现场进行视频拍摄，将其设定为疑似火灾区域并标记疑似火灾区域的火源位置，本发明专利技术不只是采用传感器进行判断火灾区域，还通过图像识别的方法对火源信息进行再次确认，提高了火源识别的精准度并确定了火焰位置，为消防机器人灭火奠定了良好的基础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的火源精准定位方法
本专利技术涉及消防安全
，具体涉及一种基于图像识别的火源精准定位方法。
技术介绍
随着社会经济的迅猛发展，建筑和企业生产的特殊性，导致化学危险品和放射性物质泄漏以及燃烧、爆炸、坍塌的事故隐患增加，事故发生的概率也相应提高。火灾是生命中最常见的灾难之一。消防员在救火时有许多缺点。例如，面对浓烟，高温，黑暗，有毒等灾害环境，轻率地冲入事故现场将给消防员带来极大危险。人员巡检的方式也很难做到全天候的监视巡检，这样无法完全避免灾害发生。且现有的火源识别与定位系统，其探测部分大多采用烟感、温感等传感器探测，它们一般只较适用于小空间内的火源定位，且定位精度不高。。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种基于图像识别的火源精准定位方法，可以解决现有技术中提到的问题。技术方案：本专利技术所述的基于图像识别的火源精准定位方法，包括以下步骤：(1)智能消防机器人进入到火灾现场后，启动红外火焰传感器、气体烟雾传感器和温湿度传感器，测定火焰指标、烟雾指标以及温湿度指标，智能消防机器人停留在现场一段时间，并持续将数据传送给控制模块，(2)若所有指标都在阈值范围内，则判定无火灾发生，否则，进入步骤(3)；(3)若其中有任一项或多项指标超过设定的阈值，则启动智能消防机器人的摄像头，对现场进行视频拍摄，将其设定为疑似火灾区域并标记疑似火灾区域的火源位置，进入步骤(4)；(4)将得到的待处理视频段传输给控制模块，控制模块对所述待处理视频段进行分析处理，若疑似火灾区域为误判，则进入步骤(5)，否则进入步骤(6)；(5)再次进行处理判断，若疑似火灾区域为误判，则进入步骤(7)，否则进入步骤(6)；(6)确定火灾区域的火源位置，并开启智能消防机器人的灭火机构，对火灾区域进行灭火；(7)控制智能消防机器人的撤离疑似火灾区域。进一步的，包括：所述控制模块对所述待处理视频段进行分析处理，方法包括：(31)获取当前最高温度及坐标，采用区域增长法对待处理视频段的每一帧图像进行图像分割，得到目标区域；(32)采用Blob提取方法对所述目标区域进行特征分析，得到最终符合判决条件的目标区域；(33)对多帧图像采用分段均值法提取火源的动态特征，从而判断是否存在火源。进一步的，包括：对火源位置进行定位采用的方法包括：(34)对图像RBG通道进行拆分，使用高斯滤波对图像平滑化处理，对图像各通道设定相关阈值，将降噪后的图像加以二值化，并对RBG三通道的图像进行膨胀、腐蚀、开闭运算的多次形态学操作，而后将图像转换为HSV颜色空间中，与原RGB三通道处理后的图像叠加得到联合运算出的类似火源物体的位置图像；(35)利用canny轮廓检测技术处理三通道联合运算出的图像，将类似火源物体的轮廓提取出来，再通过轮廓重心提取算法，提取轮廓重心，同时利用openCV的最小边界矩形，框出类似火源物体的确切区域；所述的轮廓重心提取算法，即在提取完所需的轮廓之后，将轮廓所有点先进行越界修正，将修正后点的轮廓整体的所有点的横纵坐标累加后求平均值，即得火源的重心坐标。进一步的，包括：所述分段均值法包括：对目标区域的像素对应的光流计算模值，并求取均值；当均值小于设定的阈值时，判定为非火灾区域，否则，将目标区域分成上中下三部分并且求其均值，但上段的均值大于中段的均值，且中段的均值大于下段的均值，则判定该区域为火灾区域的火源。进一步的，包括：所述机器人包括主箱体、行走机构、灭火机构，所述灭火机构安装在主箱体上，行走机构设置在主箱体的下方，在主箱体前端与灭火机构之间的主箱体上设置有可旋转摄像头，所述主箱体前端设置有环境监测模块，所述环境监测模块包括温湿度传感器、红外火焰传感器、气体烟雾传感器，所述主箱体的后端内部设置有主控模块，所述温湿度传感器、红外火焰传感器、气体烟雾传感器的输出信号输入到控制模块中。进一步的，包括：所述灭火机构包括喷水炮筒、转接器、第一回转台、固定座、第二回转台、进水管、高温电磁阀和快插接头，所述快插接头一端与水源的出水口固定连接，进水管通过法兰与快插接头固定连接在一起，所述高温电磁阀置于所述快插接头处，进水管竖直方向上安装有第二回转台，第二回转台上固定安装有固定座，所述固定座上通过回型管与所述第一回转台固定安装，第一回转台上安装有喷水炮筒转接器，所述转接器上固定安装喷水炮筒，所述喷水炮筒包括前端的喷射段和与所述转接器连接的连接段，所述喷射段的直径大于所述连接段的直径。进一步的，包括：所述行走机构包括第一电机、第一齿轮、第二齿轮、履带和第二电机，所述履带内设有若干从动齿，所述从动齿均匀分布在履带的内侧，所述第一齿轮和第二齿轮均与所述从动齿啮合，所述第一齿轮和第二齿轮分别设置在所述履带内的两侧，所述第一电机驱动第一齿轮转动，第二电机驱动第二齿轮转动，从而带动履带转动，驱动主箱体的移动。进一步的，包括：所述履带的材质为2A10铝合金。进一步的，包括：所述控制模块采用的是IAP15F2K61S2单片机。所述步骤(1)中，所述一段时间为20～40分钟。有益效果：(1)本专利技术不只是采用传感器进行判断火灾区域，还通过图像识别的方法对火源信息进行再次确认，提高了火源识别的精准度并确定了火焰位置，为消防机器人灭火奠定了良好的基础。(2)喷水炮筒的前端直径大于后端，使得喷射的水或其他灭火气体更加充分的喷射到现场，提高灭火效率；(3)本专利技术计算得到的火焰重心在真实世界的大致位置，从而避免了直接将图像与SLAM体系坐标进行转换，方便了火源识别后的灭火行进控制，提高了机器人行进控制的准确性和效率；(4)本专利技术采用分段均值法判断火源区域的位置，考虑了火源的动态特征，提高了识别的精准度。附图说明图1是本专利技术实施例所述的方法流程图；图2是本专利技术实施例所述的分流均值法的流程图；图3是本专利技术实施例所述的智能消防机器人的结构示意图；图4是本专利技术实施例所述的智能消防机器人控制电路图；图5是本专利技术实施例所述的灭火机构的结构示意图；图6是本专利技术实施例所述的行走机构的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术所述的基于图像识别的火源精准定位方法，包括以下步骤：(1)智能消防机器人进入到火灾现场后，启动红外火焰传感器、气体烟雾传感器和温湿度传感器，测定火焰指标、烟雾指标以及温湿度指标，智能消防机器人停留在现场一段时间，并持续将数据传送给控制模块，时间设定在20～4本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像识别的火源精准定位方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)智能消防机器人进入到火灾现场后，启动红外火焰传感器、气体烟雾传感器和温湿度传感器，测定火焰指标、烟雾指标以及温湿度指标，智能消防机器人停留在现场一段时间，并持续将数据传送给控制模块，/n(2)若所有指标都在阈值范围内，则判定无火灾发生，否则，进入步骤(3)；/n(3)启动智能消防机器人的摄像头，对现场进行视频拍摄，将其设定为疑似火灾区域并标记疑似火灾区域的火源位置，进入步骤(4)；/n(4)将得到的待处理视频段传输给控制模块，控制模块对所述待处理视频段进行分析处理，若疑似火灾区域为误判，则进入步骤(5)，否则进入步骤(6)；/n(5)再次进行处理判断，若疑似火灾区域为误判，则进入步骤(7)，否则进入步骤(6)；/n(6)确定火灾区域的火源位置，并开启智能消防机器人的灭火机构，对火灾区域进行灭火；/n(7)控制智能消防机器人的撤离疑似火灾区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的火源精准定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)智能消防机器人进入到火灾现场后，启动红外火焰传感器、气体烟雾传感器和温湿度传感器，测定火焰指标、烟雾指标以及温湿度指标，智能消防机器人停留在现场一段时间，并持续将数据传送给控制模块，
(2)若所有指标都在阈值范围内，则判定无火灾发生，否则，进入步骤(3)；
(3)启动智能消防机器人的摄像头，对现场进行视频拍摄，将其设定为疑似火灾区域并标记疑似火灾区域的火源位置，进入步骤(4)；
(4)将得到的待处理视频段传输给控制模块，控制模块对所述待处理视频段进行分析处理，若疑似火灾区域为误判，则进入步骤(5)，否则进入步骤(6)；
(5)再次进行处理判断，若疑似火灾区域为误判，则进入步骤(7)，否则进入步骤(6)；
(6)确定火灾区域的火源位置，并开启智能消防机器人的灭火机构，对火灾区域进行灭火；
(7)控制智能消防机器人的撤离疑似火灾区域。


2.根据权利要求1所述的基于图像识别的火源精准定位方法，其特征在于，所述控制模块对所述待处理视频段进行分析处理，方法包括：
(31)获取当前最高温度及坐标，采用区域增长法对待处理视频段的每一帧图像进行图像分割，得到目标区域；
(32)采用Blob提取方法对所述目标区域进行特征分析，得到最终符合判决条件的目标区域；
(33)对多帧图像采用分段均值法提取火源的动态特征，从而判断是否存在火源。


3.根据权利要求1所述的基于图像识别的火源精准定位方法，其特征在于，对火源位置进行定位采用的方法包括：
(34)对图像RBG通道进行拆分，使用高斯滤波对图像平滑化处理，对图像各通道设定相关阈值，将降噪后的图像加以二值化，并对RBG三通道的图像进行膨胀、腐蚀、开闭运算的多次形态学操作，而后将图像转换为HSV颜色空间中，与原RGB三通道处理后的图像叠加得到联合运算出的类似火源物体的位置图像；
(35)利用canny轮廓检测技术处理三通道联合运算出的图像，将类似火源物体的轮廓提取出来，再通过轮廓重心提取算法，提取轮廓重心，同时利用openCV的最小边界矩形，框出类似火源物体的确切区域；所述的轮廓重心提取算法，即在提取完所需的轮廓之后，将轮廓所有点先进行越界修正，将修正后点的轮廓整体的所有点的横纵坐标累加后求平均值，即得火源的重心坐标。


4.根据权利要求1所述的基于图像识别的火源精准定位方法，其特征在于，所述分段均值法包括：对目标区域的像素对应的光流计算模值，并求取均值；当均值小于设定的阈值时，判定为非火灾区域，否则，将目标区域分成上中下三部分并且求其均值，但上段的均值大于中段的均值，且中段的均值大于下段的均值，则判定该区域为火灾区域的火源。


5.根据权利要求1所述的基于图像识别的火源精准定位方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：程黎，纪炜，徐神海，王湘来，
申请(专利权)人：江苏深渡消防装备科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32