林火识别方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种林火识别方法与系统，对林区监测图像进行分析，提取图像特征，判断是否符合发生火情时的特点，若符合则判定为有疑似火点，实现了林火识别的目的，并可以进行报警，监测人员还可以通过目视辨别有疑似火点的图像，确认该区域是否发生了森林火灾。本方法与系统具有林火自动识别功能，还可以对火情自动报警，结合GIS系统，对着火点精确定位，清晰成像，避免了原始人工了望观察火情的局限，实现了林区管理数字化、科学化，大大减少了林业部门的费用支出和管理成本，提高了林区企业的效应。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及森林防火
，特别是涉及一种林火识别方法与系统。
技术介绍
随着造林事业的不断发展，林地面积、林业蓄积量逐年增加，防火工作成为首要任务。森林火灾是世界性的林业重要灾害之一，年年都有一定数量的发生，造成森林资源的重大损失和全球性的环境污染。森林火灾具有突发性、灾害发生的随机性、短时间内能造成巨大损失的特点。因此一旦有火警发生，就必须以极快的速度采取扑救措施，而扑救是否及时，决策是否得当，重要原因都取决于对林火行为的发现是否及时，分析是否准确合理，决策措施是否得当。然而，目前森林火险的发现还依赖于人工瞭望，造成林火发现不及时、着火点位置判断不准确等问题，不利于预警与救灾，给森林资源造成极大损害。
技术实现思路
基于上述情况，本专利技术提出了一种林火识别方法与系统，以提高林火识别的时效性和准确性。一种林火识别方法，包括步骤:获取森林监测视频，从中提取每一帧图像；对提取的图像进行火焰检测，所述火焰检测包括如下步骤:将图像转到HIS空间，统计每个像素的H值，将H值小于等于30的像素标记为红色像素；将图像划分为预定大小的图像块；统计每个图像块中红色像素的数目，若超过预定数目，则将该图像块标记为有疑似火焰；对标记为有疑似火焰的图像块中的像素的像素值进行统计，比较与前一帧图像中对应像素的像素值的差值，若差值超过阈值，则将该像素标记为闪烁像素，若标记为有疑似火焰的图像块中闪烁像素的个数小于阈值，则判定该图像块中没有火焰，去除该图像块有疑似火焰的标记；将连续预定次数被标记为有疑似火焰的图像块判定为有火焰。—种林火识别系统,包括:图像获取单元，用于获取森林监测视频，从中提取每一帧图像；火焰检测单元，用于对提取的图像进行火焰检测，所述火焰检测单元包括:颜色检测模块，用于将图像转到HIS空间，统计每个像素的H值，将H值小于等于30的像素标记为红色像素；图像分块模块，用于将图像划分为预定大小的图像块；色彩判断模块，用于统计每个图像块中红色像素的数目，若超过预定数目，则将该图像块标记为有疑似火焰；闪烁频率统计模块，用于对标记为有疑似火焰的图像块中的像素的像素值进行统计，比较与前一帧图像中对应像素的像素值的差值，若差值超过阈值，则将该像素标记为闪烁像素，若标记为有疑似火焰的图像块中闪烁像素的个数小于阈值，则判定该图像块中没有火焰，去除该图像块有疑似火焰的标记；火焰判定模块，用于将连续预定次数被标记为有疑似火焰的图像块判定为有火焰。本专利技术林火识别方法与系统，对林区监测图像进行分析，提取图像特征，判断是否符合发生火情时的特点，若符合则判定为有火焰，实现了林火识别的目的。避免了原始人工瞭望观察火情的局限，实现了林区管理数字化、科学化，大大减少了林业部门的费用支出和管理成本，提高了林区企业的效应。附图说明图1为本专利技术林火识别方法的流程示意图；图2为本专利技术林火识别方法中烟雾检测的流程示意图；图3为本专利技术林火识别系统的结构示意图；图4为本专利技术林火识别系统中烟雾检测单元的结构示意图。具体实施例方式本专利技术对林区图像进行分析，找出可能的火点，再发给工作人员进行确认并进行相应处理，下面结合附图详细解释本专利技术。本专利技术林火识别方法，如图1所示，包括步骤:步骤S101、获取森林监测视频，从中提取每一帧图像。摄像机、镜头系统和云台等安装在铁塔上，摄像机在云台的控制下对森林进行监测，录制视频，本步骤从获取的视频中提取图像，从而按照后续步骤对图像进行分析，进行林火识别。步骤S102、对提取出的每帧图像进行分析，检测是否存在火焰。步骤S102具体包括如下步骤:步骤S1021、颜色检测。将图像转到HIS空间，火焰通常为红色，而红色转到HIS空间后H值小于等于30，故将H值满足此条件的像素标记为红色。步骤S1022、图像分块。将图像划分为预定大小的图像块，如分为10*10大小的图像块；步骤S1023、色彩判断。统计每个图像块中红色像素的数目，若红色像素占大多数，则将该图像块标记为有疑似火焰；步骤S1024、统计闪烁频率。由于火焰存在闪烁，故其像素值是不稳定的，与前一帧图像比较，像素值差异较大。据此，对标记为有疑似火焰的图像块中的像素的像素值进行统计，比较与前一帧图像中对应像素的像素值的差值，若差值超过阈值，则将该像素标记为闪烁像素，若标记为有疑似火焰的图像块中闪烁像素的个数小于阈值，则判定该图像块中没有火焰，去除该图像块有疑似火焰的标记；步骤S1025、将连续预定次数被标记为有疑似火焰的图像块判定为有火焰。可知，本方法利用火焰的颜色及变化特点，对图像进行分析，判断是否符合发生火情时的特点，从而对林火进行识别。以上步骤是对明火进行识别，实际情况中，火灾现场除了明火还伴有烟雾，若能识别出烟雾也说明可能有火灾发生。因此，作为一个优选的实施例，本方法还可以对图像中的烟雾进行检测，烟雾检测可以在火焰检测之前或之后进行，如图2所示，其包括以下步骤:步骤S1031、背景建模。利用C0DEB00K算法，根据预定帧图像，如前20-30帧图像，建立背景模型，此处的背景为非烟雾的森林背景。步骤S1032、变化检测。对于所述预定帧图像后面的每帧图像，用每个像素的R、G、B值与所述背景模型中相应像素的R、G、B值进行比对，若差值超过阈值则将该像素标记为前景，否则标记为背景。步骤S1033、区域提取。生成一幅标记图像，所述标记图像的前景像素灰度值为255，背景像素灰度值为0，对所述标记图像进行中值滤波去掉孤立点，提取每个前景区域，作为目标区域，并计算其面积和圆形度，去掉面积或圆形度小于阈值的目标区域，对于剩余的每个目标区域，若其像素的R、G、B值中任意两个值的差值小于阈值，则将该像素判定为灰色像素，而林火烟雾一般为灰色，故统计每个目标区域内灰色像素的数目，并与目标区域面积进行比较然后计算该目标区域为烟雾的权值。步骤S1034、跟踪区域。跟踪每个目标区域，并与前一帧图像相应的目标区域进行比较，若两目标区域有重叠，根据重叠区域的比例计算一个面积权值累加到该目标区域的烟雾权值上，考虑到烟雾一般呈扩散和上升状态，根据前后两帧图像对应目标区域的面积和高度计算一个权值再次累加到后帧图像目标区域的烟雾权值上。步骤S1035、若目标区域的烟雾权值大于阈值，则说明该区域可能为烟雾，将该目标区域标记为可能有烟雾，考虑到烟雾的连续性，若目标区域连续预定次数被标记为可能有烟雾，则判定该目标区域为烟雾。作为一个优选的实施例，本方法还可以对提取的图像先进行预处理再进行火焰检测和烟雾检测，以排除干扰。所述预处理的过程包括:利用高斯函数对获取的图像进行平滑去噪；以第一帧图像为基础，利用直方图规定化对图像的色彩和亮度进行调整；利用图像金字塔在预设的阈值范围内对图像进行抖动改正。采用以上步骤，识别出火焰或烟雾后，作为一个优选的实施例，还可以包括以下步骤:图像块被判定为有火焰或目标区域被判定为烟雾后，发出报警；将判定为有火焰的图像块和被判定为烟雾的目标区域在图像中标识出来，给出确认提示；若未接到确认命令，则解除报警，若接到确认命令，则向云台控制模块发出锁定云台的指令，所述云台控制模块为录制所述森林监测视频的云台的控制模块。通过图像分析识别出可疑火点和烟雾后，还给出提示，提示监测人员确认是否是火点和烟雾，以进一步提本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种林火识别方法，其特征在于，包括步骤：获取森林监测视频，从中提取每一帧图像；对提取的图像进行火焰检测，所述火焰检测包括如下步骤：将图像转到HIS空间，统计每个像素的H值，将H值小于等于30的像素标记为红色像素；将图像划分为预定大小的图像块；统计每个图像块中红色像素的数目，若超过预定数目，则将该图像块标记为有疑似火焰；对标记为有疑似火焰的图像块中的像素的像素值进行统计，比较与前一帧图像中对应像素的像素值的差值，若差值超过阈值，则将该像素标记为闪烁像素，若标记为有疑似火焰的图像块中闪烁像素的个数小于阈值，则判定该图像块中没有火焰，去除该图像块有疑似火焰的标记；将连续预定次数被标记为有疑似火焰的图像块判定为有火焰。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杜江，杨德明，
申请(专利权)人：广东赛能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44