基于图像识别算法的森林防火系统设计 第2页
森林火险预警的重要手段之一就是对现场的直接观测
实现森林防火指挥中心对所管辖地区的全天候图像监测
森林防火发展的必然趋势。通过高科技手段降低森林火险
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级, 可带来极其显著的社会和经济效益 。
中国森林火险预警多采用瞭望塔、护林塔、飞机监测等
规火灾监测方法, 与国外先进技术相比还存在一定差距。
且受监测范围狭小、时次有限、费用高昂等约束, 尤其在人
罕至的原始林区, 其作用和效果有限。为此, 国家林业局卫
林火监测处租用美国的 NOAH-12 和 NOAA-14 两颗气象
星, 对同一地点每昼夜至少扫描 4 次, 从气象卫星收集的气
资料中提取林火信息。鉴于租用卫星的费用昂贵, 利用瞭
塔上现有设备开发森林火险预警系统十分必要。本研究利
普通 CCD摄像头实现森林火灾的图像识别, 并利用瞭望塔
的短波电台将压缩后的图片传回指挥中心。
1 硬件总体设计
系统整体硬件设计框图见图 1。图像采集为全天候 24 h
前端采集设备为普通 CCD摄像头。图像处理部分是将采集
的图像经数模转换后, 先进行实时火灾识别, 当发现有火灾
可疑情况时, 利用高速数字信号处理器运算, 实现基于检测
场内容的 JPEG2000 方式压缩, 对可疑或感兴趣的区域提
分辨率, 而总体不改变图像压缩率, 从而保证图像质量。图
传输部分是将图像数据分组 针对无线传输信道特征进行
,
错编码 经短波调制解调器送入短波电台发送。终端的指
,
中心是将多路短波电台数据以频分方式分别接收后, 通过
道解码, 使图像解压缩, 进而还原为检测现场图像, 并存档等
指挥中心具有发送相关控制指令、调整检测点图像设备切换
检测角度变换等功能。
2 火灾识别软件总体设计
火灾识别算法对于整体系统至关重要。判断监测区域是
否发生火灾的过程可分为 4 个阶段。第 1 个阶段是异常情况
的检测, 判断是否有可疑情况, 图像差分算法运算量不大, 能
够满足系统实时性的要求; 第 2 个阶段是基于小波的异常情
况判断, 当有可疑情况发生时, 判断是存在烟雾或火焰还是
其他视频模糊; 第 3 个阶段是火焰和烟雾图像的提取, 利用
颜色特征和 RGB颜色空间聚类分割出可疑区域;第 4 个阶段
是特征检测, 根据火焰和烟雾的一些特征, 判断可疑区域是
否确实发生火灾。识别流程图如图 2 所示。
3 火灾识别算法
3.1 异常情况的检测
对某一摄像头来说, 其所摄得的图像背景在大部分时间
[3]
里应该是比较一致的, 表明属于正常情况 。如果对每幅图像
均采用复杂的检测算法来检测, 其速度慢且效果差。事实上
只需通过粗看来判断有无异常情况即可。如果有异常情况,
可再进行细致复杂的检测。因此, 为提高系统对图像的处理
速度, 可对序列图像作减法运算。减法运算主要用于检测同
一场景的两幅图像之间的变化
Δfi(x, y)=fi(x, y)-f0(x, y) (1)
式中, f0(x, y)为参考图像, 即上一时刻判断为无火灾发生时的
[4]
图像, 参考图像定时更新 。若有异常情况即 Δfi(x, y)≥T时,
系统会再做进一步判断。
3.2 基于小波的异常情况判断
在森林火灾发生初期, 烟雾的大面积扩散可能遮挡背景
中较大面积的边缘。因此, 当系统判断疑似火灾时, 可对可疑
[5]
图像进行小波变换, 判断是否产生烟雾 。
图 3 为待处理的原火灾烟雾图像, 小波分解后的 3 幅高
频分量子图像包含水平方向(H)、垂直方向(V)、对角方向(D)的
[6]
边缘信息 (图 4, 图 5)。当检测视频图像中存在烟雾时, 检测
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