楊亞潔，薛 靜，喬鴻海，劉 宇

（西北工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，陜西 西安 710072）

基于多特征匹配的視頻圖像火災(zāi)火焰檢測(cè)方法研究

楊亞潔，薛 靜，喬鴻海，劉 宇

（西北工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，陜西 西安 710072）

相對(duì)傳統(tǒng)的視頻圖像火災(zāi)檢測(cè)方法，提出一種基于多特征匹配的視頻圖像火災(zāi)火焰檢測(cè)方法。首先，算法采用改進(jìn)的混合高斯分塊模型對(duì)監(jiān)控畫(huà)面中的動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分；再利用顏色概率統(tǒng)計(jì)模型提取動(dòng)態(tài)區(qū)域的顏色特征，并分割出疑似火災(zāi)區(qū)域；最后，通過(guò)統(tǒng)計(jì)疑似火災(zāi)區(qū)域圓形度特征并判斷火災(zāi)火焰是否存在。實(shí)驗(yàn)表明：算法對(duì)火災(zāi)火焰的檢測(cè)識(shí)別準(zhǔn)確率較高，并具有較好的實(shí)時(shí)性和抗干擾性。

火災(zāi)火焰檢測(cè)；改進(jìn)混合高斯分塊模型；顏色概率統(tǒng)計(jì)模型；區(qū)域圓形度特征

智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)是智能消防安全系統(tǒng)(Intelligence Fire Safety System)中的重要組成部分。基于視頻圖像的火災(zāi)檢測(cè)方法也成為目前火災(zāi)檢測(cè)技術(shù)的重要研究方向之一。Tian Qiu[1]等學(xué)者提出利用自適應(yīng)邊緣檢測(cè)來(lái)提取火焰尖角特征，作為火災(zāi)識(shí)別判斷的依據(jù)。但是對(duì)于航拍、野外拍攝等距離較遠(yuǎn)的情況下，上述方法難以實(shí)現(xiàn)。胡國(guó)良[2]等人同時(shí)也提出利用混合高斯模型(Gaussian Mixture Model)進(jìn)行火災(zāi)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的檢測(cè)。但是，傳統(tǒng)的混合高斯模型在火焰目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中，實(shí)時(shí)性較差并且火焰中心處會(huì)出現(xiàn)“空洞”現(xiàn)象，導(dǎo)致一些火災(zāi)區(qū)域的漏檢。

針對(duì)上述各種火災(zāi)識(shí)別方法的不足，本文提出了一種基于多特征匹配的火災(zāi)檢測(cè)算法。首先，利用改進(jìn)混合高斯分塊模型對(duì)畫(huà)面中的火焰動(dòng)態(tài)區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)。然后，采用顏色概率統(tǒng)計(jì)模型對(duì)動(dòng)態(tài)區(qū)域像素點(diǎn)進(jìn)行顏色特征的提取，準(zhǔn)確地分割出疑似火災(zāi)區(qū)域。最后，提取疑似火災(zāi)區(qū)域的區(qū)域圓型度特征，并通過(guò)觀察邊緣變化離散度來(lái)判定是否存在火災(zāi)火焰。

1 改進(jìn)混合高斯分塊模型的火災(zāi)區(qū)域檢測(cè)

1.1 混合高斯分塊模型機(jī)理

火焰在燃燒的過(guò)程中，由于氣流、氣壓以及溫度等影響，火焰影像呈現(xiàn)出運(yùn)動(dòng)特性?；旌细咚鼓Ｐ蛯?duì)火災(zāi)動(dòng)態(tài)區(qū)域能夠進(jìn)行較為精確地檢測(cè)，從而排除大量的背景干擾區(qū)域。傳統(tǒng)混合高斯模型計(jì)算復(fù)雜度較高，實(shí)時(shí)性較差。本文將監(jiān)控畫(huà)面轉(zhuǎn)換為灰度圖像[3]，并將監(jiān)控畫(huà)面劃分成若干個(gè)3×3的像素塊，求其像素塊的均值和方差。每個(gè)像素塊的灰度均值和方差代替區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行混合高斯模型的建立和學(xué)習(xí)，這樣極大地減少了運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)的計(jì)算量。

其中T1度量了背景高斯成分在整個(gè)概率分布中所占的最小比例，T1取經(jīng)驗(yàn)值為0.65。

1.2 改進(jìn)背景學(xué)習(xí)更換變量

火焰的燃燒特點(diǎn)是外焰變化較為頻繁，頻率達(dá)到10 Hz以上。而內(nèi)焰和焰心的變化頻率要遠(yuǎn)低于外焰變化的頻率。傳統(tǒng)混合高斯模型的背景更新采用的是固定頻率，對(duì)于變化速率較慢的目標(biāo)檢測(cè)效果較差。在燃燒的過(guò)程中，火焰內(nèi)焰和焰心灰度值的變化逐漸穩(wěn)定，混合高斯模型會(huì)利用其作為新的模型參數(shù)，導(dǎo)致監(jiān)控畫(huà)面中將形成不規(guī)則的火焰輪廓，并且中心處出現(xiàn)“空洞”的現(xiàn)象，導(dǎo)致一些火災(zāi)區(qū)域的漏檢(如圖1(b))。

本文利用改進(jìn)混合高斯模型[4]結(jié)合了背景差法，增加了背景訓(xùn)練變量，用于改良背景模型的更新方式。

其中，TraBj,t代表了第M個(gè)像素塊均值在第t幀時(shí)刻背景學(xué)習(xí)變量，學(xué)習(xí)效率為0.012，幀差閾值T2為15，背景更新閾值Tc為25；當(dāng)match=1時(shí)，當(dāng)前像素塊均值與背景像素塊匹配，算法認(rèn)定為背景像素塊，然后利用混合高斯分塊模型進(jìn)一步的檢測(cè)運(yùn)動(dòng)前景。否則，算法將認(rèn)定為目標(biāo)前景像素塊，并且在后續(xù)視頻序列繼續(xù)保留。

在燃燒的過(guò)程中，內(nèi)焰和焰心處的像素塊的均值變化逐漸穩(wěn)定，但算法保留了其目標(biāo)前景像素塊，不再使用混合高斯模型進(jìn)行前景檢測(cè)。從而，內(nèi)焰和焰心區(qū)域避免了誤判為背景區(qū)域，并造成“空洞”的現(xiàn)象(如圖1(b))。其中，圖1為火災(zāi)動(dòng)態(tài)區(qū)域檢測(cè)仿真結(jié)果圖，其中(a)為火焰視頻序列；(b)為混合高斯模型的火焰視頻序列檢測(cè)結(jié)果；(c)為改進(jìn)混合高斯模型的火焰視頻序列檢測(cè)結(jié)果。圖2為改進(jìn)混合高斯分塊模型算法流程。

圖1 火災(zāi)動(dòng)態(tài)區(qū)域檢測(cè)仿真結(jié)果圖Fig. 1 Result of fire dynamics area detection simulation

2 基于概率統(tǒng)計(jì)模型的顏色特征識(shí)別

火焰顏色由于溫度的影響，從焰心到外焰的顏色順序?yàn)榘导t、紅、橙黃、黃和淡藍(lán)色。文獻(xiàn)[2]中提出對(duì)R、G、B 3個(gè)分量設(shè)定相應(yīng)的閾值，進(jìn)行顏色特征提取及其區(qū)域分割。此方法簡(jiǎn)單易行，但檢測(cè)效果欠佳(如圖3(b))?；陬伾怕式y(tǒng)計(jì)模型[5]的方法進(jìn)行顏色特征提取及其區(qū)域分割。通過(guò)先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)知識(shí)，火焰樣本中R、G、B 3個(gè)分量，R分量值大于B分量值，B分量值大于G分量值。每個(gè)分量都可以近似服從高斯概率分布。圖像預(yù)處理過(guò)程中，采用3×3的均值濾波器對(duì)其圖像3個(gè)分量進(jìn)行平滑處理，消除部分高斯噪聲。同時(shí)確定每個(gè)分量中的像素點(diǎn)大小為其8領(lǐng)域的均值，待測(cè)樣本空間大小為9。

圖2 改進(jìn)混合高斯分塊模型流程圖Fig. 2 Flowchart of improved Gaussian mixture block model

Dc反映了概率模型下的置信度值，用于檢測(cè)像素點(diǎn)是否符合火焰顏色特征。公式(11)中，利用曲線擬合的方法將分段函數(shù)來(lái)代替概率密度函數(shù)計(jì)算概率值的大小，提高算法的執(zhí)行效率。通過(guò)公式(12)進(jìn)行火災(zāi)區(qū)域的二值化圖像分割。

其中，置信度閾值T3為3.5; λ為權(quán)重參數(shù)；ω為權(quán)重比率，并滿足 ω1>ω3>ω2的關(guān)系。仿真實(shí)驗(yàn)表明：顏色概率統(tǒng)計(jì)模型相對(duì)于閾值模型能夠?qū)鹧嫒紵齾^(qū)域進(jìn)行更為準(zhǔn)確地分割。圖3為顏色特征檢測(cè)仿真結(jié)果圖，其中(a)為火災(zāi)圖像；(b)為閾值模型的火焰區(qū)域檢測(cè)結(jié)果；(c)為顏色概率統(tǒng)計(jì)模型的火焰區(qū)域檢測(cè)結(jié)果。

圖3 顏色特征檢測(cè)仿真結(jié)果圖Fig. 3 Results of color feature detection simulation

3 基于區(qū)域圓形度的火災(zāi)動(dòng)態(tài)特征提取

火災(zāi)發(fā)生過(guò)程中，火焰的輪廓相對(duì)其他特征更容易檢測(cè)，并且具有閃爍、跳動(dòng)、搖擺等特點(diǎn)。算法對(duì)疑似火災(zāi)區(qū)域的圓形度[6]進(jìn)行提取和識(shí)別，分辨出干擾區(qū)域(燈光、燭光以及身著紅黃顏色外套的行人)和火災(zāi)區(qū)域。區(qū)域圓型度(Zone Circularity)是表征在視頻序列中，區(qū)域輪廓變化程度的特征量。設(shè)監(jiān)控畫(huà)面在第t幀圖像中第m個(gè)區(qū)域的圓形度為cmt。

首先，利用邊緣檢測(cè)算子對(duì)疑似火災(zāi)區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到檢測(cè)區(qū)域的輪廓；然后，提取檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行區(qū)域的圓形度特征。視頻采集過(guò)程中，取前n1幀為訓(xùn)練樣本，按照公式(16)計(jì)算訓(xùn)練樣本均值Etrair(t;m)；公式(17)計(jì)算訓(xùn)練樣本方差(t;m)，其中(t;m)表示了訓(xùn)練樣本的區(qū)域邊緣變化的離散度。

通過(guò)采集當(dāng)前檢測(cè)區(qū)域的n2幀圖像作為觀測(cè)樣本，按照公式(14) 、(15)、(16)、(17)計(jì)算觀察樣本的區(qū)域圓形度均值Eobs(t;m)。若滿足條件 |Eobs(t;m)-Etrd(t;m)|≤ 16δ2train(t;m)，則觀測(cè)樣本與訓(xùn)練樣本匹配，判斷檢測(cè)區(qū)域?yàn)楦蓴_區(qū)域；否則，算法判定為火災(zāi)區(qū)域。圖4為視頻序列中的區(qū)域圓形度仿真測(cè)試結(jié)果。

圖4 視頻序列中的區(qū)域圓形度仿真測(cè)試結(jié)果Fig. 4 Results of video sequence region circularity simulation test

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析

4.1 實(shí)驗(yàn)條件及其流程圖

實(shí)驗(yàn)計(jì)算機(jī)的配置為處理器Intel Pentium 4 CPU、2G內(nèi)存、操作系統(tǒng)為Microsoft Windows XP Professional。實(shí)驗(yàn)的編寫(xiě)環(huán)境為VC++6.0。

首先進(jìn)行程序的初始化預(yù)先設(shè)置，包括視頻圖像參數(shù)、混合高斯分塊模型和火焰樣本中的參數(shù)初始化等。當(dāng)視頻信息輸入時(shí)，進(jìn)行圖像的預(yù)處理，利用改進(jìn)混合高斯分塊模型檢測(cè)和分割出動(dòng)態(tài)區(qū)域；然后，程序僅對(duì)動(dòng)態(tài)區(qū)域采用顏色概率模型進(jìn)行像素級(jí)的火焰顏色特征提??；符合火焰顏色特征的區(qū)域進(jìn)行邊緣輪廓檢測(cè)，計(jì)算其區(qū)域圓形度值。通過(guò)將鄰近10幀作為觀測(cè)樣本，計(jì)算出觀測(cè)樣本的區(qū)域樣本均值。最后，判定監(jiān)控畫(huà)面是否存在火災(zāi)區(qū)域并顯示。其中，圖5為程序主流程圖。

圖5 程序主流程圖Fig. 5 Main flow chart of program

4.2 結(jié)果分析

1 ) 火災(zāi)火焰檢測(cè)部分。根據(jù)圖4得到對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，取視頻序列的前30幀為訓(xùn)練樣本。通過(guò)對(duì)布置模擬火災(zāi)場(chǎng)景(包括室內(nèi)和戶外)的視頻和導(dǎo)入真實(shí)的火災(zāi)場(chǎng)景視頻進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。本文算法的火災(zāi)視頻檢測(cè)結(jié)果為圖6所示。

其中，圖6(a)和(b)反映了算法能夠在室內(nèi)和戶外對(duì)火災(zāi)區(qū)域進(jìn)行較為正確的檢測(cè)；圖6(c)和(d)反映了算法能夠區(qū)分火災(zāi)區(qū)域和干擾區(qū)域(身著干擾顏色衣服的行人)。實(shí)驗(yàn)表明：算法能夠較為準(zhǔn)確地檢測(cè)火災(zāi)區(qū)域，平均正確率達(dá)到93.9%，并對(duì)干擾物有分辨能力。其中，表1為檢測(cè)正確率測(cè)試結(jié)果。

圖6 本文算法的火災(zāi)視頻檢測(cè)結(jié)果Fig. 6 Results of fire video detection algorithm

表1 檢測(cè)正確率測(cè)試結(jié)果Tab.1 Result of detection accuracy test

2）實(shí)時(shí)監(jiān)控部分。通過(guò)對(duì)錄制的監(jiān)控畫(huà)面分析，算法平均每幀處理時(shí)間為49.2 ms以下，系統(tǒng)每秒能夠處理20幀以上，基本滿足實(shí)時(shí)性的要求。其中，表2為時(shí)間指標(biāo)測(cè)試結(jié)果。

表2 時(shí)間指標(biāo)測(cè)試結(jié)果Tab.2 Result of timing indicators test

根據(jù)兩部分實(shí)驗(yàn)綜合表明，本文方法識(shí)別正確率較高，并具有實(shí)時(shí)性的要求，尤其在視頻(b)中拍攝地點(diǎn)較遠(yuǎn)，火焰尖角和閃爍特征不明朗的特殊場(chǎng)景條件下，本文方法有著較好的識(shí)別效果。

5 結(jié) 論

本文提出基于火災(zāi)影像的動(dòng)態(tài)特性、顏色特征以及火焰區(qū)域圓形度多特征匹配的視頻圖像火災(zāi)識(shí)別方法。首先，利用改進(jìn)混合高斯分塊模型檢測(cè)火災(zāi)動(dòng)態(tài)區(qū)域，提高了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)速率并且減少了火焰圖像中的“空洞”現(xiàn)象；其次，采用顏色概率模型進(jìn)行顏色特征提取，分割出更為準(zhǔn)確的疑似火災(zāi)區(qū)域并去除了大量的無(wú)關(guān)背景區(qū)域；最后，利用區(qū)域圓形度特征值完成火災(zāi)區(qū)域和干擾區(qū)域的辨識(shí)。該方算法識(shí)別準(zhǔn)確性較高，具有實(shí)時(shí)性和抗干擾性；算法復(fù)雜度適中，可移植性強(qiáng)，適合于嵌入式火災(zāi)自動(dòng)檢測(cè)裝置中的運(yùn)用。

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Research of fi re fl ame detection method in video image based on multi-features matching

YANG Ya-jie, XUE Jing, QIAO Hong-hai, LIU Yu
（ College of Automation, Northwestern Polytechnic University, Xi'an 710072, China）

Compared the traditional method of fire detection in video image, a method based on the multi-features match for fire flame detection was presented. Firstly, this method employ improved Gaussian mixture block model to divide the dynamic area in the monitor screen; secondly, method employ color probability statistical model to extract the color feature of dynamic area and segment the suspected fire area; Finally, calculating the zone circularity characteristics of suspected fire area can judge the existence or not existence of fire. The experimental results show that this method can recognize the fire flame area accurately and has real-time monitoring ability and anti-interference.

fire flame detection; improved gaussian mixture block model; color probability statistical model; zone circularity characteristics

TN702

A

1674-6236(2014)03-0186-04

2013–06–15 稿件編號(hào)：201306094

西北工業(yè)大學(xué)研究生創(chuàng)業(yè)種子基金(Z2012109)

楊亞潔(1990—)，女，河南三門(mén)峽人，碩士。研究方向：系統(tǒng)工程。