【摘要】 本发明涉及烟雾检测和预警方法，是利用计算机视觉实时采集监控视频；用大小可变的窗口按照规则沿X、Y轴和时间轴T扫描视频得到子图像序列；利用模式识别和信号处理对子图像序列进行特征分析和提取，选用特征可以反映空间分布、时间分布、频率特性；采用统计分析，对每个子图像序列进行模式分类，确定该子图像序列对应位置是否有火灾发生；对所有的子图像序列检测结果进行区域合并、剔除操作，得到整个视场空间的检测结果，给出火灾检测的位置、大小、可信度等结果；本方法在应用时分为场景和烟雾模式特征训练学习阶段以及实时运行检测和报警阶段。广角探测和干扰算法，自动识别烟雾的不同特征，准确、实时的完成火灾检测，并及时发出报警信息。 ： 【专利类型】发明申请 【申请人】中国科学院自动化研究所 【申请人类型】科研单位 【申请人地址】100080 北京市海淀区中关村东路95号 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810239324.5 【申请日】2008-12-10 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101751744A 【公开公告日】2010-06-23 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101751744B 【授权公告日】2011-08-31 【授权公告年份】2011.0 【IPC分类号】G08B17/10; G01N15/00; G01N21/17; G06K9/00; G06K9/62 【发明人】王欣刚; 魏峥 【主权项内容】一种烟雾检测和预警方法，其特征在于：该方法包括步骤：步骤1：场景及烟雾模式特征训练学习阶段：首先采集视频图像样本；并标注含有烟雾的正样本和不含烟雾的负样本；从图像样本中提取用于反映空间分布、时间分布、频率特性的特征；通过对以上特征的统计学习确定统计数据模型及颗粒烟雾判决树；步骤2：检测和报警阶段：首先实时采集视频图像并保留一定数量的缓存视频图像；对视频图像进行预处理；利用统计数据模型及颗粒烟雾判决树通过层层递进的方式将视频图像中非烟雾的区域剔除，留下可疑区域，然后通过局部空间规则约束模块，局部时间约束模块的综合裁决留下可疑的烟雾区域并标注烟雾检测结果区域和报警。 【当前权利人】中国科学院自动化研究所 【当前专利权人地址】北京市海淀区中关村东路95号 【统一社会信用代码】12100000400010945B 【被引证次数】37 【被他引次数】37.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】37
