图像识别火灾检测报警系统的设计与实现

图像识别火灾检测报警系统的设计与实现黎小琴（武汉科技大学信息科学与工程学院，湖北武汉４３００８１）摘要：把图像处理技术引入火灾报警系统，利用计算机信息处理技术和图像自动识剐技术，以实现火灾检测及报警的自动化和智能化。通过摄像头对检测环境进行实时监控，定时采集图片信息，可根据不同的情况修改采集图片的频率，以适应不同的情况。再由计算机对图像进行处理和分析，根据火焰的基本特征在火灾的初期进行报警。该方法方便可靠，能在火灾初期跏¨一仟ｊ发出警告信号，可以得到令人满意的效果。关键词：图像处理；火灾探测；火灾报警；特征提取ＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐＩｅｍｅｎｔａｔｊｏｎＯｆｂａｓｅｄｏｎＦｉｒｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＡｌａｒｍＳｙｓｔｅｍＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＬｌＸｉａＯ—ｑｉｎＵｎｉｖｅｍｄｙｏｆｍｆｏｒｍａｔｉｎｎｏｆｆｉｒｅ（Ｃｏｌ／ｅｇ＇ｅＡｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｉｎｔｈｅｆｉｒｅａｆＩｎｆｏｒｍａｔ，ｂｎ＆话惭＆自学｜ｊｅｅ幢毽．ｈ似毽ｎ３，８Ｓｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｄＴｎｏ／ｏｇｙ，ｌｌ／ｕ，自ａｎ，拖蚰４３００８１。Ｑ翻ａ）ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｒｅｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏＷａＳｉｒＩｌａ静ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，ａｓｗｅｌｌｔｏｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｇａｔｈｅｒｅｄｉｎｕｓｅｄａＪａｒｍｓｙｓｔｅｍａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｙｔｈｅａｎｄＷａＳｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄａｎｄａｔａｌａｒｍ．Ｔｈｅｒｅａｌ－－ｔｉｍｅｍｏｎｉｔｏｒｅｄｂｙｔｈｅｃａｍｅｒａ，ａｎｄＷａＳｉｍａｇｅｒｅｇｕｌａｒｌｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓｏｆａｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓ．ｗｅｖⅢ＾即Ⅲ¨ｊ儿ＥｏｖＴｈｅｎｔｈｅｉｍａｇｅａｌａｒｍｉｎｐｒｏｃｅｓｓｅｄａｎｄａ舱ｌｙｚｅｄａｃｏｍｐｕｔｅｒａｃｃｏｒｄａｎｃｅｗｉｔｈｔｈｅｂａｓｉｃｆｅａｔｕｒｅｓｔｈａｔｃａｎｔｈｅｆｌａｍｅｉｎｔｈｅｉｍａｇｅ，ａｎｄｔｏｃｏｕｌｄｇｅｔｔｈｅｆｉｒｅｔｈｅｅａｒｌｙｓｔａｇｅｓｏｆｆｉｒｅ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔａｎｄｒｅｌｉａｂｌｅａｆｆｏｒｄｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｒｅｓｕｌｔｆｉｒｅａｌａｒｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄ３：ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｆｉｒｅａｌａｒｍ；ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ２．１图像分析根据对火焰图像燃烧特性的分析，一幅火焰图像的特征可以由以下变量表示：平均灰度、最高灰度、熵、方差、火焰丰度、能量。这些特征参数较全面地反映了燃烧火焰的基本特征，其中平均灰度反映了火焰辐射的平均光强；方差反映了火焰光强分布的不均匀程度；熵反映了光强变化的随机程度；火焰丰度反映了火焰占满程度；能量反映了火焰图像的辐射强度；脉动振幅分布，即图像的傅立叶变换反映了火焰的脉动特征。火焰的图像特征量如下：（１）火焰中心：指检测区域内火焰图像亮度最大部分的中心，即焰心。（２）火焰锋面：检测区域内火焰与背景的交界处，即火焰边缘。（３）火焰面积：指检测区域内火焰的大小范围。（４）火焰最低亮度ＬＹ：即在任何情况下，火焰的亮度的最低值不应低于此值。２．２系统总体方案火灾报警系统以控制计算机为中心，按系统功能和要求设计计算机程序，主要由图像采集单元、图像预处理单元、图像分析单元和火灾报警单元构成。本设计的特点是在ＶＣ＋＋环境中实现系统功能，可设置图像采集频率，根据具体情况设定相应的时间对图像进行采集处理。例如，每５秒对周围环境进行一次图像采集，每６秒对图片进行一次处理等。并且，利用ＭＡＴＬＡＢＥｎｇｉｎｅ（引擎）０１在ＶＣ＋＋环境中调用万方数据ＭＡＴＬＡＢ，利用ＶＣ＋＋这一优秀编程工具可以弥补ＭＡＴＬＡＢ在处理具体问题时的缺陷，利用ＭＡＴＬＡＢ的强大数值运算以及图像处理等功能则可以增强ＶＣ＋＋对图像处理、自动控制等方面的能力。整体框图如图ｌ所示。次采样，以下代码中的ｃ，ｆ姻ｅ１分语句为保存采样图像代码ｓｗｉｔｃｈ（ｎｌＤＥｖｅｍ）｛ｃａｓｅｌ：ｃａｐＦｉｌｅＳａｖｅＤＩＢ（ｇｈＣａｐＷｎｄ，一Ｔ（”Ｅ：＼＼ｐｒｏｊｅｃｔ＼＼Ｅｘｃｅｌ＼＼ｆｉｒｅ．ｂｍｐ”））ｌｂｒｅａｋｌ图１系统框架图ｃａｓｅ２：Ｃ２．３程序流程图程序流程图如图２所示。Ｔｈｒｅａｄ，ｔｈｉｓ，０，Ｏ），ｄｅｆａｕｌｔ：ｒｅａｔｅＴｈｒｅａｄ（ＮＵＬＬ，０，＾ｏ习ｖ图２程序流程图３主要功能模块（１）图像采集单元在编程控制方面，采用在ＶＣ＋＋环境中对摄像头进行控制的方式，实现对连续图像的定时采集，从而保证对周围环境火灾的实时监控。（２）图像预处理和分析单元主要通过应用ＭＡＴＬＡＢ编程实现。通过ＭＡＴＬＡＢ自身强大的工具箱函数对图像进行直方图均衡化、图像滤波、图像锐化和图像分割１４１。在ＶＣ＋＋中启用ＭＡＴＬＡＢＥｎｇｉｎｅ（引擎），实现在ＶＣ＋＋环境中对ＭＡＴＬＡＢ程序的调用。在判断有火情的情况下，弹出对话框报告火警信息。在２．２节中，已经对该系统进行了概述，将整个系统分为图像采集、图像处理和分析、ＭＡＴＬＡＢ与ＶＣ＋＋混合编程等几个模块是为了便于描述。事实上，各个部分是紧密相连的。其中，在ＶＣ＋＋环境中调用ＭＡＴＬＡＢ程序部分又分为以下几个部分，如图３所示。Ｉ均衡化｝—川滤波卜—卅锐化卜＿—川分割ｒ—卅检测ｌ图５图像处理框图３．１图像采集图像采集模块由ＶＣ＋＋程序控制，在创建的窗口区域中显示视频流，并对其进行定时采样。程序中，运用系统定时，每隔５秒钟对视频流进行一万方数据ｂｒｅａｋ；ｌ３．２图像处理摄像头采集到的是连续的图像，定时对图像进行取样，并将图像信息送入ＶＣ＋＋程序，进行处理分析。图４是采集到的火焰的原始图像。Ｃ¨ｍ—ｖⅢ＾ＣⅣ一¨吒提取原始图将要进行的图像首先，求出为平衡各灰化，得到的结果３．３图像分析本文利用亮度对比结合计算火焰图像的面积以及边缘轮廓周长的方法浅谈图像分析的方法。首先利用ＭＡＴＬＡＢ自带的函数计算图像的面积及边缘轮廓的周长：Ｔ＝ｂｗａｒｅａ（ＢＷ）Ｌ＝ｂｗｐｅｒｉｍ（ＢＷ）图７均衡化图像％图像面积％边缘轮廓周长通过图像亮度计算算法计算出图像的亮度，如图像加ｕ一”ｊ均衡化直方图如图８所示。亮度大于预先设定的火焰图像的先验亮度值，则判定有火情发生。ｖⅢ＾印Ⅲｕ图８均衡化直方图ｊ～Ｅ采用中值滤波．去除图像噪声。滤波结果如图９所示。ｏｖ将火焰图像和如图ｌｌ所示。万方数据对于采集到的图像，进行一系列的预处理后对像素进行逐点扫描，完成火焰亮度值的计算如下：（１）图像平均亮度Ｌ，（２）图像中亮度最大的局部区域（不包括孤立点）的亮度值ｎ，之后，将其与事先测验得到的火焰的最低亮度值进行比较，对火焰图像进行判断：（１）若Ｌ｝＜ＬＹ，则判定无火；（２）若Ｌ｝≥ＬＹ，则判定有火，进行报警。系统对采样得到的图像进行处理分析，根据火焰特征判断有火的情况下弹出对话框如图１２所示。图１２报警对话框经验证，本系统可以有效地显示监控范围内的实时可靠便捷。●中国计量学院学报，２００９．５，Ｖ０１．２０Ｎｏ．１：５５－５８．电子学与计算机，２００９．８，Ｖ０１．２６Ｎｏ．８：１８７－１８８．７．０在图像处理中的应用【Ｍ】．北京：４试验结果情况，并在火灾发生的早期实施报警。该系统简单实用，参考文献：［１】段悦，袁昌明．火灾探测中动态火焰的数字图像处理【Ｊ】．ｆ２】杨莹．图像识别火灾探测报警系统的研究与设计【Ｊ】．微【ｊ】罗军辉．ＭＡＴＬＡＢ机械工业出版社，２００５．８：１－３２５．【４】姚敏．数字图像处理【Ｍ】．北京：机械工业出版社，２００＆８９－２７５作者简介：黎小琴（１９８５一），女，硕士研究生，主要研究方向为基于网络的计算机应用。收稿日期：２０１０－０８－２ｌ图像识别火灾检测报警系统的设计与实现作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：黎小琴，LIXiao-qin武汉科技大学,信息科学与工程学院,湖北,武汉,430081计算机安全NETWORK