于视频图像的森林火灾烟雾识别方法
基于视频的早期森林火灾识别算法研究
森林火 灾发生时 ， 参 与 燃 烧 的 主 要 是 各 种 草 本 和 木 本植 物 。在 白天 正 常 自然 光 照 下 ， 林 火 火 焰 主 要 集 中在 黄 色 到 红 色 范 围 内 。火 焰 颜 色 还 与 温 度 有 关 ， 温 度 较 低
远距 离、 大 面积 特 性 的 现 实 ， 提 出一 种 基 于 林 火颜 色特 征 和 形 态特 征 的 早期 火 灾 识 别 算 法 。 颜 色特 征 采 用 基 于 Ｒ ＧＢ颜 色 空
ｓ （ 饱和度） ｄ０ ． １ 。 由于 燃 烧 产 生 的 粉 尘 夹 杂 在 烟 雾 中 ，
统 稳定 有 着 重 要 的 作 用 。 目前 ， 国 内 外 的 森 林 防 火 技 术 主要有地面巡护 、 晾望台监测 、 航 空巡 逻 、 红外遥感 、 卫 星 监 测 等 。前 两 种 方 法 效 率 低 ， 危 险性 高 ； 后 三 种 方 法 则 投 资成本高 ， 实 施 复 杂 。因 此 ， 建 立 一 个 预 警 效 果 好 且 成 本
火 焰 中心 有 时 呈 白色 ， 但 所 占面 积 较 小 。火 焰 像 素 颜 色
值 的 ＲＧＢ颜 色 空 间 和 ＨＳ Ｖ 颜 色 空 间 中均 有 分 布 规 律 。
文章编号 ： １ ０ ０ ９ —０ ０ ２ ９ （ ２ ０ １ ３ ） Ｏ ４ 一Ｏ ４ １ ８ 一Ｏ ４
烟雾 的颜 色 主要 分 布在 黑 白之 间 的 灰 度 空 间 内 。烟
和 动 态 特 征 的检 测 。笔 者 提 出建 立 基 于 Ｒ ＧＢ颜 色 空 间 和 ＨＳ Ｖ颜色空间的烟雾颜色模型和火焰颜色模型 ， 对 林 火的静态特征进行识别 ， 然 后从 视 频 中 提 取 出 运 动 目标 ， 判断其是否满足颜色模型 ， 如果满足 ， 则 对 该 区 域 进 行 动 态 特 征 识 别 。此 动 态 特 征 识 别 方 法 主 要 基 于 火 焰 和 烟 雾 的形 态 特 征 ， 包 括 其 不 规 则 性 和 生 长性 判 断 。 １ 林 火燃 烧 现 象颜 色模 型
基于视频的烟雾检测预警系统在森林防火系统中的应用
Ｓ Ｔ ＹＳ ＥＭ ｏ Ｔ ＦｏＲＥＳ Ｉ Ｅ ＲＥＶＥＮＴＩ Ｎ ＹＳ ＥＭ ＴＦＲ Ｐ ｏ ｎ ｕ
（ｎｔｕｅＱ Ｃ ｍ ｕｅ Ａｐｉ ｔ ｎＴｃｎｌ ｙ Ｃ ｌ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅａ ｄＥ ｇｎｅｉ Ｉｓｔｔ 厂 ｏ ｐ ｔ ｐｌａｉ ｅｈｏｏ ，ｏｌ ｏ Ｃ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｎ ｎ ｉｅｒ ｇ，Ｃ ｏｇｉｇ ｉ ｒ ｃ ｏ ｇ ｉｅｆ ｒ ｅ ｎ ｈｎ ｑ ｎ Ｕ ｉ ｒｔ ｅｈ ｏ ｇ ， ｈｎ ｑ ｇ４ ０ ５ ， ｈｎ ） ｎｖ ｓｙｏ Ｔｃｎｌ ｙ Ｃ ｏｇｉ ０ ０ ４ Ｃ ｉ ｅｉ ｆ ｏ ｎ ａ 。 Ｃ ｌｇ Ｃ ｍ ｕｅ ｃ ｎｅａｄＥ ｇｎｅｉ （ ｏｅｅ ｌ ｏ ｐ ｔ Ｓｉ ｃ ｎ ｎ ｉ ｒ ｇ，Ｃ ｏｇ ｉ ｎｖｒｔ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｃ ｏｇ ｉ ００ ４，ｈｎ ） ｒ ｅ ｅ ｎ ｈ ｎｑｎ Ｕ ｉ ｓｙｏ Ｔｃｎｌ ｙ ｈ ｎｑｎ ４ ０５ Ｃ ｉａ ｇ ｅｉ Ｊ ｏ ｇ
到的 图像进 行处 理， 处理后再提取 可疑 区域并对可疑 区域火灾发生 时烟 雾的特征进行 识别 ， 主要 包括烟 雾的背景模糊度特征和扩 散 性特征 ， 对烟 雾的这些特征设计 了相 应的检测算法 ， 针 实现 对视 频中的烟 雾图像 的提取 、 检测并 自动报警。分析结果表明， 结 烟雾 特征设计的烟雾检测预警系统具有较好的识别效果， 在森林 防火预警 中有很强的实用性。 关键词
ｉ ｇ ｓ ｆ ｍ ｉｅ ｓ ｎ ｕｔ ｅ ，ｔ ｅ ａ ｔ ｍａｉ ｌ ｒ ｎ ，ａ ｅ ｒ ａ ｉ ｄ Ａ ａｙ ｉ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｓ ｔ ａ ｈ ｍｏ ｅ ｄ ｔ ｃｉｎ ａ ｄ ｅ ｒ ｒ ｉ ｇ ｍａ ｅ ｒ ｏ ｖｄ ｏ ，ａ ｄ ｆ ｒ ｒ ｈ ｕ ｏ ｔ ａａ ｍｉ ｇ ｒ ｅ ｌ ｅ ． ｎ ｌ ｓ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｔｅ ｓ ｋ ｅｅ ｔ ｎ ａ ｙ ｗａ ｎ ｈ ｃ ｚ ｓ ｏ ｌ ｎ
多类场景下无人机航拍视频烟雾检测算法
多类场景下无人机航拍视频烟雾检测算法近年来，无人机在各个领域的应用逐渐增多，其中之一就是烟雾检测。
烟雾是许多火灾发展的早期信号，能够提前发现火情，从而采取相应的救助和灭火措施，减少人员伤亡和财产损失。
然而，多类场景下的烟雾检测一直是一个具有挑战性的问题。
本文将介绍一种基于无人机航拍视频的烟雾检测算法，该算法可以在不同场景下准确地检测烟雾。
该算法的基本思想是利用无人机搭载的相机进行航拍视频，通过图像处理和机器学习算法实现对烟雾的检测。
具体来说，算法主要包括以下步骤：图像预处理、特征提取、分类和结果判定。
首先，对航拍视频的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强和图像分割。
由于无人机在航拍过程中可能会受到各种干扰，如风力、飞行速度等，因此图像中可能包含噪声。
去噪是为了减少这些噪声对后续处理的影响。
图像增强是为了使图像更加清晰，更容易检测到烟雾。
而图像分割是为了将图像中的烟雾与背景进行分离，提取烟雾特征。
然后，对预处理后的图像进行特征提取。
这里采用的是基于颜色、纹理和形状的特征提取方法。
颜色特征可以通过分析图像中烟雾的颜色分布来提取，烟雾通常呈现为灰色或白色；纹理特征可以通过计算图像的纹理特征来提取，烟雾的纹理通常比较模糊；形状特征可以通过计算烟雾的轮廓特征来提取，烟雾通常呈现为不规则的形状。
接下来，将提取的特征输入到分类器中进行分类。
这里采用的是支持向量机（SVM）分类器，通过训练一定数量的正负样本数据，使得分类器能够学习到烟雾的特征，并进行烟雾与非烟雾的判断。
同时，为了应对多类场景下的烟雾检测，可以采用多分类器组合的方法，将不同场景下的分类器进行组合，提高烟雾检测的准确率。
最后，根据分类器的输出结果判定烟雾是否存在。
如果分类器输出为烟雾，则认定检测到烟雾；反之，如果输出为非烟雾，则认定未检测到烟雾。
同时，还可以根据烟雾的特征提取结果进行烟雾的定位和面积估计，以便进一步判断火灾的大小和情况。
为了验证该算法的性能，我们收集了不同场景下的航拍视频，包括森林、城市和工厂等。
森林火灾智能识别的方法
森林火灾智能识别的方法一、图像识别技术图像识别技术是利用计算机对图像进行处理、分析和理解的过程。
在森林火灾智能识别中，通过图像识别技术可以快速准确地检测到火灾发生的区域，并获取火势蔓延的情况。
常用的图像识别算法包括基于阈值的分割算法、边缘检测算法、形态学处理算法等。
二、红外热成像技术红外热成像技术是利用红外探测器接收物体发出的红外辐射，将之转换成电信号后再转换成图像的技术。
在森林火灾智能识别中，红外热成像技术可以快速准确地检测到火灾的热源，并确定火灾的位置和大小。
由于红外热成像技术不受可见光影响，因此在夜间和烟雾条件下也能有效地进行火灾检测。
三、多光谱遥感技术多光谱遥感技术是利用不同光谱段的传感器对地球表面进行观测和监测的技术。
在森林火灾智能识别中，多光谱遥感技术可以通过对不同光谱段的图像进行比较和分析，发现异常的温度和光谱特征，从而快速准确地检测到火灾的发生。
多光谱遥感技术还可以提供火灾的蔓延趋势和火线长度等信息。
四、机器学习技术机器学习技术是人工智能领域中的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习规律和模式，从而进行分类、预测和决策等任务。
在森林火灾智能识别中，机器学习技术可以通过对历史火灾数据的学习和分析，构建预测模型，实现对未来火灾的预警和监测。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
五、无人机技术无人机技术是利用无人机进行航拍和监测的技术。
在森林火灾智能识别中，无人机技术可以快速获取火场的高清图像和视频，并通过搭载的红外传感器和多光谱相机等设备，实现火场温度和烟雾浓度的监测。
无人机技术还可以通过搭载的通信设备，实现火场实时图像的传输和远程控制。
六、智能传感器技术智能传感器技术是利用传感器进行信号采集和处理的技术。
在森林火灾智能识别中，智能传感器技术可以通过部署在林区的温度、烟雾等传感器，实现对火源的快速定位和火势的实时监测。
智能传感器技术还可以通过无线通信技术实现数据的传输和处理，为火灾预警和扑救提供及时准确的信息支持。
基于视频的烟焰检测方法研究
二 、基 于 图 像 的检 测
目前 视 频 设 备 所 采 集 到 的序 列 图像 都 是 彩 色 图像 ，彩 色 图像 的色 彩 信 息 非 常 丰 富 ，可 以为 图像 处 理 提 供 更 多 的依 据 和 条 件 。烟 焰 的 识 别方 法 多 是 在 灰 度 化 的 基础 上 进 行 的 ，往 往 会 忽 略 了 图 像 的色 彩 信 息 ，使 得 后 期 的 处理 更 加 复 杂 。在 此 ， 首 先尝 试 一 种 基 于 单 帧 图像 的烟 焰 检 测 方 法 ，可 以在 不 丢 弃色 彩 信 息 的情 况 下 对 图像 进 行 处 理 。
Ｒｅ ｅ ｒｈ ＆ 酶 Ｄ ｛ ｊ ｓ ａｃ ） 静０ 辩 ｅ
与 开 发
注：山西省自然基金项目资助 （ 编号 ：２ ０ ＠２０ ３ ０ ７ ００ ）
摘要
烟焰作为火灾最为明显的标志 ， 对于其进行 实时检测 ， 在火灾监控方 面有着重要的意义 。 传统的离
子式 、光电式、吸烟式等烟 雾探测器受到空间和时间的限制 ，不能进行实日 全面的探测… 寸 。本文提出了一 种基于视频的烟焰检测算法 ， 采用帧差法提取出差值 图像 ， 经过图像处理 ， 获得了理想的烟焰轮廓 ， 根据
小 。 算 量 【
其 中 ，Ｃ为 Ｒ、Ｇ、Ｂ 和 Ｈ、Ｓ 值 所 构 成 的 空 间 。 、Ｉ 分 割 结 果如 图 ３ 、４所 示 。 可 见 Ｒ Ｂ模 型模 糊 了 火焰 的 Ｇ 尖 角特 征 ，只 是 提 炼 出 了火 焰 的主 体 轮 廓 ，反观 Ｈ Ｓ模 型 的 Ｉ
分 割 ， 更 多 的 保 留 了 火焰 的细 节 特 征 ， 为后 期 的进 一步 处 理 奠 定 了基 础 。
处 理 与 分析 中， 常常 需要 把 Ｒ ＧＢ空 间 转 换 为 ＨＳ 空 间 ＿，如 图 ２ Ｉ ４ ］ 。
视频图像火灾烟雾识别仿真研究
｛ Ｎ ｏ ｎ ｅ － ｓ ｍｏ ｋ ｅ ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ ｝
本 文中 ， ｒ 的值 设 为 １ ０—１ ５之 问 ， ｄ 。 、 ｄ ： 、 ｌ 。 和 ｌ 的值 分 别为 ７ ０、 １ ５ ０ 、 １ ５ ０和 ２ ０ ０ … 。满 足 以上条件 的像 素值 统一 标
记为 １ ， 否则标记为 ０ 。
新， 获取 当 前 帧 的 背 景 模 型 之 后 ， 即 可 提 取 出 当 前 帧 的 运 动
量包 含了方向 ０和速度 ， 按下式计算
一 ｎ ） （ １ ）
区域 。为 了进一 步 排除 噪声 ， 使用 Ｏ ｓ ｔ ｕ算 法对 运 动 区域进 行二值化操作 。 在烟雾燃烧过 程 中 ， 其 一般 呈现 出浅 灰色 或深 灰 色 ， 这 表明烟雾像素 的 Ｒ、 Ｇ和 Ｂ三个值 近似相 等 。在 Ｈ Ｉ Ｓ颜色 空 间 中， Ｉ 对应成像亮度 和图 像灰 度 ， 是 颜 色 的明亮 程度 ， 由于 烟雾 的灰色 烟雾 的亮 度值 较 小 ， 因此 当烟雾 颜 色呈 浅 灰 色 时， Ｉ 值分布在灰度值 ｌ 和 ｌ ：之 间， 当呈深 灰色 时 ， Ｉ 值分 布 在灰度值 ｄ ． 和ｄ 之间 。具体判别规 则如下
为反映烟雾不规则运动 的特 征 ， 与此 同时 ， 光 流 速 度 的 平 均
在受 风速 影响较小 的情况下 ， 烟雾在 热流作用 下呈 向上
飘 动 的趋 势 ， 具有方 向和运动速度 ， 使 用 Ｈｏ ｒ ｎ— Ｓ ｃ ｈ ｕ ｎ ｃ ｋ （ Ｈ Ｓ ）
光流算法提取光 流特征 ， 为 了降低光 流计 算 的复杂 性 ， 只计 算相邻两 帧中疑似 烟雾 区域 的矩形框 中 的光 流 ， 并 统计 由二 值化处理后得 到的非零像素处 的光 流信息 ， 这样 大大减少 了 运算时 间 ， 提高 了处理效率 。假定 Ｐ （ ｉ ｊ ）和 Ｐ （ ｉ ， ）分别 表
基于视频图像的森林火灾识别算法研究
【 关键 词 】森 林 火 灾 图像 ； 焰 识别 ； 态特 性 ； 火 动 区域 增长 法 ； 隶属 度 函数
【 中图分类号】Ｔ ９ １ ４ Ｎ １． ７
文 章 编 号 ：ｏ ２ ８ ９ （ Ｏ ０）９ ０１ ６ ０ １０ — ６ ２ ２ １ Ｏ — — ３ １
基于视频图像的森林火灾识别算法研究 冰・ 技・ 实 术 用
齐怀琴 ， 徐 刚， 王 娜
（ 齐哈 尔 大 学 通 信 与 电子 工程 学 院 ， 齐 黑龙 江 齐 齐哈 尔 １ １ ４ ） ６ ０ １
１ 引言
基 于视 频 的 火 灾 检 测 方 法 是 当 前 火 灾 检 测 领 域 的
２ 火 灾 识 别 算 法
笔者 提 出 的火 灾 识 别 算 法 分 两个 步 骤 ： ）先 对 现场 １ 图像 进 行 预 处 理 ， 用火 焰 的静 态 和 动 态 特 性 ． 过 阈值 利 通 对 现 场 图像 进 行 分 割 ， 而 提 取 主 要 检 测 目标 ； ） 通 进 ２ 过 设 定 模 糊 判 定 法 则 以 及 隶 属 度 函数 来 判 断 目标 是 否
ｒ ｇｏ － ｒｗｉ ｇ ｅ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｒ ａ ｏ ｔｄ ｏ ｘｒ ｃ ｔｅ ａ ｇ ｔ ｒ ａ Ｔ ｅ ，ａ ｃ ｒ ｉｇ ｏ ｔ ｅ ｅ ｔｒ ｆ ｔ ｅ ｆ ｍｅ ｅ ｉｎ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ａ ｅ ｄ ｐｅ ｔ ｅ ｔ ｔ ｈ ｔｒ ｅ ａｅ ． ｈ ｎ ｃ ｏ ｄ ｎ ｔ ｈ ｃ ｎｅ ｏ ｈ ａ ｒ ｇｏ ａ ｄ ｈ ａ ｅ ａ ｌ
【 ｂｔａｔ ｎ ｔｉ ｐ ｐｒ ｅ ｏ ｓ ｆｅ ｅ ｃｉ ｅｈｄ ｂ ｓｄ ｏ ｉｅ ｉａｅ ｉ ｒｐｓｄ ｈ ｍ ｔｏ ｓｓ ｙａ ｉ Ａ ｓ ｃ】Ｉ ｈｓ ａｅ，ａ ｎｗ ｆｒ ｔｉ ｄｔ ｔ ｎ ｍ ｔｏ ａｅ ｎ ｖ ｏ ｍ ｇ ｓ ｏｏｅ ．Ｔ ｉ ｅ ｄ ｕｅ ｄｎｍ ｃ ｒ ｅ ｒ ｅ ｏ ｄ ｐ ｓ ｈ
基于视频图像的烟雾检测方法探析
似 的 视 频 运 动 ．用 以科 学地 判 断和 检 测 火 灾 ．并 采 取 有 效 的 扑 结 合 图像 序 列 中连 续 的 两 帧 、多帧 等 图像 加 以差 分 ，用 以 对 运
灭 行 动 。
动 目标 进 行 提 取 和 检 测 ．其 不 仅 对 于光 照 变化 适 应 性 强 ．而 且
２０１６年 ２ 月 上
基 于视 频 图像 的烟 雾检 测方法探 析
杨学富 （公安海警学院，浙江 宁波 ３ １５０００）
【摘 要 】近些年来 ，由于传统火灾探测技术的缺乏 ，不少研究学者开 始寻求现代化 火灾检 测方法。本文以视频 图像为基础 ，提出了一种在火灾
初期借助干视频及数字化图像对烟雾进行检测的方法 ，以科 学地确定着 火点，便于尽 快发现火灾 ，并采取有力 的措施予以扑灭。
２ 基于视频图像 的烟 雾检测 方法分析
以视 频 图像 为 基 础 的 烟 雾检 测 方 法 ．主 要 是 以监 控 视 频 中 火 灾烟 雾 的特 征 ．用 来 实现 早 期 火 灾检 测 。火 灾烟 雾 包括 静 态 、动 态 两 大特 征 。其 算 法 如 下 ：火 灾视 频 的 采 集 、图像 的 预 处 理 、烟 雾 运 动 特 征 的 分 析 、颜 色特 征 的检 测 、运 动 特 征 的检 测 、 火 情评 估 与 报 警
２．５ 运动特 征 的检测
１ 烟雾检测 技术概述
传 统 火 灾烟 雾 检 测 技 术 虽 然应 用 已趋 于成 熟 ．但 仍存 在 不 少弊 端 ，主 要 体 现 在 如 下 方 面 ： 就 接 触 式 火 灾检 测 器 而 言 ，由 于 空 间 大 、高度 高 ，早 期 火 灾 由 于 浓 度 小 ，达 不到 探 测 器 的报 警阀值 ，因而难 以及时被接收。② 对 于薄顶建 筑而言，一 经 阳光 照射 ．室 内顶 部 空 间将 迅 速 形 成 逆 温 层 ．火 灾所 产 生 的 烟 雾滞 留在 逆 温 层 之 下 ．难 以 成功 接 触 到 烟 雾探 测 器 。（ 对 于 非 接 触 式感 光 探 测 技 术 而 言 ．极 易 受 到 照 明 、电 焊 孤 等 多种 因 素 的 干扰 而形 成 误 报 。
基于视频流的林火烟雾运动目标检测方法的研究
基于视频流的林火烟雾运动目标检测方法的研究白书华;况明星【摘要】运动目标检测是实现视频图像分类与识别的前提.烟雾是森林火灾发生早期的显著特点和视觉现象,通过对林火烟雾图像的特征分析,研究了几种常用的运动目标检测方法,即帧间差分法、背景估计法等,分析了其实现过程,对比了它们的优缺点,并寻求最佳的视频林火烟雾运动目标检测方法.实验结果表明:改进的背景估计法结合色彩判断准则的方法不仅具有更好的烟雾捕捉能力,而且抗干扰能力强,将大大减轻后续图像识别的压力.%Moving object detection is the precondition for video image classification and recognition.Smoke is a distinctive feature of the early forest fire,forest fire smoke through the characteristics of the image analysis,several common moving target detection methods,analyzes the implementation process,comparing their advantages and disadvantages,and to seek the best forest fire smoke video moving target detection methods.The experiments also showed that the improved method with color background estimation criterion method not only has a better ability to capture smoke and anti-jamming capability,which greatly reduces the subsequent image recognition pressure.【期刊名称】《江西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(040)006【总页数】4页(P644-647)【关键词】运动目标检测;帧间差分法;背景估计法;色彩判断【作者】白书华;况明星【作者单位】南昌理工学院,江西南昌 330044;南昌理工学院,江西南昌 330044【正文语种】中文【中图分类】TP391.41运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术[1].在林火视频图像序列中，烟雾运动目标的检测效果直接影响后期的特征提取和识别，环境适应能力强是一个效果好的运动目标检测算法的基本要求，如处理阴影与遮挡、适应光线变化等；实时性良好也是检测效果好的表现，所以，在具体应用时，常需要兼顾算法的复杂度、可靠性以及算法的环境适用性.作为当前研究的热点和难点之一，多变的森林环境使运动目标检测的研究非常困难.森林视频监测包括静态和动态2种，绝大多数情况为静态监测[2].针对林火烟雾的颜色、扩散性等特点，本文研究了几种静态背景下的运动目标检测方法，并就背景更新、光线变化与干扰物扰动等问题进行了探讨.目前，运动目标检测方法有很多种，但针对不同实际应用，采用的检测方法也不尽相同.本文对基于视频流的林火烟雾运动目标检测方法进行研究，通过分析其实现过程与对比其优缺点，寻求最佳的运动目标检测方法[3].1.1 帧间差分法帧间差分法是一种运算快、检测较准确、应用广泛的经典算法.本文图像中疑似烟雾区域的分割是对连续帧的帧间差分法来实现[4]，具体为对不同帧做差分运算，设定灰度阈值，把差分图像转化为二值图像，可疑的运动区域就根据运动区域来提取.帧间差分法的流程图如图1所示.其具体实现步骤如下：(i)通过采样对监控录像中的帧序列进行抽取，采样率为1帧/s；(ii)对采样后的图像序列做预处理和两两差分运算；(iii)对差分图像进行二值化，设阈值T=90，灰度值小于T的为0，否则为1，并用矩形框圈出运动区域.图2为图像运动区域提取效果.实验表明，帧间差分法对行人、飞鸟等非烟雾运动物体未能较好地滤除，在视频图像大范围的微幅变化时，帧间差分法不能正确分离运动主体[5].1.2 背景估计法背景估计法不仅具有帧差法计算迅速的特点，而且对非运动主体微幅移动的滤过做了改进[6].该算法引入了背景机制，将某一帧与产生的背景帧进行差分运算，而非两两帧差，这既弥补了帧差法的不足，又使目标提取效果得到了改善.背景估计法的流程图如图3 所示.默认原始序列第1帧为初始背景，背景更新公式为Bn+1(x，y)=其中Bn+1(x，y)为第n+1帧背景图像中(x，y)坐标点的灰度值；In+1(x，y)为监控视频中采样序列第n+1帧中(x，y)坐标点的灰度值；a为权重系数.通过实验对比，本文设置a为0.6以确保既不影响运动主体的捕获能力，又可成功滤过图像轻微扰动[7].图4为背景估计法提取烟雾目标.实验表明，背景估计法较好地解决了帧差法的不足.但是，相对较大的a值虽然排除了轻微扰动的干扰物，但缓慢移动的烟雾本身也会被错误地排除而导致漏报[8].而采用帧差法或者设置a值小的背景估计法又会出现其他干扰物被误判成烟雾.1.3 改进的背景估计法与色彩判断准则相结合的方法针对上述2种方法的缺陷，考虑烟雾自身的扩散性，改进背景估计法，即引入原始背景来改变背景更新公式，以达到较好的烟雾分离与干扰物滤过效果[9].随着时间间隔的变大，扩散性使得不同帧之间的烟雾差异也变大，这点不同于干扰物的轻微扰动，原始背景作为一个长时间间隔的背景参考用来更新背景，使检测过程不会将缓慢变化的烟雾当作背景，这就是改进的背景更新方式的原理[10].改进的更新公式为Bn+1(x，y)=其中B1(x，y)表示图像序列第1幅图像的原始背景中(x，y)坐标点的灰度值，a，b是权重系数，且a+b<1.通过实验对比，本文在新算法中将a、b分别设置为a=0.4，b=0.3，这样不仅具有良好的缓慢移动烟雾的捕获能力，而且可以成功滤除干扰物的轻微扰动[11]，效果如图5所示，流程图见图6.色彩特征是林火烟雾众多特征中最直观的，主要为灰色或类灰色.利用该特性，人眼能够轻松判断出某些色彩明显不是烟雾的疑似物.在滤除非烟雾运动主体时，可以将色彩判断作为辅助手段[12].由图6易知，将背景估计法与色彩判断相结合后，排除了运动区域检测后的一些非烟雾干扰，减轻了后续的静态特征提取和模式识别的工作量[13].在色彩上云雾与烟雾极相似，进而色彩判断准则对云雾没有滤过能力.本文从烟雾捕获能力、干扰物滤除能力、算法性能与彩色运动区域滤除能力4个方面对文中研究的4种方法进行对比，实验结果如表1所示[14].从表1易知，在烟雾的捕获能力上，帧差法与改进的背景估计法相近且好于原始的背景估计法；在排除非烟雾干扰上，背景估计法与改进的背景估计法均大大优于帧差法；在算法性能方面，模型最简单的帧差法运行速度最快，而背景估计法与改进的背景估计法相差无几[15].采用改进的背景估计法结合色彩判断准则，该方法具有较高的精度和召回率，不仅具有良好的烟雾捕获能力，而且可以较好地滤除移动缓慢的干扰物，同时在色彩判断环节成功排除树林大幅晃动、彩色移动汽车等扰动，在提高抗干扰能力的同时减小了后期提取与识别环节的工作量.本文对帧间差分法、背景估计法、改进的背景估计法结合色彩判断等运动目标检测算法进行了研究，并通过4个方面的具体对比来反映其检测效果.改进的背景估计法结合色彩判断准则的方法对林火烟雾的运动检测总体效果良好，既减轻了后续图像识别的压力，又大大提高了系统的抗干扰能力[16].虽然该方法较好地排除了部分云雾干扰，但在出现云雾多发的地区很难实现，因为有这种情况的存在，所以该运动目标检测的算法还需进一步改进.【相关文献】[1]刘衍琦，詹福宇.图像与视频处理实用案例详解 [M].北京：电子工业出版社，2015：208-218.[2] 黄儒乐.基于视频图像的林火烟雾识别方法研究 [D].北京：北京林业大学，2011：18-56.[3] 孟凤，王成儒.多模态背景下快速运动目标检测的研究 [J].电子测量技术，2007，30(6)：33-35.[4] 杨帆，王志陶，张华.精通图像处理经典算法(Matlab版) [M].北京：北京航空航天大学出版社，2014：11-63.[5] 施晨丹.基于视频图像的林火监测方法研究与系统实现 [D].南京：南京理工大学，2013：8-23.[6] Teuvo Kohonen.Self-organized formation of topologically correct feature maps [J].Biological Cybernetics，1982(1)：121-128.[7] 苏漳文，刘爱琴，梁慧玲，等.基于气象因子的福建省森林火险预测模型 [J].森林与环境学报，2015，35(4)：370-376.[8] 钱兆楼.一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的预测方法 [J].电子测试，2015(20)：39-40.[9] Yu Chunyu，Fang Jun，Wang Jinjun，et al.Video fire smoke detection using motion and color features [J].Fire Technology，2010，46(3)：651-663[10] Burges C J C.A Tutorial on support vector machines for pattern recognition [J].Data Mining and Knowledge Discovery，1998，2(2)：121-167.[11] Corinna Cortes，Vladimir Vapnik.Support-vector networks [J].Machine Learning，1995，20(3)：273-297.[12] 邵坤艳.基于视频图像的火灾检测方法研究 [D].重庆：重庆大学，2015.[13] 王林林.基于机器视觉与图像处理技术的微钻刃面质量检测 [J].科技视界，2016(13)：12-16.[14]马彩云.基于图像处理技术的心率检测软件设计与实现 [J].山东工业技术，2016(11)：88-92.[15] 司红伟，全蕾，张杰.基于背景估计的运动检测算法 [J].计算机工程与设计，2011，32(1)262-273.[16] 饶裕林.基于视频的森林火灾识别方法研究 [J].电子世界，2016(10)：79-83.。
基于视频图像的林火烟雾检测方法
需要对采集的原始 图像进行预处理 。多数线性滤 可看成是带有灰度的像素点在图像平面上运动而 波器具有低通特性 ， 在去除噪声的同时也使图像 产 生 的瞬 时 速度 场 ， 也是 一 种 对 真实 运 动 场 的 近 的边 缘变 得模 糊 。为 了既 能去掉 噪声 实 现 图像 的 似估 计 。光 流场 的实 现 主要 分 为 两 步 ： ① 计 算光 平滑 ， 又可以保护图像 的边缘信息 ， 通常选取 ３ ｘ ３ 流场 ； ②通 过 光 流 场来 提 取 图像 中物 体 的 运 动信 中值滤波器 。它对去除脉冲干扰和椒盐噪声有很 息 。光流法的优点在于对于静态背景和动态背景
的特点 ， 这使得烟雾的运动检测相对更加困难 。目 将 其 作为林 火 烟雾 判断 的一个重 要 特征 。由于森
前， 常用 的运 动 目标 检 测 方法 主要 是 帧差 法 和光 林 中燃烧物不 同以及光线和气候等影 响， 林火烟 流 法 。 这 ２ 种 方法 各 具 特 点 ， 其适 用 性 也 略有 雾 通 常表 现为 偏 白 ， 灰 偏黄 ， 灰偏 黑 等颜 色 。虽然
摘 要 ： 烟 雾 是 早 期 森 林 火 灾最 为 突 出的 视 觉现 象 。 可 见光 视 频 监 控 技 术 以其 成 本 适 中 、 实时性强、 适用
范 围广等特点 已经成 为各 类林 火监 控平 台的首选方案 。 目前 国 内森林视 频监控平 台大多停 留在 人 工监视 阶段 ， 火情 自动识 别技术 由于误报 率过 高而没有成熟的应 用。因而， 林 火 自动识 别技 术
雾视频图像进行进一步筛选 。
项复杂而富有挑战性 的工作 ， 还需要相关工作者
做 更深 入 的研究 。
４ 图像 型火 灾探测技术林 业应用现状
林业无人机巡查与视频图像识别技术在防火中的应用推广
林业无人机巡查与视频图像识别技术在防火中的应用推广林业无人机巡查与视频图像识别技术的引入，为林业防火工作带来了巨大的变革。
在过去，防火工作主要依赖于人力巡查和飞机空中观察，效率低下且成本较高。
而有了无人机巡查以及视频图像识别技术的支持，林业防火工作可以更加智能化、高效化。
本文将探讨林业无人机巡查与视频图像识别技术在防火中的应用推广。
一、林业无人机巡查技术无人机巡查技术是指利用无人机飞行器对林区进行巡查和监测的一种技术手段。
无人机巡查技术的引入，使得林业防火工作从传统的地面巡查模式转变为空中巡查模式。
通过搭载高清摄像设备和红外热成像仪等先进设备，无人机可以实时采集林区的图像和数据，为防火工作提供了全面的信息。
无人机巡查技术具有以下优势：1. 高效性：无人机可以快速覆盖大面积的林区，大大提高了巡查效率。
2. 精准性：无人机可以飞越树冠层，观察到地面很难到达的地方，提高了防火工作的准确性。
3. 安全性：无人机取代了部分人力巡查，减少了工作人员进入危险区域的风险。
二、视频图像识别技术在防火中的应用视频图像识别技术是指利用计算机对采集到的视频图像进行分析和处理，识别出其中的目标物体、动作和行为等信息。
将视频图像识别技术应用于林业防火中，可以实现对火源的自动检测与报警，大大提高了火灾的发现和处理速度。
视频图像识别技术在林业防火中的应用主要包括以下几个方面：1. 火源自动检测：通过分析林区的图像数据，利用火焰的特征指标，识别出火源并进行自动报警。
2. 火势监测与评估：通过识别出火源和火势，结合实时天气数据和地形信息，进行火势的监测和评估，为灭火工作提供决策支持。
3. 烟雾识别与定位：通过分析视频图像中的烟雾信息，识别出烟雾的分布和位置，帮助防火人员准确定位火源。
4. 火情报告与预警：通过图像识别技术，及时生成火情报告并进行预警，提醒相关人员采取措施，确保火灾得到及时处理。
三、林业无人机巡查与视频图像识别技术的应用推广为了更好地推广林业无人机巡查与视频图像识别技术在防火中的应用，以下几个方面需要重点关注：1. 技术培训与人才储备：针对防火工作人员，开展无人机巡查和视频图像识别技术的培训，提高他们的操作技能和分析能力。
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的过程。
它包括变化最检测和自适应阈值分割．罐终得到序列羽像中运动存在与否的个运动模板。
Ｒ前常用的运动同标检测方法主要有１种背景减除法、光流法段帧差法ｐ１。
在背景减除法中，先对背景图像进行建模，然后利用当自Ｈ帧罔像与背景周像相减来确定运动区域。
随着时问的变化，光照条件通常会发生缓慢的改变，需要及时更新背景图像。
对于森林火灾监控现场，光照条件复杂，背景更新的速度往往跟不上环境的改变，从而容易造成严重的错分。
光流法，采用运动Ｒ标随时间变化的光流场特征性来提取和跟踪运动目标。
光流法虽然能直接用于摄像机运动Ｆ的日标检测．但计算复杂不适于实时处理，所以选两种方法都不适台坩来进行森林火，火熘雾识别。
帧差法，利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧图像之间进行著分米提取出图像中的运动区域。
鉴于帧差法对于动态环境具有较强的自适应性，且计算简单，所以采用此方法来实现对火灾烟雾运动的捕获，如图３。
运动区域的准确提取，对烟雾识别算法的识别率有着重要的影响．噤声的干扰根容易产生较丈的误差。
为了减少噪声的干扰，除了在每一帧中进行常规的滤渡处理以外，还需利片ｊ连续运动图像在对问上的相关性信息米消除噪声。
传统的帧问差算法只对单幅差分图像进行二值化，根据最大类问方差闽值，得运动二值化图像。
由于冒像信噪比低，差分图像序列中混有大量的白
囤３运动检测：抽）森林火灾视频戤囤（ｂ）单帧差分圈ｋ）单帻差分＝值他掘（ｄ）累积差分二值化由
埘于火灾烟棼Ｈ标，其存卅现、膨胀、消散过程中运动幅度小大．存传统单帧差分二值化罔像序列中值基本为ｌ，这样柱烟雾ｄ标附近区域像素值往往偏高，如罔３（ｃ）所示。
现取输入图像序列共取８帧，进行两两帧问差分并对差分图像累加，其崇
加２８执（８＋（８一１）佗），所以累加图像像素值在［ｑ２８】之问。
鳋实验测试验证，取阐值矗＝１０效果较好姐果像素值大于‘ｔ则该点像素值置为２５５，否则
像素值取Ｏ。
相对于传统的单帧帧差运动检测．如图３（０ｔ累积帧差法检测效果史好，如图３（ｄｋｍ川＝Ｒ嬲竭∽
３林火烟雾图像Ｍ距离识别
火灾烟雾图像在视觉特征上相对于娄烟运动目标提取中的主要干扰物（如晃动的树枝、飞乌、行驶的车辆等）还是有明显区别的，可以用颜色和纹理特性进行表征。
来自同一类别的特征值具有相
燃一圜麟．、＿一。
景嚣。
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基于视频图像的森林火灾烟雾识别方法
作者：郭炜强， 燕飞， 黄儒乐， 韩宁
作者单位：郭炜强,燕飞,韩宁(北京林业人学工学院 北京 100083)， 黄儒乐(北京林业人学信息学院北京 100083)
本文链接：/Conference_7528899.aspx。