一种基于图像识别的火源精准定位方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111973919A(43)申请公布日2020.11.24(21)申请号202010586482.9G06T5/30(2006.01)(22)申请日2020.06.24G06T7/11(2017.01)G06T7/13(2017.01)(71)申请人江苏深渡消防装备科技有限公司G06T7/73(2017.01)地址212004江苏省镇江市高新区南徐大G01D21/02(2006.01)道101号5楼H04N7/18(2006.01)(72)发明人程黎纪炜徐神海王湘来(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204代理人王恒静(51)Int.Cl.A62C27/00(2006.01)A62C31/02(2006.01)A62C37/00(2006.01)G06K9/00(2006.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称一种基于图像识别的火源精准定位方法(57)摘要本发明公开了一种基于图像识别的火源精准定位方法，包括以下步骤：智能消防机器人进入到火灾现场后，启动红外火焰传感器、气体烟雾传感器和温湿度传感器，测定火焰指标、烟雾指标以及温湿度指标，智能消防机器人停留在现场一段时间，并持续将数据传送给控制模块，若所有指标都在阈值范围内，则判定无火灾发生，否则，启动智能消防机器人的摄像头，对现场进行视频拍摄，将其设定为疑似火灾区域并标记疑似火灾区域的火源位置，本发明不只是采用传感器进行判断火灾区域，还通过图像识别的方法对火源信息进行再次确认，提高了火源识别的精准度并确定了火焰位置，为消防机器人灭火奠定了良好的基础。CN111973919ACN111973919A权利要求书1/2页1.一种基于图像识别的火源精准定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)智能消防机器人进入到火灾现场后，启动红外火焰传感器、气体烟雾传感器和温湿度传感器，测定火焰指标、烟雾指标以及温湿度指标，智能消防机器人停留在现场一段时间，并持续将数据传送给控制模块，(2)若所有指标都在阈值范围内，则判定无火灾发生，否则，进入步骤(3)；(3)启动智能消防机器人的摄像头，对现场进行视频拍摄，将其设定为疑似火灾区域并标记疑似火灾区域的火源位置，进入步骤(4)；(4)将得到的待处理视频段传输给控制模块，控制模块对所述待处理视频段进行分析处理，若疑似火灾区域为误判，则进入步骤(5)，否则进入步骤(6)；(5)再次进行处理判断，若疑似火灾区域为误判，则进入步骤(7)，否则进入步骤(6)；(6)确定火灾区域的火源位置，并开启智能消防机器人的灭火机构，对火灾区域进行灭火；(7)控制智能消防机器人的撤离疑似火灾区域。2.根据权利要求1所述的基于图像识别的火源精准定位方法，其特征在于，所述控制模块对所述待处理视频段进行分析处理，方法包括：(31)获取当前最高温度及坐标，采用区域增长法对待处理视频段的每一帧图像进行图像分割，得到目标区域；(32)采用Blob提取方法对所述目标区域进行特征分析，得到最终符合判决条件的目标区域；(33)对多帧图像采用分段均值法提取火源的动态特征，从而判断是否存在火源。3.根据权利要求1所述的基于图像识别的火源精准定位方法，其特征在于，对火源位置进行定位采用的方法包括：(34)对图像RBG通道进行拆分，使用高斯滤波对图像平滑化处理，对图像各通道设定相关阈值，将降噪后的图像加以二值化，并对RBG三通道的图像进行膨胀、腐蚀、开闭运算的多次形态学操作，而后将图像转换为HSV颜色空间中，与原RGB三通道处理后的图像叠加得到联合运算出的类似火源物体的位置图像；(35)利用canny轮廓检测技术处理三通道联合运算出的图像，将类似火源物体的轮廓提取出来，再通过轮廓重心提取算法，提取轮廓重心，同时利用openCV的最小边界矩形，框出类似火源物体的确切区域；所述的轮廓重心提取算法，即在提取完所需的轮廓之后，将轮廓所有点先进行越界修正，将修正后点的轮廓整体的所有点的横纵坐标累加后求平均值，即得火源的重心坐标。4.根据权利要求1所述的基于图像识别的火源精准定位方法，其特征在于，所述分段均值法包括：对目标区域的像素对应的光流计算模值，并求取均值；当均值小于设定的阈值时，判定为非火灾区域，否则，将目标区域分成上中下三部分并且求其均值，但上段的均值大于中段的均值，且中段的均值大于下段的均值，则判定该区域为火灾区域的火源。5.根据权利要求1所述的基于图像识别的火源精准定位方法，其特征在于，所述智能消防机器人(1)包括主箱体(11)、行走机构(12)、灭火机构(13)，所述灭火机构(13)安装在主箱体(11)上，行走机构(12)设置在主箱体(11)的下方，在