本發(fā)明屬于計算機視覺領(lǐng)域，涉及一種降低森林火災(zāi)預(yù)警誤報率的方法。

背景技術(shù)：

目前在使用帶有電動云臺的攝像頭進行森林火災(zāi)監(jiān)控的場景中，通常都是由前端攝像頭進行可見光視頻和熱紅外視頻信息的采集，火災(zāi)預(yù)警信息的產(chǎn)生流程往往都是首先設(shè)定一個以紅外成像參數(shù)標(biāo)定的閾值，然后當(dāng)當(dāng)前幀的紅外視頻信息中有像素的數(shù)值超過預(yù)先設(shè)定的閾值時，則系統(tǒng)發(fā)出報警。這種方法的優(yōu)點是所有超過設(shè)定閾值的異常情況基本上都可以檢測出來，由于火焰的溫度一般都在設(shè)定的閾值以上，所以可以保障在熱紅外監(jiān)控下所有的火災(zāi)場景都不會被遺漏。其缺點是，可能會產(chǎn)生大量虛假的報警，例如當(dāng)攝像頭區(qū)域包含部分天空而此時太陽又恰好在該區(qū)域，則系統(tǒng)會不斷的產(chǎn)生報警。另外，工廠中的機器、馬路上行駛的汽車、村莊中人們使用的各種熱源等都會產(chǎn)生這些虛假報警。

對圖像進行語義標(biāo)注是近年來計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點之一。對圖像進行語義標(biāo)注有人工、半人工以及計算機自動完成等方式。目前的研究主要集中在對圖像進行自動標(biāo)注上。圖像上下文環(huán)境理解也是計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點之一，對計算機視覺的應(yīng)用具有重要影響，比如在一幅圖像中汽車出現(xiàn)在馬路這個上下文環(huán)境中是正常的，但是當(dāng)汽車出現(xiàn)在天空這個上下文環(huán)境中則是異常事件；一般文本環(huán)境下，如圖像或視頻編碼中，上下文信息的獲取是比較簡單的，只要得到相鄰像素的像素值即可，但是在圖像中就必須通過分割、識別等獲取圖像上下文信息。考慮到本發(fā)明應(yīng)用的場景，一般一個電動云臺攝像頭覆蓋的檢測范圍基本上都是固定的，因此不必通過計算機自動標(biāo)注，使用人工在全景拼接完成后標(biāo)注一次即可。這些標(biāo)注的區(qū)域及其對應(yīng)的規(guī)則就構(gòu)成了檢驗報警是否虛假的圖像上下文環(huán)境。相關(guān)研究在森林火災(zāi)視覺監(jiān)控系統(tǒng)中尚未見報道。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種一種基于圖像語義上下文環(huán)境降低森林火災(zāi)預(yù)警誤報率的方法，設(shè)計合理，克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，具有良好的效果。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于圖像語義上下文環(huán)境降低森林火災(zāi)預(yù)警誤報率的方法，該方法步驟如下：

步驟1：啟動用于森林防火監(jiān)控的攝像頭，獲得的所監(jiān)控區(qū)域的全景場景圖，并進行預(yù)處理，獲得監(jiān)控區(qū)域中不同場景的標(biāo)注，形成火災(zāi)誤警消除的圖像語義上下文環(huán)境。

所述步驟1具體包括如下步驟：

步驟1.1：按特定方法獲得當(dāng)前監(jiān)控區(qū)域的全景場景圖像，記錄全景圖像每一個像素點對應(yīng)的采集參數(shù)，包括焦距、水平方位角和垂直方位角，其中焦距來自于攝像頭，水平方位角和垂直方位角取自于云臺，以云臺的正北方向和水平方向?qū)?yīng)的中心像素點作為起始零度點，確定全景圖像上每一個像素點的水平方位角和垂直方位角,并將這些信息寫入全景像素信息數(shù)據(jù)庫Dp；

步驟1.2：在全景場景圖像中由人工劃定不同場景，包括：天空、湖泊、河流、馬路、鐵路、村莊、工廠等，并將不同區(qū)域的名稱及其范圍保存至圖像場景語義數(shù)據(jù)庫Ds。

步驟1.3：為圖像場景語義數(shù)據(jù)庫Ds各種不同場景設(shè)置相應(yīng)的行為規(guī)則如村莊區(qū)域在早中晚飯時間會有明顯的煙霧，在天空區(qū)域太陽在不同時間段可能出現(xiàn)的區(qū)域位置等。

步驟2：對所需監(jiān)控區(qū)域進行監(jiān)控，獲取當(dāng)前監(jiān)控幀和預(yù)警信息，如果當(dāng)前有預(yù)警信息則進入步驟3，否則繼續(xù)進行監(jiān)控。

步驟3：如果有預(yù)警信息，則將相關(guān)信息與圖像語義上下文環(huán)境信息進行對比，消除虛假報警。所述步驟(3)具體包括如下步驟：

步驟3.1：根據(jù)當(dāng)前輸入的視頻幀對應(yīng)的焦距和全景圖像的焦距，對輸入視頻幀進行縮小或放大，使輸入視頻幀與全景圖像中目標(biāo)大小相互匹配，然后根據(jù)輸入視頻幀對應(yīng)的云臺參數(shù)和數(shù)據(jù)庫Dp中的信息進行圖像位置定位；

步驟3.2：根據(jù)視頻幀的定位信息，進行預(yù)警位置的定位；

步驟3.3：將重新標(biāo)定過的預(yù)警位置與所述圖像場景語義數(shù)據(jù)庫Ds中的信息進行對比，確定預(yù)警出現(xiàn)的位置，并與所述相應(yīng)的行為規(guī)則進行驗證，如果符合規(guī)則，則消除報警要求，否則通過報警要求；如果預(yù)警位置出現(xiàn)在森林區(qū)域，則通過報警要求。

本發(fā)明所帶來的有益技術(shù)效果如下：

本發(fā)明使用在全景拼接圖像基礎(chǔ)上建立的全景像素信息數(shù)據(jù)庫Dp和圖像場景語義數(shù)據(jù)庫Ds獲得消除虛假報警的圖像語義上下文環(huán)境信息；較好地消除了虛假報警，大幅度的提高了火災(zāi)預(yù)警的準(zhǔn)確率。

附圖說明

圖1為基于圖像語義上下文環(huán)境降低森林火災(zāi)預(yù)警誤報率的方法的流程框圖。

圖2為用于消除虛假報警的圖像語義上下文環(huán)境的構(gòu)建的流程框圖。

圖3為對預(yù)警信息進行虛假消除的流程框圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖以及具體實施方式對本發(fā)明作進一步詳細(xì)說明。

針對使用帶有電動云臺的攝像頭進行森林火災(zāi)監(jiān)控的場景中虛假報警次數(shù)較多，如何提升報警準(zhǔn)確的問題，本發(fā)明提出了一種基于圖像語義上下文環(huán)境降低森林火災(zāi)預(yù)警誤報率的方法，其流程框圖如圖1所示。該方法主要包括兩部分，一部分是用于消除虛假報警的圖像語義上下文環(huán)境的構(gòu)建，包括：監(jiān)控區(qū)域的全景像素信息數(shù)據(jù)庫Dp和圖像場景語義數(shù)據(jù)庫Ds的建立，另一部分是對預(yù)警信息進行虛假消除。下面展開具體說明。

1、用于消除虛假報警的圖像語義上下文環(huán)境的構(gòu)建，其流程框圖如圖2所示。

首先根據(jù)特定方法獲得當(dāng)前監(jiān)控區(qū)域的全景場景圖像，同時記錄全景圖像每一個像素點對應(yīng)的采集參數(shù)Q(f,ω_h,ω_v)，包括焦距f、水平方位角ω_h和垂直方位角ω_v，其中焦距來自于攝像頭，水平方位角和垂直方位角取自于云臺，以云臺的正北方向和水平方向?qū)?yīng)的中心像素點作為起始零度點，確定全景圖像上每一個像素點的水平方位角ω_h和垂直方位角ω_v,并將這些信息全景像素信息數(shù)據(jù)庫Dp中。

在得到每一個像素點的所需信息后，就需要對全景場景圖像中由人工劃定不同場景，主要包括天空、湖泊、河流、馬路、鐵路、村莊、工廠等。在這里設(shè)想的是通過基于上下文感知的圖像標(biāo)注算法。對于輸入的未加標(biāo)注的全景圖和帶有標(biāo)簽圖像的混合區(qū)域集，使用支持向量機制識別分類圖像區(qū)域并標(biāo)注。對于未知區(qū)域建立上下文描述符，并結(jié)合圖像視覺特征進行聚類標(biāo)注，在此之后引入標(biāo)簽共生信息對每幅圖的標(biāo)簽集進行修正，最后將不同區(qū)域的名稱及其范圍保存至圖像場景語義數(shù)據(jù)庫Ds中。

接下來就是為圖像場景語義數(shù)據(jù)庫Ds各種不同區(qū)域設(shè)置相關(guān)行為規(guī)則，如村莊區(qū)域在早中晚飯時間會有明顯的煙霧，在鐵路上的固定時刻都有火車經(jīng)過，在天空區(qū)域太陽在不同時間段可能出現(xiàn)的區(qū)域位置等。行為規(guī)則一般包括：對象、時間、事件特征等不同屬性，一個區(qū)域的行為規(guī)則可能有很多條。

2、對預(yù)警信息進行虛假消除，其流程框圖如圖3所示。

根據(jù)當(dāng)前輸入的視頻幀I對應(yīng)的焦距fa和全景圖像P的焦距fp，對輸入視頻幀進行縮小或放大，其公式為：

I'＝Z(I,fa,fp)

上式中Z表示采取的具體的縮放技術(shù)，在具體實現(xiàn)時需要根據(jù)參數(shù)fa，fp考慮最終生成圖像I'的平滑性問題。在使輸入視頻幀與全景圖像中目標(biāo)大小相互匹配后，根據(jù)輸入視頻幀對應(yīng)的云臺參數(shù)和數(shù)據(jù)庫Dp中的信息進行圖像位置定位，其公式為：

I”＝Loc(P,I',Q)

上式中I”是定位后I'在全景圖像P中的信息。根據(jù)I”的信息對預(yù)警位置進行重新定位，獲得其在全景拼接圖像中的位置。

將重新標(biāo)定過的預(yù)警位置與圖像場景語義數(shù)據(jù)庫Ds中的信息進行對比，確定預(yù)警位置出現(xiàn)的區(qū)域，并對該區(qū)域的各種行為規(guī)則進行驗證，如果通過則消除報警要求，否則通過報警要求。

當(dāng)然，上述說明并非是對本發(fā)明的限制，本發(fā)明也并不僅限于上述舉例，本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明的實質(zhì)范圍內(nèi)所做出的變化、改型、添加或替換，也應(yīng)屬于本發(fā)明的保護范圍。