一种基于火焰和烟雾图像的矿井火灾识别与报警方法

本发明涉及一种基于火焰和烟雾图像的矿井火灾识别与报警方法,该方法涉及数字图像处理技术和通信技术等领域。
背景技术:
1、煤炭行业,瓦斯、火灾、水灾、顶板、煤尘等事故困扰着煤矿安全生产。数据表明,我国煤矿发生的重特大事故统计中,矿井火灾及火灾引起的爆炸是事故占比最高、致灾最严重的。矿井火灾一旦发生,如果火势不能得到及时控制,波及范围将迅速扩大,造成大量人员伤亡和财产损失;进一步可能会作为引爆源致使井下高浓度瓦斯和煤尘区域发生爆炸,对井下环境造成二次创伤。因此,快速识别井下火灾灾情,及时报警,有针对性的启动应急预案和应急救援,对于煤炭安全生产来说至关重要。
2、在现有的矿井火灾监测技术中,包括有各类传感器综合监测法,比如温度、烟雾、气体等传感器,该类监测虽然具有可靠性高、操作简单的优点,但是基于井下作业场景复杂,其布置及维护工作量大且受干扰源影响大;红外辐射测温装备监测法,能实现对火源进行测温,但是测温精度受井下环境因素及干扰源影响较大;视觉特征监测法,目前主流的矿井火灾监测技术,但是现有的监测技术采取判定火灾的特征变量较多,虽然信息特征包含丰富,但是所包含的不稳定因素也较多,基于多镜头及多帧图像综合判定火灾灾情,会导致判定时间较长,漏报率及误报率较高。
3、因此,有必要研究新的矿井火灾快速识别方法,缩短判定时间,减小现有监测技术针对矿井火灾感知的误报率和漏报率。尽早发现矿井火灾,并能够第一时间对火灾灾害进行报警,是及时进行应急救援,挽救井下遇险人员生命的重要保障。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于火焰和烟雾图像的矿井火灾识别与报警方法,该方法充分考虑了火灾阴燃及燃烧阶段图像特征。煤矿井下影响火灾识别的主要是矿井光源,而火灾火焰图像轮廓边界不规则,矿井光源图像轮廓边界规则,因此基于上述特征,本发明进行了矿井火灾火焰与其火灾干扰光源的区分及识别,并创新性使用的本发明提供的监控装置及图像处理方法,可有效减少背景噪声干扰,能够快速辨别火灾和干扰源,准确简单,能为井下遇险人员争取更多的救援和逃生时间。所述火灾火焰和烟雾图像识别与报警方法包括在机电硐室、巷道、采煤工作面和掘进工作面安装加装滤光片+补光灯的近红外防爆摄像机实时监测监控区域,补光灯根据设定的补光脉冲时长p1和非补光脉冲时长p2对摄像机实时监控的区域进行周期性循环补光,其中n1、n2为脉冲时长系数;t为摄像机视频周期,单位ms;f为摄像机帧频;在补光脉冲时长p1内,依据疑似火灾图像上疑似火灾目标区域特征是否满足火灾烟雾特征设定条件进行火灾预警;依据疑似火灾图像上疑似火灾目标区域特征是否满足火灾烟雾及火焰特征设定条件进行火灾1级报警;在非补光脉冲时长p2内,依据疑似火灾图像上疑似火灾目标区域特征是否满足火灾火焰特征设定条件进行火灾2级报警;依据在设定时间s内持续性出现火灾1级报警次数u1和出现火灾2级报警次数u2满足(u1+2u2)≥u设定条件时,则进行火灾3级报警,其中s≥(p1+p2),u≥3。
2、1.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述火灾报警判定的工作过程包括:
3、步骤1:补光灯根据设定的补光脉冲时长p1和非补光脉冲时长p2对摄像机实时监控的区域进行周期性循环补光,进一步执行步骤2;
4、步骤2:加装滤光片+补光灯的近红外防爆摄像机实时采集监控区域的视频图像,所述监控视频图像实时传输至监控服务器后端,并实时对监控视频进行分帧、图像去噪、图像增强后,得到连帧监控图像,进一步执行步骤3;
5、步骤3:当补光灯对摄像机实时监控的区域进行补光时,进一步执行步骤4;否则执行步骤9;
6、步骤4:逐帧判定补光脉冲时长p1内的帧图像像素特征值和mr,当第r帧图像像素特征值和f1≤mr<f2(r≥1),则判定该帧图像为疑似火灾烟雾目标帧图像,执行步骤5;当第r帧图像像素特征值和mr≥f2且(f2>f1且f1、f2为设定阈值),则判定该帧图像为疑似火灾烟雾及火焰目标帧图像,执行步骤6;当不满足上述疑似火灾图像判定条件,则返回步骤1持续监测;
7、步骤5:选取经处理后的包含第r帧图像的连续n(n≥5)奇数帧图像进行疑似烟雾目标区域图像增强;对增强后的目标帧图像qn进行二值化操作,进一步执行步骤7;
8、步骤6:选取经处理后的包含第r帧图像的连续k(k≥3)奇数帧图像进行疑似烟雾及火焰目标区域图像增强;对增强后的帧目标图像qk进行二值化操作,进一步执行步骤8;
9、步骤7:判定疑似火灾图像上疑似火灾目标区域特征是否满足火灾烟雾特征设定条件,若满足,则进行火灾烟雾预警,进一步执行步骤11,否则返回执行步骤1;
10、步骤8:判定疑似火灾图像上疑似火灾目标区域特征是否满足火灾烟雾及火焰特征设定条件,若满足,则进行火灾1级报警,进一步执行步骤13,否则返回执行步骤1;
11、步骤9:逐帧判定非补光脉冲时长p2内的帧图像像素特征值和mn,当第n帧图像像素特征值和mn≥f3(n≥1且f3为设定阈值),则判定该帧图像为疑似火灾火焰目标帧图像,执行步骤10;当不满足上述疑似火灾图像判定条件,则返回步骤1持续监测;
12、步骤10:对疑似火灾火焰目标帧图像进行二值化操作;判定疑似火灾图像上疑似火灾目标区域特征是否满足火灾火焰特征设定条件,若满足,则进行火灾2级报警,进一步执行步骤15,否则返回执行步骤1;
13、步骤11:判定是否进行火灾预警响应,若响应,进一步执行步骤12,否则返回执行步骤1;
14、步骤12:解除火灾预警响应,并返回持续进行监测;
15、步骤13:判定是否进行火灾1级报警响应,若响应,进一步执行步骤14,否则返回执行步骤1;
16、步骤14:解除本次火灾1级报警响应,删除超出设定时间之外的1级报警信号,计算设定时间内火灾1级报警次数,执行步骤17;
17、步骤15:判定是否进行火灾2级报警响应,若响应,进一步执行步骤16,否则返回执行步骤1;
18、步骤16:解除本次火灾2级报警响应,删除超出设定时间之外的2级报警信号,计算设定时间内火灾2级报警次数,执行步骤17;
19、步骤17:判定持续性出现火灾1级报警和火灾2级报警是否满足火灾3级报警设定条件,若满足,则进一步执行步骤18,否则返回执行步骤1;
20、步骤18:进行火灾3级报警,进一步执行步骤19;
21、步骤19:判定是否进行火灾3级报警响应,若响应,进一步执行步骤20,否则返回执行步骤1;
22、步骤20:解除火灾3级报警响应,清零火灾3级报警次数,并返回持续进行监测。
23、2.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述疑似火灾图像上疑似火灾目标区域特征是否满足火灾烟雾特征设定条件即根据疑似火灾图像上目标边界连通坐标点组{(xa1,ya1),(xa2,ya2),···(xai,yaj)},提取疑似目标图像轮廓,且任意选定目标图像轮廓内一点坐标(xe,ye),过该坐标点做ld(d>1且为n+)条直线且与疑似目标图像轮廓相交,当存在多条直线lz(z≤d)与疑似目标图像轮廓边界的交点个数均大于2时,则判定满足火灾烟雾特征设定条件,其中xai、yaj分别为图像边界的横、纵坐标点值,ai、aj为图像边界的横、纵坐标点下角标常数。
24、3.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述疑似火灾图像上疑似火灾目标区域特征是否满足火灾烟雾及火焰特征设定条件即根据疑似火灾图像上目标边界连通坐标点组{(xa1,ya1),(xa2,ya2),···(xai,yaj)},提取疑似目标图像轮廓,且任意选定目标图像轮廓内一点坐标(xv,yv),过该坐标点做lg(g>1且为n+)条直线且与疑似目标图像轮廓相交,当存在多条直线lb(b≤g)与疑似目标图像轮廓边界的交点个数均大于3时,则判定满足火灾烟雾及火焰特征设定条件。
25、4.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述疑似火灾图像上疑似火灾目标区域特征是否满足火灾火焰特征设定条件即根据疑似目标图像边界连通坐标点{(xh1,yh1),(xh2,yh2),···(xhi,yhj)},提取疑似目标图像轮廓,任意选定目标图像轮廓内一点坐标(xu,yu),过该坐标点做ls(s>1且为n+)条直线且与疑似目标图像轮廓相交,当存在多条直线lw(w≤s)与疑似目标图像轮廓边界的交点个数均大于等于4时,则判定满足火灾火焰特征设定条件,其中xhi、yhj分别为图像边界的横、纵坐标点值,hi、hj为图像边界的横、纵坐标点下角标常数。
26、5.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述滤光片为波段大于780nm的长波通滤光片;所述滤光片与防爆摄像机搭载监控时进行实时不间断滤波。
27、6.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述补光灯为周期性发射近红外波段的补光设备。
28、7.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述周期性循环补光为一个补光脉冲时长p1+一个非补光脉冲时长p2为一个循环补光周期。
29、8.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述步骤5中选取经处理后的包含第r帧图像的连续n(n≥5)奇数帧图像进行疑似烟雾目标区域图像增强;所述疑似烟雾目标区域图像增强即对所述选取的连续多帧图像进行等距差帧及叠加运算。
30、9.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述步骤6中选取经处理后的包含第r帧图像的连续k(k≥3)奇数帧图像进行疑似烟雾及火焰目标区域图像增强;所述疑似烟雾及火焰目标区域图像增强即对所述选取的连续多帧图像进行等距差帧及叠加运算。
31、10.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述步骤5中对增强后的目标帧图像qn进行二值化操作,即当目标帧图像单点像素值m(i,j)大于设定阈值q1,则令像素值m(i,j)=1,否则m(i,j)=0,式中(i,j)为帧图像像素点坐标。
32、11.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述步骤6中对增强后的目标帧图像qk进行二值化操作,即当目标帧图像单点像素值r(i,j)大于设定阈值q2(q2>q1),则为r(i,j)=1,否则r(i,j)=0。
33、12.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述步骤10中对疑似火灾火焰目标帧图像进行二值化操作,即当目标帧图像单点像素值e(i,j)大于设定阈值q3,则为e(i,j)=1,否则e(i,j)=0。
34、13.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述任意选定目标图像轮廓内一点坐标(xe,ye),所述点坐标(xe,ye)需满足条件式中xmin、xmax为疑似目标图像边界上连通坐标点中横坐标点最小值和最大值,ymin、ymax为疑似目标图像边界上连通坐标点中纵坐标点最小值和最大值;所述存在多条直线lz与疑似目标图像轮廓边界的交点个数均大于2时,则判定满足火灾烟雾特征设定条件,所述满足火灾烟雾特征设定条件,则直线数量z需满足条件z≥5。
35、14.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述任意选定目标图像轮廓内一点坐标(xv,yv),所述点坐标(xv,yv)需满足条件式中xmin、xmax为疑似目标图像边界上连通坐标点中横坐标点最小值和最大值,ymin、ymax为疑似目标图像边界上连通坐标点中纵坐标点最小值和最大值;所述存在多条直线lb与疑似目标图像轮廓边界的交点个数均大于3时,则判定满足火灾烟雾及火焰特征设定条件,所述满足火灾烟雾及火焰特征设定条件,则直线数量b需满足条件b≥4。
36、15.所述火灾识别与报警方法进一步包括:所述任意选定目标图像轮廓内一点坐标(xu,yu),所述点坐标(xu,yu)需满足条件式中xmin、xmax为疑似目标图像边界上连通坐标点中横坐标点最小值和最大值,ymin、ymax为疑似目标图像边界上连通坐标点中纵坐标点最小值和最大值;所述存在多条直线ls与疑似目标图像轮廓边界的交点个数均大于等于4时,则判定满足火灾火焰特征设定条件,所述满足火灾火焰特征设定条件,则直线数量w需满足条件w≥3。
37、16.所述火灾识别与报警方法进一步包括:对所述选取的连续多帧图像进行等距差帧及叠加运算,所述等距差帧及叠加运算即分别对所述多帧图像进行无间隔帧差分运算、间隔一帧作差分运算、间隔两帧作差分运算和间隔三帧作差分运算,最后将四种帧图像差分运算的结果叠加后,与r帧图像再次叠加融合成为新的烟雾帧图像;
38、所述以选取连续奇数帧图像以n=5示例:当r≥3时,以第r帧图像为中间帧,选取连续5帧图像进行疑似烟雾目标图像增强,所述目标图像qn需满足条件:
39、
40、当r=1时,以r+2为中间帧选取连续5帧图像进行疑似烟雾目标图像增强,所述目标图像qn需满足条件:
41、
42、当r=2时,以r+1为中间帧选取连续5帧图像进行疑似烟雾目标图像增强;所述目标图像qn需满足条件:
43、
44、17.所述火灾识别与报警方法进一步包括:对所述选取的连续多帧图像进行等距差帧及叠加运算,所述等距差帧及叠加运算即分别对所述多帧图像进行无间隔帧差分运算、间隔一帧作差分运算,最后将两种帧图像差分运算的结果叠加后,与r帧图像再次叠加融合成为新的火焰帧图像;
45、所述以选取连续奇数帧图像以k=3示例:当r≥2时,以第r帧图像为中间帧,选取连续3帧图像进行疑似火焰目标图像增强,所述目标图像qk需满足条件:
46、qk=[[r-(r-1)]+[(r+1)-r]+[(r+1)-(r-1)]+r];
47、当r=1时,以r+1为中间帧选取连续3帧图像进行疑似烟雾目标图像增强,所述目标图像qk需满足条件:
48、qk=[[(r+1)-r]+[(r+2)-(r+1)]+[(r+2)-r]+r]。
49、所述一种基于火焰和烟雾图像的矿井火灾识别与报警方法具有以下特点:
50、1.本发明监控装置具有明显优势:加装滤光+补光的近红外防爆摄像机采集井下监控视频图像,补光灯进行周期性循环补光,在识别火灾烟雾和火焰时增加补光灯(近红外波段辐射),可明显增强烟雾和火焰图像亮度,可有效滤除背景噪声的干扰,提高检测速度和准确度;其次由于火焰本身有较强的近红外辐射,在识别火焰方面可不增加补光灯,进一步基于本发明其他装置及本发明使用的图像处理方法也可高效识别出火焰图像。
51、2.本发明的火灾烟雾识别方法充分分析了火灾阴燃及燃烧阶段图像轮廓特征,充分分析了井下疑似火灾的干扰源的图像轮廓特征,所述方法基于图像轮廓与过轮廓内任意一点所作直线的交点坐标信息进行火灾判定,更加有利于快速对疑似火灾的干扰源进行甄别及剔除,能够减小对火灾灾情的误报和漏报。
52、3.本发明方法不仅高效的利用了火灾图像的特征信息,且图像处理部分算法构建简洁、高效,单帧图像即可快速判定火灾信息,所述方法特征提取辨识度高,变量少,背景干扰少,从而缩短了疑似火灾烟雾的判别时间,进一步为井下被困及受灾人员争取更多的逃生时间。
技术研发人员:孙继平,李小伟
技术所有人:中国矿业大学(北京)
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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