一種基于視頻的隧道火災(zāi)檢測算法

龐鳳蘭， 宋煥生， 聞 江， 孫麗婷

（1. 長安大學(xué) 信息工程學(xué)院， 陜西 西安 710064；2. 陜西省道路交通智能檢測與裝備工程技術(shù)研究中心，陜西 西安 710064）

交通視頻檢測中隧道火災(zāi)檢測是一個至關(guān)重要的主題。實(shí)時、準(zhǔn)確、低漏報是隧道火災(zāi)檢測中需要解決的關(guān)鍵問題[1]。 目前國內(nèi)交通隧道火災(zāi)檢測主要由安裝于隧道中的感溫、感光、感煙、復(fù)合等探測器完成，按照一定的密度在隧道中鋪設(shè)指定數(shù)量的感溫、感光、感煙等探測器[2]。 但是，由于隧道中的跨度空間大，因此必須按隧道安全需求鋪設(shè)足夠數(shù)量的探測器。 同時，監(jiān)于傳統(tǒng)的感溫、感光、感煙等探測器自身檢測準(zhǔn)確度和靈敏度有限，且易受隧道中粉塵、氣流等環(huán)境干擾的影響[2]，只有當(dāng)隧道中的火焰很明顯或者煙霧足夠濃時才報警[2]，這樣就失去了火災(zāi)實(shí)時檢測報警的作用。

目前， 國內(nèi)外針對于圖像視頻類的火災(zāi)檢測已經(jīng)開展了廣泛研究。 陳曉等進(jìn)行了火焰顏色和空間區(qū)域結(jié)構(gòu)特性等靜態(tài)光譜特性的檢測技術(shù)研究， 從灰度化的圖像中提取出火焰的形狀，通過計算火焰區(qū)域的圓形度、面積等參數(shù)來識別火災(zāi)[3]。 Chen 等利用火焰的顏色、位移和振動特性來對火焰進(jìn)行識別[4]；Ha 等結(jié)合Lab 色彩空間的色彩和火流的運(yùn)動矢量來檢測火災(zāi)[5]。 這些方法雖然可以提取出火焰區(qū)域，但是不能可靠排除干擾，精確性不高。 火災(zāi)發(fā)生的初期可能只有煙霧而沒有明火，這種情況下如果能及時檢測出煙霧，則會避免火災(zāi)的發(fā)生。

本文針對人們?nèi)找骊P(guān)注的公路隧道安全問題，提出了新的火災(zāi)檢測算法。 通過安裝在隧道頂部上方的攝像機(jī)采集交通視頻圖像， 應(yīng)用計算機(jī)圖像處理技術(shù)處理視頻圖像數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確的提取出火焰及煙霧區(qū)域，而且檢測速度快。 對于火焰首先采用改進(jìn)的統(tǒng)計直方圖法提取置信度高的背景，再運(yùn)用形態(tài)學(xué)方法和連通域標(biāo)記法[6]對用背景差法得到的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行處理。 最后依據(jù)高亮度與穩(wěn)定度特性[7]、火焰面積擴(kuò)散特性、振蕩特性結(jié)合提取得到精確的火焰檢測結(jié)果。 對于煙霧疑似區(qū)域首先由于其早期的運(yùn)動方向通常是自下而上的，可通過判斷其主運(yùn)動方向是否與預(yù)設(shè)條件相符，同時結(jié)合煙霧紋理特征，著重對隧道頂部區(qū)域進(jìn)行檢測，最后利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D_S 證據(jù)理論進(jìn)行數(shù)據(jù)融合， 可進(jìn)一步降低系統(tǒng)的誤報率。

1 利用改進(jìn)的統(tǒng)計直方圖法提取背景

根據(jù)直方圖的最大值周圍的能量分布把直方圖分為兩類，一類為單峰，此時把單峰峰值作為背景值。 另一類為多峰，選擇置信度最高的峰值作為背景值。

1.1 改進(jìn)的灰度直方圖算法描述

算法思路：對灰度直方圖進(jìn)行統(tǒng)計，查找出頻數(shù)最大的點(diǎn)C。計算該點(diǎn)周圍ε 鄰域內(nèi)包含的能量大小E，如果E 超過整個直方圖總能量的2/3，認(rèn)為該點(diǎn)的置信度高，將對應(yīng)灰度值作為背景灰度值；否則認(rèn)為該點(diǎn)的置信度較低，接著在該點(diǎn)ε 范圍之外繼續(xù)查找另一個頻數(shù)最大的點(diǎn)D，作為第二個峰值點(diǎn)。 計算D 點(diǎn)周圍ε 鄰域內(nèi)包含的能量大小E′，將其與C 點(diǎn)的能量E 進(jìn)行比較，最終取能量數(shù)值大的點(diǎn)所對應(yīng)的灰度值作為背景灰度值。 如果有3 個或者3 個以上的峰值點(diǎn)，則依據(jù)上述方法依次比較，將能量最大的峰值點(diǎn)的值作為背景灰度值。 具體步驟如下：

1）讀取N 幀圖像，對圖像中的每個像素點(diǎn)進(jìn)行灰度直方圖統(tǒng)計，并找出頻數(shù)出現(xiàn)最大的點(diǎn)C：

其中：P（x，y，k）表示N 幀圖像序列中像素（x，y）的灰度值為k 的頻數(shù)，F(xiàn)i（x，y）表示圖像序列中第i 幀圖像像素（x，y）的灰度值。

2）計算C 點(diǎn)ε 鄰域內(nèi)包括的能量大小E：

若E＞N*2/3，則B（x，y）=kMax，否則執(zhí)行步驟3）。

3）在點(diǎn)C 的ε 鄰域之外查找頻數(shù)最大的點(diǎn)D，公式為：

S（x，y）=k2nd，if P（x，y，k2nd）=Max（P（x，y，k））

k∈[0，255]且k?[kMax－ε，kMax+ε] （4）然后計算D 點(diǎn)ε 鄰域內(nèi)包括的能量大小E′：

若E＞E′，則B（x，y）=kMax，否則B（x，y）=k2nd。

1.2 背景提取方法實(shí)驗(yàn)比較

普通背景提取與改進(jìn)的灰度直方圖背景提取結(jié)果如圖1所示。

圖1 普通背景提取與改進(jìn)的統(tǒng)計直方圖法提取的背景Fig. 1 General background extraction and improved histogram extraction background

2 火焰檢測與提取

2.1 火焰高亮度特征與振蕩特性結(jié)合

本文采用基于火焰高亮度特性[7]與穩(wěn)定性相結(jié)合的火焰區(qū)域提取方法。 主要處理經(jīng)過連通域標(biāo)記的目標(biāo)圖像，通過計算每個連通域所包含的目標(biāo)塊的灰度平均值，然后利用設(shè)定閾值來對每個連通域進(jìn)行檢測，以排除干擾目標(biāo)。 該方法能夠排除很大一部分干擾目標(biāo)，再結(jié)合火焰振蕩特性，能夠更精確的檢測出火焰目標(biāo)。

采用T 來表示連通域的個數(shù)，Label（n）表示塊n（c，r）的連通域標(biāo)記結(jié)果， 同時也是該塊所在的連通域標(biāo)號，F(xiàn)n（x，y）表示塊n（c，r）對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)，對于某－個連通域t（t∈[0，T－1]），其所包括的目標(biāo)塊灰度總和為：

目標(biāo)塊灰度平均值A(chǔ)verGrayt：

其中areat 表示特征結(jié)構(gòu)體的面積參數(shù)，同時也可表示連通域包括的目標(biāo)塊個數(shù)。

依據(jù)目標(biāo)塊灰度平均值A(chǔ)verGrayt 的大小， 來對該連通域是否為火焰區(qū)域進(jìn)行判斷。 設(shè)定一個閾值Thfire，如果目標(biāo)塊灰度平均值A(chǔ)verGrayt 小于該閾值Thfire，那么表示該連通域可能為車輛、行人等干擾目標(biāo)，否則證實(shí)該連通域?yàn)榛鹧鎱^(qū)域。 用MFt 來表示連通域t 是否為干擾目標(biāo)，則：

已判斷為火焰區(qū)域的連通域，保留下來，以待后期的分析處理。 對于已區(qū)分為干擾目標(biāo)的連通域，應(yīng)該刪除，減少后期分析的樣本量。 刪除連通域就是把該連通域內(nèi)所有塊的標(biāo)號置為零，同時該標(biāo)號后面的所有標(biāo)號都減小1，連通域的個數(shù)T 也減小1。 同時將該連通域內(nèi)所有塊的二值化標(biāo)記結(jié)果BM（c，r）置為0，公式表示如下：

算法過程總結(jié)如下：

1）依據(jù)式（7）和（8）計算每個連通域的灰度平均值A(chǔ)ver Grayt；

2）判斷灰度平均值的大小，如果AverGrayt＜Thfire，把該連通域標(biāo)號置為零，并將該標(biāo)號后面的所有標(biāo)號都減1，連通域個數(shù)T 也減1；否則不做處理，保留該連通域。

火焰具有高亮度和穩(wěn)定特性，其灰度值通常都在200 以上。因此本文將閾值Thfire 設(shè)為225。火焰提取結(jié)果對比如圖2 所示。

2.2 火焰振蕩特性

圖2 普通火焰提取與本文方法提取結(jié)果Fig. 2 General flame extraction results contrast with the results of this method to extract

本文加入了火焰振蕩頻率特性分析檢測， 使得系統(tǒng)檢測性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的火焰檢測方法， 能夠更好的將火焰與干擾目標(biāo)區(qū)分開，使火焰提取精確度更高，提取結(jié)果可靠性大大增加。

首先獲取到每幀火焰區(qū)域面積，對于每連續(xù)三幀圖像，我們采用對每兩幀圖像區(qū)域面積進(jìn)行差值然后再相乘的方法[7]，最終計算出DP 的值，公式表示為：

給提取得到的火焰區(qū)域都設(shè)定一個計數(shù)器SC，用來統(tǒng)計該區(qū)域的閃爍幀數(shù)。 如果DP 的值小于－100，就說明公式中的兩個面積差值剛好一正一負(fù)，證明該區(qū)域當(dāng)前時刻存在閃爍，此時計數(shù)器加1，公式如下：

3 煙霧檢測與提取

3.1 灰度共生矩陣（GLCM）

灰度共生矩陣是針對存在一定間距的兩像素就它們之間是否存在一種灰度關(guān)系進(jìn)行研究分析，我們用它可以進(jìn)行目標(biāo)紋理特征描述。 假設(shè)圖像中存在某一個像素點(diǎn)（x，y），其灰度值為I1，那么從該點(diǎn)開始，沿方向θ 位移距離d 的像素點(diǎn)（x′，y′）的灰度值為I2的概率被定義為灰度共生矩陣P（I1，I2，d，θ）。 如果一幅圖像大小為M*N，則對應(yīng)灰度共生矩陣的表達(dá)式為：

P 矩陣是歸一化后的結(jié)果， 其中其維數(shù)與圖像灰度級數(shù)相對應(yīng)。 方向θ 在二維平面坐標(biāo)系中，就是表示與X 軸的夾角，包括0°，45°，90°和135° 4 個角度。

紋理特征比較如表1 所示。

由表1 中數(shù)據(jù)對比可以得出：煙霧的均勻性最大，對比度最小；車輛的對比度和能量最大，均勻性最小；煙霧和火焰的能量差別不大。 此方法進(jìn)一步將煙霧與其他特征區(qū)別開，更利于煙霧的精確提取。

表1 目標(biāo)紋理特征比較Tab. 1 Target texture feature comparison

3.2 煙霧主運(yùn)動方向

本文中將煙霧疑似區(qū)域劃分成N 個m*n 的小塊， 采用運(yùn)動矢量法對每個m*n 的小塊進(jìn)行運(yùn)動方向估計，接著得到每個小塊的運(yùn)動累積方向，也就是該小塊主運(yùn)動趨勢，依據(jù)該方法最終提取出整個煙霧疑似區(qū)域的主運(yùn)動方向。

本文針對8 鄰域的8 個方向進(jìn)行了相似搜索匹配，將絕對誤差和最小作為匹配準(zhǔn)則，也就是SAD 值最小準(zhǔn)則。 絕對值差求和公式為:

f（i，j）表示待匹配（i，j）模塊處的像素灰度值，g（i，j）表示模板中（i，j）處的像素灰度。

4 數(shù)據(jù)融合判斷

與傳統(tǒng)的運(yùn)用單一分類器相比， 本文根據(jù)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D_S 證據(jù)理論，依靠信息融合對隧道火焰及煙霧特征進(jìn)行綜合檢測識別。 本文依托Support Vector Machine（支持向量機(jī)）和Back Propagation Neural Network（BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行基本可信度分配，首先構(gòu)建兩個證據(jù)體，然后采用D_S 證據(jù)理論對已有的兩個證據(jù)體進(jìn)行融合，從而得到精確度更高的火災(zāi)及煙霧檢測結(jié)果。 數(shù)據(jù)融合流程圖和火災(zāi)煙霧最終檢測結(jié)果分別如圖3 和圖4 所示。

圖3 數(shù)據(jù)融合流程圖Fig. 3 Data fusion flowchart

圖4 火災(zāi)煙霧最終檢測結(jié)果Fig. 4 Fire and smoke final test results

5 各種檢測方法效果比較

各種火災(zāi)及煙霧檢測方法性能比較如圖5 所示。

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看出，該方法對火焰和煙霧檢測都是精確度高且穩(wěn)定的，尤其是對于隧道這種特殊環(huán)境中的圖像，效果顯著。 同時該方法提高了火災(zāi)圖像識別的可靠性，具有實(shí)時性好、抗干擾性強(qiáng)、可視化和成本低等優(yōu)點(diǎn)。

圖5 火災(zāi)煙霧檢測方法比較Fig. 5 Comparison of fire and smoke detection methods

6 結(jié) 論

本文針對交通隧道火災(zāi)及煙霧檢測提出了新的算法，首先采用背景差法將疑似火焰運(yùn)動目標(biāo)檢測出來，然后應(yīng)用形態(tài)學(xué)方法結(jié)合連通域標(biāo)記法進(jìn)一步提取火焰疑似區(qū)域，再結(jié)合火焰高亮度及振蕩等特性確定出較精確的火焰區(qū)域。 對于煙霧檢測最初也是利用背景差法將疑似煙霧運(yùn)動目標(biāo)檢測出來，接著采用紋理特性與主運(yùn)動方向結(jié)合的方法進(jìn)行煙霧識別。最后利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D_S 證據(jù)理論進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，進(jìn)一步得到實(shí)時、準(zhǔn)確的檢測結(jié)果，同時該方法降低了火災(zāi)探測系統(tǒng)的誤報率。

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