基于DSP的視頻煙霧探測器設計

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(中國船舶重工集團公司第七一三研究所，鄭州 450015)

火災的發生會給人類社會造成很大的損失[1]。在火災探測的研究成果和產品中，一般的火災探測方法是采用感溫式、感煙式等傳感器，來感知環境的溫度和煙霧[2]，但常用的傳感器在大空間中需要在火勢很大的時候才會發出警報信號，較難實現火災的極早期探測、報警[3-4]。隨著視頻監控設備的廣泛應用和圖像處理技術的快速發展，通過圖像處理來進行煙霧的識別成為可能，而煙霧一般出現在火災的早期[5]。文中介紹的智能視頻煙霧探測器可實現極早期煙霧探測，實現及時、高效的火災探測。該探測器的設計基于DSP的視頻煙霧探測器，采用TI公司的TMS320DM642(DSP)，實現視頻捕獲、煙霧探測與處理，軟件采用背景差分更新算法(基于OTSU閾值分割)和煙霧色彩、能量、結構綜合分析算法。

1 硬件平臺搭建

探測器硬件框圖見圖1，采用可見光和紅外兩路視頻信號，通過DM642的視頻口采集，并通過DMA方式存儲于SDRAM中，DSP中運行煙霧監測算法對視頻信號進行處理，以判斷是否有煙霧發生，處理后的圖像通過DSP的視頻口VOUT向外輸出視頻信息，通過IO向外輸出報警信息。

圖1 硬件總體框圖

2 軟件架構

軟件采用基于復雜指令集的DSP來進行視頻采集和處理，軟件結構見圖2，主要包括視頻煙霧探測識別算法和報警算法。

圖2 軟件架構

3 煙霧識別算法

通過對存儲的每一幀圖像(YUV422格式)進行OTSU自動閾值分割，可得到可疑運動圖塊，再依次使用色彩測量算法、能量監測度量算法和結構相似度算法來檢測可疑圖塊，以確定是否存在煙霧元素。如發現煙霧塊，則使用標記框標識煙霧信息。在調試過程中，經過多次試驗，當圖塊大小為18×18(單位：個，表示像素點個數)時，其實時性和效果較好，推薦采用18×18圖塊進行煙霧識別。

煙霧識別算法的流程見圖3。

圖3 煙霧識別算法流程

3.1 煙霧可疑區域提取

為快速、有效地檢測可疑煙霧圖塊，需要建立背景模型，把當前幀與背景模型進行比較和差分運算，根據運算結果，結合閾值，大于閾值的區域可標識為運動區域。

差分圖像閾值的確定是軟件算法的基礎，探測器使用OTSU自動閾值分割方法，可在先驗知識較少的情況下，自適應確定一個相對較好的閾值。

OTSU的具體步驟如下。

1)分析差值圖像中的灰度直方圖，提取差值圖像的平均值以及圖像的灰度級概率分布。

2)檢索每個像素，得到灰度值為“k”的像素點的數量。

3)選擇“k”值作為閾值，將圖像的像素點依次劃分為前景和背景，并計算前景點和背景點的比例、平均值，再基于閾值“k”得出類間方差。

4)根據計算結果，當類間方差被取為最大值時，自適應調整閾值(選擇相應的灰度級為閾值)。

為減少噪聲擾動等各種干擾的影響，可對二值化結果進一步處理，消除干擾[12]。

3.2 煙霧色彩測量算法

常用的色彩模型有RGB模型、YUV模型和HSI模型。文中采用YUV模型，格式是YUV422(Y為亮度信號，U、V為色度信號)，通過視頻解碼器，并經由DSP的視頻口采集到YUV分量信號。采用當前幀與背景模型的相應可疑圖塊Y分量值積分的比值作為度量值，提取小于閾值的可疑煙霧圖塊，存到緩沖區作為小波變換的輸入。

3.3 煙霧能量監測度量算法

為提高探測的準確率，需進一步對煙霧可疑圖塊進行能量測量與判定。在火災發展的初期，煙霧呈現半透明的特性，圖像的高頻衰減損失較多[13]，可通過時域和頻域變換，識別在煙霧影響下的前景圖塊與背景圖塊的高頻能量衰減，并作為判斷煙霧是否存在的一項依據。

探測器采用小波變換算法，通過時域和頻域變換對可疑圖像進行二維分解，得到圖像的高頻能量衰減[14]。通過綜合小波分解的垂直功率譜、水平功率譜和對角線功率譜，來定義高頻能量。

采用當前幀與背景模型的高頻能量之比作為度量值，提取大于閾值的可疑煙霧圖塊，放入煙霧圖塊緩沖區，作為后續判斷和標識的基礎。

3.4 煙霧結構相似度量算法

結構相似性指數(SSIM)可以作為圖像質量的客觀評價方法，通過提取場景的結構化信息，并引入圖像結構信息的衰減質量評估方法。

當可疑圖塊和參考元素之間的結構相似性的實時均值大于設定閾值時，標識可疑圖塊可通過SSIM的煙霧判別分析，即可認定為煙霧。

3.5 背景模型的建立

在煙霧算法中，需要構建一個背景模型來作差分運算，根據試驗情況，選取穩定的一幀圖像作為背景，例如第200幀作為背景圖。隨著時間的推移，可能需要實時更新背景，以降低可見光變化情況和其他干擾對煙霧探測的影響。通過把當前幀和背景幀的每個像素加權平均，以實現自適應背景更新，同時為了避免將運動物體更新到背景模型中，采取只更新當前幀中像素的方法。

4 系統調試

視頻煙霧探測器在不同的環境中進行測試，包括室內和室外照明變化，背景顏色變化，進行煙霧識別。圖4是視頻煙霧探測器外形圖，采用可見光和紅外的雙攝像頭設計。圖5是室外發生煙霧的條件下，探測器實際操作的屏幕截圖，由方框標記的圖像塊表示檢測到的煙霧區域。圖6中的背景環境相對較暗，由加濕器模擬的煙霧也可以較好探測并標注，由方框標記的圖像塊表示檢測到的煙霧區域。

圖4 探測器外形

圖5 室外煙霧檢測

圖6 室內低光照下煙霧檢測

5 結論

完成了基于TMS320DM642的視頻煙霧探測器的設計，并進行了相關調試工作，給出了實驗結果。采用煙霧識別算法設計的煙霧探測器，可以適應環境的變化，解決視頻煙霧探測難題。