基于模式識別的火災(zāi)煙霧探測中抗水霧干擾研究

王俊然，劉智，劉藝，夏巖

（1.長春理工大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，長春 130022；2.長春理工大學(xué) 研究生院，長春 130022；3.長春理工大學(xué) 空間光電技術(shù)研究所，長春 130022）

基于模式識別的火災(zāi)煙霧探測中抗水霧干擾研究

王俊然1，劉智2，劉藝3，夏巖1

（1.長春理工大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，長春 130022；2.長春理工大學(xué) 研究生院，長春 130022；3.長春理工大學(xué) 空間光電技術(shù)研究所，長春 130022）

水霧與火災(zāi)煙霧在顏色、形態(tài)以及面積擴散等方面均具有相似性，容易對基于圖像識別的火災(zāi)探測技術(shù)形成干擾。在同一地點及環(huán)境下使用監(jiān)控系統(tǒng)錄制火災(zāi)煙霧和水霧的真實視頻，從運動方向特征和紋理特征著手進(jìn)行分析，并利用支持向量機（support vector machine，SVM）對視頻進(jìn)行火災(zāi)煙霧和水霧的識別。實驗結(jié)果表明，火災(zāi)煙霧與水霧在運動方向特征及紋理特征中熵和對比度上有明顯差異，火災(zāi)煙霧識別時使用運動方向特征及紋理特征既能準(zhǔn)確的識別出火災(zāi)煙霧，又能極大減小疑似煙霧目標(biāo)帶來的干擾。

煙霧識別；運動方向特征；紋理特征；支持向量機；

隨著視頻圖像技術(shù)運用到各種領(lǐng)域［1-2］，基于圖像模式識別的火災(zāi)探測技術(shù)在近年來得到了眾多研究者的重視并快速發(fā)展，逐漸代替了基于傳感器的傳統(tǒng)火災(zāi)探測方式?；趫D像模式識別的火災(zāi)探測技術(shù)以計算機技術(shù)為核心，并結(jié)合了圖像處理技術(shù)和模式識別技術(shù)，可對發(fā)生初期的火災(zāi)進(jìn)行有效探測和識別。相比傳統(tǒng)的火災(zāi)探測器其監(jiān)控距離更大，使用范圍更廣，為人們對火災(zāi)進(jìn)行及時準(zhǔn)確的探測提供了新的方法，并提高了災(zāi)情探測和預(yù)警的反應(yīng)速度和有效性。

當(dāng)對災(zāi)情進(jìn)行探測和預(yù)警時，主要使用火災(zāi)煙霧的特征進(jìn)行判斷。但是，在復(fù)雜多樣的空間環(huán)境中［3］，有諸多疑似煙霧的干擾因素存在，這些干擾因素的存在嚴(yán)重影響了基于圖像模式識別的火災(zāi)探測技術(shù)對火情探測和預(yù)警的準(zhǔn)確率，而視頻中水霧的存在最具干擾性，無論從顏色，還是在形態(tài)上都與煙霧相似。本文通過對相同場景下的火災(zāi)煙霧與水霧的運動方向特征和紋理特征進(jìn)行對比，分析相同場景下火災(zāi)煙霧與水霧間的差異性，并利用支持向量機對視頻序列進(jìn)行分類識別，提高了基于圖像模式識別的火災(zāi)探測技術(shù)的準(zhǔn)確性［4］。

1 視頻圖像的特征分析理論

1.1 視頻圖像的運動方向特征分析理論

運動方向特征可以描繪視頻圖像中的運動物體的方向趨勢［5-6］。對于視頻圖像的運動特征常用塊匹配法。如圖1所示，首先將一副圖像平均分為M×N個子塊，子塊相互不重疊。通過每個子塊內(nèi)的像素點做相等的平移運動，當(dāng)前幀的N×N的分塊，在下一幀中對應(yīng)的分塊，并在其一個大小為(N+2a)×(N+2a)的鄰域窗口內(nèi)搜索比較，找到最佳匹配，從而得到當(dāng)前塊的代替位置。當(dāng)前子塊與匹配塊在二維平面上的位移即為運動估計得到的運動矢量。通過這種方法，即可得到每個子塊的運動方向。

圖1 塊匹配法

圖2 平面的8個方向

為了有效的將運動方向特征進(jìn)行表述，如圖2所示，將一個平面分為8個運動方向，且每段運動方向?qū)?yīng)一個數(shù)值。0°到45°對應(yīng)1，45°到90°對應(yīng)2，90°到135°對應(yīng)3，135°到180°對應(yīng)4，180°到225°對應(yīng)5，225°到270°對應(yīng)6，270°到315°對應(yīng)7，315°到0°對應(yīng)8。

1.2 視頻圖像的紋理特征分析理論

在對紋理特性進(jìn)行描素時，使用灰度共生矩陣來描繪火災(zāi)煙霧其紋理特征［8］?；叶裙采仃囀顷P(guān)于圖像像素之間角度和距離的矩陣函數(shù)，通過計算圖像上具有一定角度和一定距離的兩點灰度值之間的相關(guān)性，反應(yīng)圖像像素之間的空間關(guān)系。設(shè)灰度圖像上一點(x,y)的灰度值為δ1，偏移它一定角度和距離的另一點(x +a,y+b)的灰度值為δ2，兩點之間便形成一個灰度值對(δ1,δ2)，令點(X ,Y)在圖像上逐步移動，直到遍歷整個圖像，則該點與偏移它固定角度和距離的另一點(x +a,y+b)會得到各種不同的灰度值對。灰度共生矩陣即統(tǒng)計灰度值對(δ1,δ2)出現(xiàn)的次數(shù)。滿足如下公式：

其中，W表示該圖像的寬度，H表示高度，i和j的含義為某一個灰度值，#表示個數(shù)，G(i ,j)即表示灰度對(i ,j)在圖像中出現(xiàn)的次數(shù)。通常，為了計算便捷一般會把一個圖像分為8個灰度級，用公式表示為：

由此，可以將共生矩陣化簡為一個8×8大小的矩陣，對計算的復(fù)雜度進(jìn)行了簡化，提升了煙霧探測的效率，并保存了圖像的紋理信息。像素之間的位移(a,b)有兩個參數(shù)，分別為角度和距離。本文選取的角度為0°，45°，90°，135°，距離要根據(jù)紋理周期分布的特征來選取，本文選取較大距離表示粗紋理，選取較小距離表示細(xì)紋理。

當(dāng)采用灰度共生矩陣對視頻圖像進(jìn)行紋理特征描述時，有兩個標(biāo)度信息，即對比度和熵。

（1）對比度，即慣性矩，描述一幅圖像的清晰程度和紋理溝紋的深淺程度。若對比度較大，那么圖像呈現(xiàn)出的紋理溝紋相對較深，紋理特征非常明顯；反之，若對比度較小，即圖像的灰度均勻分布，紋理溝紋很淺，難以辨認(rèn)。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

（2）熵，即一種在圖像中所包含信息量的度量，且紋理信息即為圖像信息的其中之一。當(dāng)灰度共生矩陣中所有的元素都具有較為明顯的隨機性時，認(rèn)為此時圖像中具有相對清晰的紋理特征，熵的值比較大；當(dāng)圖像中不存在較為明顯的紋理信息時候，熵的值較小。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

2 煙霧與水霧的特征對比實驗及分析

2.1 煙霧與水霧的運動方向特征對比

為了保證實驗的準(zhǔn)確性，選擇同一背景，在不受風(fēng)力的作用時，進(jìn)行視頻錄制。圖3為截取錄制的視頻圖像并標(biāo)出了煙霧與水霧的總體運動趨勢。其中，圖3（a）表示煙霧的整體運動方向，圖3（b）為加濕器產(chǎn)生水霧的整體運動方向。由圖可直接看出，在可燃燒過程中，由于熱氣流會使顆粒粒子向上運動，所以煙霧的運動方向是向上運動的；水霧的產(chǎn)生是因水分子的擴散，在空氣中逐漸形成小水滴，在空氣中懸浮，由于其密度較大在重力作用下逐漸下落，當(dāng)在不受干擾時，水霧的運動方向特征與其水滴密度相關(guān)。

圖3 煙霧運動方向和水霧運動方向

在進(jìn)行運動方向特征計算時，使用塊狀匹配法，匹配準(zhǔn)則為MAD。在對多段視頻中的煙霧和水霧的運動方向進(jìn)行計算后，得到計算結(jié)果，圖4為多段煙霧和水霧在平面8個方向的平均運動方向比例。

圖4 煙霧和水霧的平均運動方向比例

由圖4可知，水霧的運動方向分布比較集中，其中編碼3即向上運動的塊數(shù)最多，占總數(shù)比的0.3，編碼為1、2、4、5的塊數(shù)，即運動方向為右、右上方，左上方和左的分布相差不大，約占總數(shù)比的0.55，而左下方、正下、右下方約占中塊數(shù)的0.15。而水霧的運動方向分布相對均勻，圖像中編碼為6、7、8的塊數(shù)，即運動方向為左下方、正下、右下方約占總數(shù)比的0.43，而圖像中編碼為2、3、4的塊數(shù)，即運動方向為右上方、正上、左上方約占總數(shù)比的0.35。

由此可以看出，煙霧的運動方向為整體向上，而水霧的運動方向為先集中向上，然后在空氣中逐漸擴散，沉降，其運動方向是向下的，與特征分析結(jié)果一致。所以，通過運動方向特征可以將視頻圖像中煙霧與水霧進(jìn)行區(qū)分。

2.2 煙霧與水霧的紋理特征分析與對比

觀察圖3中火災(zāi)煙霧與水霧的紋理，會發(fā)現(xiàn)煙霧的紋理更加顯著，而水霧的紋理模糊，在提取多段視頻中的煙霧區(qū)域和水霧區(qū)域，分別計算其角度為0°，45°，90°，135°的熵、對比度值，部分?jǐn)?shù)據(jù)如表1所示，圖表中的值為4個角度的平均值。

表1 煙霧與水霧的紋理特征數(shù)據(jù)

由上表可知，煙霧與水霧在熵和對比度上具有明顯的不同。通過視覺效果可以描素為：由于可燃物燃燒時會產(chǎn)生各種固體顆粒，在視頻圖像中其具有明顯的較多、較深的紋理特征，而水霧由水蒸氣凝結(jié)而成，無論是加濕器產(chǎn)生的水霧，或燒開的水產(chǎn)生的水蒸氣，都會在空氣中迅速的沉降，消散，其中加濕器產(chǎn)生的水霧的紋理少，溝紋淺，而水蒸氣的紋理特征在視頻圖像中更不明顯，因此通過使用運動方向特征和紋理特征中的熵和對比度，可以將火災(zāi)煙霧與水霧有效區(qū)分。

3 支持向量機（SVM）的煙霧與水霧判斷實驗及結(jié)果分析

SVM是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理基礎(chǔ)上［9-10］，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性（即對特定訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)精度）和學(xué)習(xí)能力（即無錯誤地識別任意樣本的能力）之間尋求最佳折中，以求獲得最好的推廣能力［11-12］。

3.1 支持向量機（SVM）的煙霧與水霧判別實驗

本文對錄制的煙霧視頻和水霧視頻進(jìn)行裁剪，使用超過100幀的80段視頻制作視頻庫。其中，50段視頻用于樣本訓(xùn)練，另外30段視頻進(jìn)行煙霧和水霧的手工標(biāo)記，用于測試，并將煙霧定義為1，水霧定義為-1。提取煙霧視頻與水霧的視頻的運動方向特征和紋理特征中的熵、對比度，表示為：其中，核函數(shù)選擇為徑向基核函數(shù)，選取了不同的核函數(shù)半徑g和懲罰系數(shù)C進(jìn)行驗證，根據(jù)提前標(biāo)記的標(biāo)簽，其識別準(zhǔn)確率為正確的分類數(shù)與測試樣本總數(shù)的比，實驗重復(fù)10次。

3.2 實驗結(jié)果與分析

表2為基于煙霧與水霧的運動方向特征和紋理特征的理論分析及對比，利用支持向量機進(jìn)行煙霧與水霧判斷的實驗結(jié)果。

表2 支持向量機判斷煙霧與水霧測試結(jié)果

由上表可知，由于樣本中噪聲較小，核函數(shù)半徑和懲罰因子對分類準(zhǔn)確率影響不大，在10次實驗中，平均識別的準(zhǔn)確率為98.31%。實驗結(jié)果證明了使用運動方向特征和紋理特征對煙霧和水霧的識別上確實有效，運動方向特征和紋理特征能夠作為區(qū)分火災(zāi)煙霧與水霧的特征向量。本文選取的火災(zāi)煙霧特征具有很強的抗干擾性，為火災(zāi)煙霧的識別打下了良好的基礎(chǔ)。

4 結(jié)論

為了減少基于圖像識別模式的火災(zāi)探測時水霧對火災(zāi)煙霧的干擾，本文從視頻圖像的運動方向特征以及紋理特征進(jìn)行理論分析，并錄制大量火災(zāi)煙霧與水霧的視頻圖像，并使用支持向量機（SVM）對視頻圖像進(jìn)行分類識別。識別結(jié)果表明，雖然火災(zāi)煙霧與水霧在顏色特征、形態(tài)特征以及面積增長特征上具有極大的相似性，但是在運動方向特征及紋理特征中的熵和對比度上，二者具有較為明顯的差異，運動方向特征及紋理特征能夠作為判別火災(zāi)煙霧和水霧的重要參考標(biāo)準(zhǔn)。支持向量機（SVM）的識別結(jié)果進(jìn)一步證明了使用運動方向特征和紋理特征區(qū)分火災(zāi)煙霧和水霧有效性。本文結(jié)論為提高火災(zāi)識別的準(zhǔn)確率，減小由疑似煙霧目標(biāo)帶來的誤判率提供了幫助。

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Study on Water Mist Interference in Fire Smoke Detection Based on Pattern Recognition

WANG Junran1，LIU Zhi2，LIU Yi3，XIA Yan1
（1.School of Electronics and Information Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022；2.Graduate College，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022；3.Institute of Space Optoelectronic Technology，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022）

Water mist and smoke in color，shape and area of diffusion were similar and easy to be detected by image recognition technology based on the formation of fire disturbance。In this paper，the real video monitoring system of fire smoke and water mist was recorded in the same location and environment，the direction of motion features and texture features are analyzed，and the support vector machine of fire smoke and water mist on video recognition is used.The experimental results show that the fire smoke and water mist in the direction of motion features and texture features of entropy and contrast have obvious difference，which the fire smoke can accurately be identified and the interference brought by suspected of smoke target can greatly be reduced.

smoke identification；movement direction characteristic；texture feature；support vector machine

O245

A

1672-9870（2017）02-0094-04