基于圖像智能分析的山火檢測方法技術

本發明專利技術公開了一種基于圖像智能分析的山火檢測方法，包括訓練階段和測試階段，用SLIC的方法得到圖像的超像素，該方法能夠快速的將圖像的像素進行聚類，且能很好地擬合目標的邊緣，得到超像素塊之后，提出其顏色和紋理特征，根據這些特征對圖像進行山火的分類。本發明專利技術提出的基于紋理和顏色的火災檢測方法能夠快速有效地檢測山火的位置，且能達到一個較精確的分類結果。該方法使用的SLIC生成的超像素能夠很好地吻合目標的邊緣，且分割效果較為理想。用來描述超像素區域的特征簡單有效，復雜度低，能夠滿足山火檢測的實時性要求。

【技術實現步驟摘要】

【技術保護點】
一種基于圖像智能分析的山火檢測方法，其特征是，包括以下步驟：(1)訓練階段，該階段分為以下三個步驟：步驟一、構建數據庫：從網上搜集關于山火的圖片，用手工標注的方法標定山火的位置，并標注每張圖片的類別；步驟二、SLIC得到超像素：給定一張訓練圖片，用SLIC的方法提取圖像的超像素，針對每個超像素塊，找到其中標定為山火的像素的個數，如果其與超像素塊總數的比例大于0.7，則將該超像素塊設定為山火的正樣本，否則，設定為山火的負樣本；步驟三、訓練顏色特征的聚類中心：針對每一張訓練圖片，提取每一個像素的顏色特征，如公式(1)：Fc＝[r,g,b1,r?g,g?b1,l,a,b2]?????(1)其中，r代表RGB顏色空間中紅色通道，g代表RGB顏色空間中綠色通道，b1代表RGB顏色空間中藍色通道，r?g代表RGB顏色空間中紅色通道與綠色通道的差值，g?b1代表RGB顏色空間中綠色通道與藍色通道的差值，l代表亮度，a代表在紅色和綠色之間的位置，b2代表在黃色和藍色之間的位置，從訓練圖片的所有像素的顏色特征中隨機選取多個顏色特征，用KMEANS方法進行聚類；步驟四、訓練紋理特征的聚類中心：針對每一張訓練圖片，將圖片分為4*4的塊，每個塊的間隔設為4個像素，從每個小塊中提取紋理特征，從訓練圖片的所有小塊對應的紋理特征中隨機選取多個特征，用KMEANS方法進行聚類；步驟五、得到顏色特征的直方圖：給定一張訓練圖片，首先用SLIC的方法將圖片分為多個超像素，每個超像素的每個像素提取步驟三的顏色特征，針對每個顏色特征，用步驟三訓練的顏色特征聚類中心找到與之最接近的顏色聚類中心，用此顏色聚類中心代表該顏色特征，統計所有顏色聚類中心在該超像素出現的次數，得到顏色特征的直方圖；步驟六、得到紋理特征的直方圖：給定一張訓練圖片，得到SLIC生成的超像素，將每個超像素分為4*4的小塊，每個塊的間隔設為4個像素，從每個小塊中提取紋理特征，用步驟四訓練的紋理特征聚類中心找到與該紋理特征最靠近的紋理聚類中心，用此紋理聚類中心代表該紋理特征，統計所有紋理聚類中心在該超像素出現的次數，得到紋理特征的直方圖；步驟七、訓練RBF核的SVM：將步驟五生成的顏色特征直方圖與步驟六生成的紋理特征直方圖串聯起來，作為超像素的特征，給定山火的正樣本和負樣本，對每一個樣本對應的超像素，提取其顏色和紋理特征，訓練RBF核的SVM訓練器，如公式(2)：g(x)=Σi=1naiyiK(xix)+b---(2)]]>其中，x為超像素塊串聯起來的顏色和紋理直方圖，n代表的是訓練樣本的總數，y代表的是樣本的類別，a和b均為常數，K代表的是核函數；(2)測試階段，該階段分為以下三個步驟：步驟一、SLIC得到超像素：給定一張測試圖片，首先用SLIC的方法生成多個超像素，將SLIC的規范化閾值設定為0.01，使得超像素的邊緣吻合目標的邊緣；步驟二、得到顏色聚類中心的直方圖：針對每個超像素，提取每個像素的顏色特征，用訓練階段中步驟三訓練的顏色聚類中心找到與該顏色特征最接近的顏色聚類中心，用此聚類中心表示該顏色特征，統計超像素區域內所有顏色聚類中心出現的次數，得到顏色聚類中心的直方圖；步驟三、得到紋理聚類中心的直方圖：給定一個超像素區域，將超像素分為4*4的規范化小塊，每個小塊的間距為4個像素，從每個小塊提取紋理特征，從訓練步驟四訓練得到的紋理聚類中心找到與該紋理特征最靠近的紋理聚類中心，用此聚類中心表示該紋理特征，統計超像素區域內所有紋理聚類中心出現的次數，得到紋理聚類中心的直方圖；步驟四、用訓練的RBF核的SVM分類器對特征分類：將步驟二和步驟三的直方圖串聯起來表示超像素區域的特征，用訓練的RBF核的SVM分類器對該特征進行分類，得到超像素屬于山火的概率；步驟五、對山火待定區域后處理：將概率小于0.3的區域設定為非山火確定區域，將概率大于0.7的區域設定為山火確定區域，其余部分為山火待定區域，針對分為山火待定區域的每個超像素塊，統計其周圍分為山火確定區域和非山火確定區域的超像素的個數，若山火確定區域超像素個數大于非山火確定區域超像素的個數，則將該山火待定區域分為山火確定區域。...

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：姚楠，羅旺，郭雅娟，洪功義，張天兵，
申請(專利權)人：國家電網公司，江蘇省電力公司，江蘇省電力公司電力科學研究院，南京南瑞信息通信科技有限公司，
類型：發明
國別省市：江蘇;32