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桂林思乐维嵌入式前端森林烟火智能识别系统介绍

时间:2017-11-22    点击量:187

森林烟火智能识别软件功能介绍

嵌入式前端森林烟火智能识别系统介绍

 

品牌:桂林思乐维      规格型号:V04.01.09.15

 

Ø  研发背景

中国幅员辽阔,森林覆盖率为13%,森林面积广阔,每年因人为或自然原因引发的森林火灾,造成巨大的森林资源损失。为了用科技手段降低森林火灾造成的大面积危害,最积极有效的办法是在火灾发生初期进行视频监控,及时预警,及时扑灭,把森林火灾的损失降到最低,并可通过视频监控来防范乱砍滥发、盗猎等现象的发生。

森林烟火智能识别软件通过分析监控摄像头拍摄回传到监控中心的视频,自动检测森林烟火,发现烟火自动报警,值班人员及时排查是否有火情发生,并作出决策,是一种低成本、高效、全天候的森林防火手段。

目前市场上以视频图像进行烟火检测方式的软件产品中,误报率和漏报率都很高,而且不能很好的分辨出雾和烟,加上树木晃动、日照变化、云朵漂移、车辆行驶等干扰因素,造成误报率很高,也常常把其他物体检测为烟火,给监控值班人员造成一定的困扰。为了提高森林烟火识别成功率,森林烟火智能识别软件首先使用图像处理技术和计算机视觉技术将雾霾和低照度视频进行增强,然后运用模式识别技术对烟火特性进行匹配,对烟火和其他物体的运动特征进行区分,排除非烟火特征的物体进行,并使用我公司自主研发的烟火智能识别算法分析得到的筛选过的结果,最后判断出是否是真实的森林烟火特征,并触发软件声光报警,大大提高烟火检测识别成功率。

Ø  解决难题

现阶段森林烟火识别软件存在误报率和漏报率高,主要由以下原因引起:

一、无法正确识别雾霾和烟火

在森林防火视频监控中,远距离监控场景的背景下经常会出现浓雾,当出现森林火灾,产生的烟火混杂在浓雾中,传统人工瞭望和普通识别软件无法分辨,造成误报和漏报。

二、无法排除干扰因素

在森林环境中,难免会出现树木晃动、日照变化、云朵漂移、车辆行驶、人员走动、湖面发射等现象,一般的软件无法排除这些干扰,而把它们当做森林烟火进行报警输出。

三、算法落后

业界其它公司的森林烟火识别软件没有专业的开发人员,没有经过长期有效的算法开发、程序优化和现场点烟测试,甚至有些软件仅仅把摄像机厂家的移动侦测功能映射出来作为烟火识别功能,造成软件误报率和漏报率居高不下。

四、无法整合可见光和热成像,无法跟GIS对接

2016年中旬开始颁布施行的国家森林消防标准《森林防火视频监控系统技术规范(LY/T2581-2016)》,明确规范了森林防火视频监控的系统构成要素和设备技术指标,明确要求以后的森林防火视频监控中必须要可见光和热成像双系统,但业界其它公司软件无法完成双系统视频图像和报警的整合,而只能单独对可见光或者单独对热成像进行识别。同时,新规范还明确规定系统必须支持 GIS地理信息系统服务,但绝大部分厂家的森林烟火识别软件无法跟GIS地理信息系统进行兼容通信,亦无法对森林烟火进行定位。

鉴于此,我公司研发了一套智能高效的森林烟火智能识别软件,研发带头人毕业于中国科学院沈阳自动化研究所,研究生课题就是烟火智能识别和视频图像拼接处理,十五年来对森林烟火智能识别算法进行不断优化和改进,并在公司附近区域进行点火点烟测试,反复论证反复修改,定型的森林烟火智能识别软件能够克服各种干扰因素的影响,误报率和漏报率降到业界最低,识别成功率达到业界最高(有省级检测报告)。森林烟火智能识别软件完全满足国家森林消防标准《森林防火视频监控系统技术规范(LY/T2581-2016)》,把可见光和热成像的视频监控和报警做到同一软件上,实现一套软件兼容两套系统,开发的全新接口能与自主研发的GIS地理信息辅助决策系统实现通信对接,完成林火定位和林业资源管理功能。

Ø  技术实现

森林烟火智能识别软件主要应用图像处理技术、计算机视觉技术、模式识别技术等对采集的视频图像进行分析,对森林火灾进行准确实时检测预警。

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1 烟火识别软件系统结构流程图

 

森林烟火智能识别软件的烟火识别结构流程如上图所示,主要分为三部分:(1)图像预处理;(2)图像光照增强及匹配;(3)烟火目标识别。

森林烟火智能识别软件应用图像分割和图像识别技术,自动区分并标记出森林区域和天际线区域,不同区域使用不同算法,以降低烟火识别误报率,提高识别成功率。在自动巡航监测状态下,云台自动转动,程序实时地抓取基本照片、比较图片,经过图像处理技术提取疑似烟火部分灰度特征、形状特征和运动特征,运用高斯模型分析和烟火因子傅里叶转换,再通过核心烟火智能识别算法,对疑似目标的颜色、形状、飘动状态、轮廓、纹理等进行分析,应用模式识别技术对烟火自动判别并报警,而其它的非烟火目标,如飞行物、车辆、日照变化、树木摇晃等干扰因素,将被排除。

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8 森林烟火智能识别软件的软件界面

 

森林烟火智能识别算法主要利用色彩迁移理论、计算机视觉、图像形态学以及图像相关和匹配等处理手段,减小由于时间变化(使图像明暗变化)、早晚霞、树影晃动、光影、雨雪以及像素偏移等因素造成的影响,降低烟火识别误报率,提高准确率。另外,对视频图像中非火情区域(如村落,湖泊、田野等),用户可以根据客观需要决定是否对这些区域进行检测(即对此区域的烟火目标是否识别),软件有相应手段对非识别区域进行屏蔽,避免非森林烟火造成的报警。

如图2是利用本系统的识别算法对于微小森林烟目标识别的结果;如图3是利用本系统的识别算法对傍晚烟目标识别的结果;如图4是利用本系统的识别算法对有雾影响的时候进行森林烟目标识别的结果;图5是应用本系统的识别算法在有动目标干扰的情况下(汽车)进行森林烟目标识别的结果;图6是应用本系统的识别算法在傍晚进行森林火目标识别的结果;图7是应用本系统的识别算法在有图像干扰的情况下(图像曝光)进行森林火目标识别的结果。

我们采集了大量的烟火图片进行了实验,实验结果表明:我公司设计的系统烟火检测准确率在99%以上,可以消除图像噪声、明暗变化、像素偏移以及雨雪天气等因素造成的影响,可以降低早晚霞和影子造成误报,误报率在1%以下。

如图8是森林烟火智能识别软件的软件界面,该软件的功能主要有:1)全天候24小时森林烟火自动监控;2)烟火目标自动识别与报警;3)对云台、摄像机、镜头以及视频服务器等硬件系统进行管理(该软件是一个功能完备的客户端软件)

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9 24小时运行结果

该软件分为如下几个子功能模块:

1)视频显示窗口模块;2)视频管理模块;3)系统状态信息显示模块;4)数据通道管理模块;5)摄像机状态调节模块;6)镜头状态调节模块;7)云台状态控制模块;8)烟火自动检测与信息显示模块;9)用户高级功能控制模块;10)退出系统。

如图9是利用本系统进行24小时监控的结果。因此,本系统可以经行24小时全天候森林烟火目标检测,白天以识别烟目标为主,晚上以识别火目标为主。

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10 实际应用中烟火目标检测结果

如图10为用户实际应用过程中识别出的烟火目标,实际点烟过程中不同位置随机的烟火目标都能正确识别并报警。

Ø  前端森林烟火智能识别系统

为拓展市场需求,满足快速发现火情、快速报警的需求,避免网络传输延迟造成报警信息延误和传输宽带有限而访问用户过多造成带宽不够、画面卡顿的情况发生,我公司开发出新型的服务器-客户端C/S模式的森林烟火识别系统。系统核心产品前端嵌入烟火识别处理器安装在前端控制设备中,是硬件系统的重要组成部分。系统采用先进的分布式架构设计,支持并行访问更多用户,提升整套系统的综合性能和利用率。系统支持流媒体转发、视频点播、断点续传等功能,实现报警数据、录像数据本地化存储,解决了难以远程访问的问题。系统具有丰富的接口,支持传统设备接入物联网,统一管理、个性化需求自由定制的功能。采用数据分布式存储、软件+硬件数据备份,分布式访问,实现集中式管理的功能。系统采用模块化设计,易扩展、可裁剪,支持大规模部署,支持级联,满足个性化多级管理需求。其分布式架构如图11所示:

 

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11 森林烟火智能识别系统-分布式架构

前端森林烟火智能识别系统采用无风扇、无尘、无静音工业级设计,使用顶级英特尔低功耗CPU,将功耗降低至25W,同时集成4K高清显示独立显卡,高速运算能力强健,超低功耗。系统具有6RS232接口,8USB接口,并带有2个千兆网口,2300M Wifi网卡,接口丰富、扩展性强。系统支持带电热启动、无人值守,工业级自动化功能,支持WindowsLinux多种操作系统,满足不同场景、安全性系统需求,具备过压、过流、防烧保护功能,安全、稳健为软件服务系统提供了强健、强续航的硬件保障。设备体积小、重量轻,满足野外、室内、便携式、工业级应用场景。内置的智能烟火识别服务软件,支持烟火目标识别,支持6X6像素识别,识别准确率大于99%,误报率小于1%,漏报率0%,指标满足且高于国家林业局标准。前端嵌入式烟火识别处理器技术参数如下表1所示:

基本参数

CPU

酷睿I3 主频1.7G双核

内存

DDR3   1600MHz 4G容量

硬盘容量

1T

显卡

集成高性能显卡,双4K高清显示,支持VGAHDMI、同步/异步显示

网口

双因特尔千兆网卡,300M Intel WIFI

端口

6RS232接口, 8USB

电源及功耗

电源

DC12V

功耗

25W超低功耗

电源及功耗

机箱

17.5*21*4.5cm

重量

1.51.6Kg

系统

操作系统

支持Windows

1 前端嵌入式烟火识别处理器技术参数

Ø  系统特点:

1.         火灾检测响应速度快

2.         灵敏度高: 可见光最小识别烟、火面积不大于10*10像素;红外不大于2*2像素即触发报警

3.         自动检测视频信号故障

4.         视频呈现,直观且方便提前部署处置方案

5.         能有效排除雾霾、灯光、人员车辆等干扰

6.         兼容主流厂商视频采集和存储设备

7.         信息平台接口开放,可扩展新增功能模块,预留视频监控、扑火队伍、无人机、北斗导航、遥感数据等异构系统的接口与功能整合

8.         可扩展性好,支持大规模应用

9.         有满足国家森林消防标准《森林防火视频监控系统技术规范(LY/T2581-2016)》的省级检测报告

10.      兼容热成像系统报警

11.      能与GIS通信

12.      能满足森林防火意外的以烟火识别为目的的应用