摘要 摘要 隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們因?yàn)閺氖陆?jīng)濟(jì)活動(dòng)，需要經(jīng)常出入林區(qū)，對(duì)于火災(zāi)隱 患的控制非常困難。尤其是初次出入林區(qū)的人防火意識(shí)薄弱，讓防火變得難上加 難。傳統(tǒng)的人工巡邏或者視頻監(jiān)控方案只能夠在火災(zāi)發(fā)生到一定程度甚至是林區(qū) 大面積過(guò)火的時(shí)候才能發(fā)出警報(bào)。這類(lèi)監(jiān)控?zé)o法檢測(cè)早期階段的火災(zāi)，非常容易 造成巨大的損失。本課題通過(guò)分析森林中的復(fù)雜環(huán)境，設(shè)計(jì)了一種紅外森林防火 監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以檢測(cè)早期火災(zāi)，并且能夠排除濃霧等惡劣天氣的影響，對(duì) 森林火災(zāi)的撲救有很大的現(xiàn)實(shí)作用。 本文主要研究了紅外森林防火監(jiān)控系統(tǒng)中監(jiān)控軟件的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。首先，闡 述了紅外輻射、紅外成像以及紅外成像儀等基本知識(shí)，并結(jié)合紅外成像技術(shù)與森 林防火，分析了運(yùn)用紅外成像檢測(cè)森林的依據(jù)。然后，通過(guò)算法對(duì)比并借鑒早期 的林火識(shí)別算法，同時(shí)考慮紅外采集設(shè)備的特性，在前人基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了采用混合 高斯模型的林火識(shí)別算法并對(duì)該算法做了驗(yàn)證。其次，通過(guò)分析系統(tǒng)的整體需求， 并對(duì)比了傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，提出了紅外森林防火監(jiān)控系統(tǒng)的方案，并闡述了 該方案中軟硬件模塊以及軟件的需求分析。之后，在考慮到軟件的健壯性、可移 植性以及可擴(kuò)展性的條件下，使用面向?qū)ο蠼Ｋ枷?，劃分了軟件的各個(gè)功能模 塊，再運(yùn)用u m l 語(yǔ)言描述了各個(gè)功能模塊。在界面模塊的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，利用獨(dú)立 的界面庫(kù)美化了軟件界面。在鑒權(quán)模塊中，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)編程發(fā)消息的方式實(shí)現(xiàn)了客 戶(hù)端到監(jiān)控中心服務(wù)器的鑒權(quán)。在參數(shù)配置模塊中，使用面向?qū)ο蟮睦^承特性， 定義了內(nèi)部類(lèi)和外部類(lèi)，提高了代碼復(fù)用率。在林火識(shí)別模塊中，通過(guò)結(jié)合紅外 采集設(shè)備的自身優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了林火識(shí)別算法。在分析報(bào)告、數(shù)據(jù)庫(kù)、視頻播放、 日志模塊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程中都體現(xiàn)了面向?qū)ο蟮木幊趟枷?，提升了軟件的可?性、復(fù)用性，降低了開(kāi)發(fā)周期。接著，搭建了測(cè)試場(chǎng)景，對(duì)各個(gè)模塊和系統(tǒng)做了 測(cè)試和分析，測(cè)試結(jié)果表明軟件運(yùn)行良好，煙火識(shí)別準(zhǔn)確，達(dá)到了監(jiān)控森林的要 求。最后，對(duì)全文工作做了總結(jié)并且提出了改進(jìn)方案。 關(guān)鍵詞：森林防火監(jiān)控系統(tǒng)，紅外成像儀，混合高斯模型，面向?qū)ο?重慶郵電大學(xué)碩士論文 i i a b s t r a c t a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fe c o n o m y ，p e o p l eh a v et of r e q u e n t l yv i s i tf o r e s t ，s ot h e f i r eh a z a r di sv e r yd i f f i c u l tt oc o n t r 0 1 e s p e c i a l l yt h ep e r s o nw h ow a st h ef i r s tt i m et o v i s i tf o r e s ti sw e a ki nt h ef i r ep r e v e n t i o na w a r e n e s s ，s ot h ep r e v e n t i o nf r o mf i r eh a s b e c o m em o r ei m p o r t a n t t r a d i t i o n a lm a n u a lp a t r o l so rv i d e os u r v e i l l a n c es o l u t i o nc a n o n l ya l a r m ew h e nt h ef o r e s tf i r eb e c o m el a r g e s u c hm o n i t o r i n gm e t h o r dc a nn o td e t e c t t h e e a r l ys t a g e so ft h ef i r e ，w h i c hw i l ll e a dt oh u g el o s s e s t h r o u g ha n a l y z i n gt h e c o m p l e xe n v i r o n m e n t ，t h et o p i cd e s i g n e daf o r e s tf i r ei n f r a r e ds u r v e i l l a n c es y s t e m si s d e s i g n e d t h es y s t e m sc a nd e t e c tt h ee a r l yf i r e ，a n dh a st h ea b i l i t yt oe x c l u d er a i n ，s n o w ， f o ga n do t h e ri n c l e m e n tw e a t h e r ，w h i c hp l a ya ni m p o r t a n tr o l ei nt h ef i g h t i n go ff o r e s t f i r e s t h i sp a p e rs t u d i e so nt h ei n f r a r e df o r e s tf i r em o n i t o r i n gs y s t e md e s i g na n d i m p l e m e n t a t i o no fs o f t w a r ec o m p o n e n t s f i r s t l y ，d e s c r i b e d t h ei n f r a r e dr a d i a t i o n ， i n f r a r e di m a g i n ga n di n f r a r e di m a g i n gd e v i c e sa n do t h e rb a s i ck n o w l e d g e ，c o m b i n e d 、析t hi n f r a r e di m a g i n gt e c h n o l o g ya n df o r e s tf i r ep r e v e n t i o n t h eu s eo fi n f r a r e di m a g i n g d e t e c t i o na n a l y s i sb a s e do nt h ef o r e s t s e c o n d l y ，b yc o m p a r i s o na l g o r i t h ma n dc o n s i d e r t h ef i r eo fe a r l yr e c o g n i t i o na l g o r i t h m s ，t a k i n gi n t 0a c c o u n tt h e c h a r a c t e r i s t i c so f i n f r a r e d a c q u i s i t i o ne q u i p m e n t ，d e s i g n e d g a u s s i a nm i x t u r em o d e lo ff o r e s tf i r e r e c o g n i t i o na l g o r i t h m sa n dv e r i f i e dt h ea l g o r i t h m t h i r d l y ，b ya n a l y z i n gt h eo v e r a l l s y s t e mr e q u i r e m e n t sa n dc o m p a r ew i t ht h et r a d i t i o n a lv i d e os u r v e i l l a n c es y s t e m ，p u t f o r w o r dt h ef o r e s tf i r ei n f r a r e ds u r v e i l l a n c es y s t e mp r o g r a m s ，a n de x p l a i n se a c hp a r to f t h ep r o g r a m f o u r t h l y , a f t e rt a k i n gi n t oa c c o u n tt h er o b u s t n e s so ft h es o r w a r ea n d s c a l a b l l l t yo ft i ：ec o n d i t i o n s ，m a k i n gt h eo v e r a l ls t r u c t u r eo ft h es o f t w a r es y s t e md e s i g n a n ds o f t w a r ef u n c t i o n a lr e q u i r e m e n t sa n a l y s i s u s i n go b j e c t o r i e n t e ds o f t - w a r em e t h o r d a n dm o d e l i n gi d e ad i v i d et h ef u n c t i o n a lm o d u l e so ft h es o f t w a r e ，t h e nu s i n gt h eu m l l a n g u a g ed e s c r i b e dt h ev a r i o u sf u n c t i o n a lm o d u l e s i nt h ei m p l e m e n t a t i o no ft h e i n t e r f a c em o d u l e ，as e p a r a t ei n t e r f a c el i b r a r yi su s e dt ob e a u t i f yt h es o f t w a r ei n t e r f a c e i nt h ea u t h e n t i c a t i o nm o d u l e ，u s i n gn e t w o r kp r o g r a m m i n g m e s s a g e t oa c h i e v et h ec l i e n t t ot h em o n i t o r i n gc e n t e rs e r v e ra u t h e n t i c a t i o n i nt h ep a r a m e t e rc o n f i g u r a t i o nm o d u l e ， u s i n gt h ei n h e r i t a n c e f e a t u r eo fo b j e c t o r i e n t e d ，d e f i n i n gt h ei n t e r n a lc l a s s e sa n d e x t e r n a lc l a s s e st oi m p r o v ec o d er e u s er a t e r e c o g n i t i o nm o d u l ei nt h ef i r e ，c o l l e c t e d i i i 重慶郵電大學(xué)碩士論文 t h r o u g hac o m b i n a t i o no fi n f r a r e de q u i p m e n tt oi t so w na d v a n t a g e s ，t oa c h i e v eaf o r e s t f i r er e c o g n i t i o na l g o r i t h m s i nt h ea n a l y s i s ，d a t a b a s e s ，v i d e op l a y e r ，l o gm o d u l ed e s i g n a n di m p l e m e n t a t i o na l er e f l e c t e dt h eo b j e c t - o r i e n t e dp r o g r a m m i n gi d e a si no r d e rt o i m p r o v et h es o r w a r er e l i a b i l i t y , r e u s a b i l i t ya n dr e d u c e sd e v e l o p m e n tc y c l e t h e n ，s e t u pat e s ts c e n a r i o ，t e s t e da n da n a l y s i s e dt h em o d u l e sa n ds y s t e m s ，a n ds h o wt h a tt h e s o f t w a r ec a l lr e c o n g i z ef i r ea n ds m o k e ，s oi tr e a c h e st h er e q u i r eo ff i r ed e t e c t i o n f i n a l l y ， a ni m p r o v e ds o l u t i o ni sp u tf o r w o r da r e rs u m m a r i n gt h ef i l l lt e x to ft h ew o r k k e yw o r d s ：f o r e s tf i r em o n i t o r i n gs y s t e m ，i n f r a r e dc a m e r a s ，g a u s s i a nm i x t u r e m o d e l ，o b j e c t o r i e n t e d 插圖清單 插圖清單 第二章 圖2 1 紅外成像模型6 第三章 圖3 1 不同閡值下差分分析法效果1 2 圖3 2 單高斯模型運(yùn)行效果1 3 圖3 3 林火識(shí)別算法流程1 6 圖3 4 濾波中的邊界問(wèn)題( 以3 x 3 的窗口為例) 1 7 圖3 5 中值濾波的拓展方式1 7 圖3 6 分布類(lèi)型判別流程1 9 圖3 7 混合高斯模型的參數(shù)更新2 1 圖3 8 新高斯分布建立流程。2 3 圖3 9 可疑區(qū)域的判決2 5 圖3 1 0 目標(biāo)提取流程2 7 圖3 1 1 林火識(shí)別算法效果圖2 8 第四章 圖4 1 森林防火監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型3 4 圖4 2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖3 6 圖4 3d v s 和d v r 的方案對(duì)比3 8 圖4 4 視頻傳輸模型4 0 圖4 5 軟件需求用例圖4 1 圖4 6 紅外森林防火監(jiān)控軟件模型4 2 圖4 7 系統(tǒng)資源及設(shè)備管理4 3 圖4 8 林火監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流信息4 4 圖4 9 客戶(hù)端消息流程圖4 8 第五章 圖5 1 鑒權(quán)模塊流程5l 圖5 2 參數(shù)配置文件5 4 圖5 3 參數(shù)配置模塊流程5 5 圖5 4 林火識(shí)別模塊與其他模塊的關(guān)系5 7 圖5 5 中值濾波流程5 8 i x 重慶郵電大學(xué)碩士論文 圖5 6 林火監(jiān)控系統(tǒng)分析報(bào)告u m l 序列圖6 2 圖5 7 林火監(jiān)控報(bào)告流程6 2 圖5 8u m l 描述e r 模型6 4 圖5 9 日志模塊流程圖6 8 第六章 圖6 1 測(cè)試場(chǎng)景模型7 l 圖6 2 主界面的測(cè)試效果7 3 圖6 3 登陸鑒權(quán)效果圖7 3 圖6 4 參數(shù)配置模塊驗(yàn)證7 4 圖6 5 沒(méi)有煙火時(shí)的效果7 4 圖6 6 林火識(shí)別模塊檢測(cè)效果7 5 圖6 7 林火分析報(bào)告的效果圖7 6 圖6 8 數(shù)據(jù)庫(kù)模塊驗(yàn)證7 6 圖6 9 日志文件s y s t e m 1 0 9 的內(nèi)容7 7 x 插表清單 插表清單 第四章 表4 1 林火監(jiān)控系統(tǒng)方案比較3 3 表4 2 云臺(tái)協(xié)議3 5 表4 3 云臺(tái)控制字段3 5 第五章 表5 1 登陸消息表5 2 表5 2 林火監(jiān)控軟件的參數(shù)5 4 表5 3c f i l e c o n f i g 類(lèi)的成員函數(shù)5 6 表5 4c g a u s s m i x m o d e l 的成員變量和成員函數(shù)一5 8 表5 5r p t 文件訪問(wèn)函數(shù)6 3 表5 6 本地區(qū)域信息( l o c a l a r e a l n f o ) 6 4 表5 7 基站信息( s t a t i o n l n f o ) 6 4 表5 8 用戶(hù)信息( u s e r l n f o ) 6 5 表5 9 用戶(hù)對(duì)基站權(quán)限( s t a t i o n p e r m i s s i o n s ) 6 5 表5 1 0 用戶(hù)日志( u s e r l o g ) 一6 5 表5 1 1 監(jiān)控視頻( s u r v e i l l a n c e v i d e o ) 6 5 第六章 表6 1 紅外探頭組件參數(shù)表7 1 表6 2 測(cè)試指標(biāo)7 2 表6 3 功能測(cè)試結(jié)果7 7 x i 重慶郵電大學(xué)碩士論文 x i i 第一章緒論 1 1 引言 第一章緒論 森林火災(zāi)是一種突發(fā)性強(qiáng)、破壞性大、救助困難的自然災(zāi)害。從1 9 5 0 年至 1 9 8 7 年的3 8 年間，全國(guó)年均發(fā)生森林火災(zāi)1 5 8 3 8 次，火災(zāi)發(fā)生率為1 3 9 次1 0 萬(wàn) 公頃，年均受害森林面積9 4 萬(wàn)公頃，森林火災(zāi)受害率平均8 5 ，是世界同期平均 水平的8 倍，全國(guó)因森林火災(zāi)年均傷亡8 0 0 人。據(jù)有關(guān)專(zhuān)家測(cè)算，這一時(shí)期全國(guó) 共燒毀木材9 5 5 億立方米。按每米價(jià)值1 5 0 元計(jì)算，全國(guó)直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1 4 3 3 億 元，占全國(guó)各類(lèi)火災(zāi)總損失的5 6 5 。如何做好森林防火工作，即有效預(yù)防和撲救 森林火災(zāi)，確保人民生命財(cái)產(chǎn)安全還是一個(gè)大難題，只能做到早發(fā)現(xiàn)早撲救，盡 量將森林火災(zāi)造成的損失降到最小。然而森林火災(zāi)形勢(shì)十分嚴(yán)峻，過(guò)去近百年的 時(shí)間里，全球氣溫上升了o 5 到o 8 ，尤其是在最近的5 0 年里上升幅度較大。專(zhuān) 家預(yù)測(cè)未來(lái)1 0 到1 5 年，平均氣溫上升的幅度更大。隨著林區(qū)氣溫升高、林區(qū)可 燃物增加、火源管理十分困難等情況，使得森林火災(zāi)的危險(xiǎn)性進(jìn)一步增加。面對(duì) 如此嚴(yán)峻的森林防火現(xiàn)狀，要求人們運(yùn)用更多的先進(jìn)技術(shù)和管理方法，采取最有 力的措施，盡可能對(duì)森林大火的發(fā)生和蔓延進(jìn)行最大限度控制。 1 2 選題背景 森林火災(zāi)具有突發(fā)性、隨機(jī)性、短時(shí)間內(nèi)能造成巨大損失的特點(diǎn)1 2 j 。一旦有火 警發(fā)生，擁有準(zhǔn)確且暢通的火情信息，明確合理的撲救方案是今后防火、滅火的 一個(gè)趨勢(shì)。紅外成像監(jiān)控系統(tǒng)能夠在短時(shí)間內(nèi)提供火災(zāi)發(fā)生時(shí)的溫度影像信息和 分析結(jié)果，幫助決策者們?cè)诙虝r(shí)間做出正確的人員、設(shè)備配置方案。 紅外成像技術(shù)【3 】是目前唯一的一種可以將溫度信息瞬間可視化，并加以驗(yàn)證的 檢測(cè)技術(shù)。紅外成像儀通過(guò)非接觸方式量化溫度，在專(zhuān)業(yè)的紅外林火監(jiān)控軟件的 幫助下，短時(shí)間內(nèi)便可自動(dòng)完成分析。現(xiàn)在，紅外成像技術(shù)已成為早期監(jiān)測(cè)領(lǐng)域 最有效的檢測(cè)手段，它能夠在林火發(fā)生的早期快速、準(zhǔn)確、安全的檢測(cè)林火。據(jù) 統(tǒng)計(jì)，在紅外檢測(cè)上每投資1 美元，將得到4 美元的回報(bào)。紅外圖像反映的是目 標(biāo)與背景自身的紅外輻射能量的差異，相較可見(jiàn)光圖像，紅外圖像不易受強(qiáng)光和 煙霧干擾，能在夜間工作，適應(yīng)全天候工作的要求。紅外成像技術(shù)是利用景物對(duì) 紅外光的輻射差成像，可以不依賴(lài)外部光線。將紅外技術(shù)運(yùn)用到森林防火工程中 的能夠充分發(fā)揮紅外成像技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，達(dá)到很好的火災(zāi)檢測(cè)效果。 重慶郵電大學(xué)碩士論文 1 3 研究現(xiàn)狀 近年，歐盟研制出的一套“森林火災(zāi)自動(dòng)觀察系統(tǒng)”【4 j ，它由4 個(gè)可以監(jiān)視 5 0 0 m 到1 0 k i n 范圍的黑白成像儀和一個(gè)熱敏與煙感應(yīng)器組成，可以在3 0 s 內(nèi)發(fā)現(xiàn) 煙火，4 0 s 內(nèi)確定起火區(qū)域。如在葡萄牙和法國(guó)南部的馬賽等地，就安裝了三組這 種情況的攝像和感應(yīng)裝置，每一組裝置可以監(jiān)視1 萬(wàn)平方米森林。一旦發(fā)現(xiàn)異常， 在1 分鐘內(nèi)電腦就可建立連接并將拍攝的圖像通過(guò)寬帶網(wǎng)或移動(dòng)電話傳送到數(shù)據(jù) 分析中心，由其迅速發(fā)出火警通報(bào)，這套系統(tǒng)的準(zhǔn)確率高達(dá)9 5 以上，歐盟已決 定把這項(xiàng)成果推向工業(yè)生產(chǎn)和市場(chǎng)。e c p 公司的森林火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī) 視覺(jué)和模式識(shí)別的理論，采用模式識(shí)別算法，可以對(duì)4 千米外的林火在短時(shí)間內(nèi) 進(jìn)行識(shí)別并發(fā)出等報(bào)。b o s q u e 公司的b s d s 系統(tǒng)采用紅外和普通成像儀的雙波段 監(jiān)控，在準(zhǔn)確識(shí)別森林火災(zāi)的同時(shí)還可以區(qū)別其它現(xiàn)象的干擾，誤報(bào)率較低。 我國(guó)對(duì)森林防火的研究是在1 9 8 7 年大興安嶺“5 6 大火【5 】后，國(guó)家加強(qiáng)了對(duì) 森林防火工作的投入力度。針對(duì)我國(guó)森林資源豐富、環(huán)境復(fù)雜，傳統(tǒng)的晾望塔、 護(hù)林塔和飛機(jī)檢測(cè)森林火情的方式已經(jīng)不再適用，因此我國(guó)采用森林防火遙感圖 像資源分類(lèi)的遙感技術(shù)的研究，將遙感技術(shù)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)和地理信息系統(tǒng)用于 林火檢測(cè)工作。這種方式主要依賴(lài)g p s 定位系統(tǒng)【6 】，但是g p s 衛(wèi)星對(duì)森林監(jiān)控區(qū) 域每天只掃描4 1 4 2 次，每次時(shí)間不超過(guò)3 0 分鐘，因此衛(wèi)星不能對(duì)林區(qū)進(jìn)行全天 實(shí)時(shí)檢測(cè)，其提供的信息不能做到實(shí)時(shí)性。同時(shí)，人工目視解譯遙感圖像，人為 的因素比較多，難以完全正確把握土地類(lèi)型圖斑，仍然有很多的圖斑是難以判讀 的，需要到現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)，工作量十分大。由于森林監(jiān)控精確度要求十分高，因此要 求遙感圖像分辨率高、精度高，然而分辨率高、精度高的遙感影像價(jià)格比較高。 1 4 主要研究?jī)?nèi)容 本文主要介紹林火監(jiān)控系統(tǒng)中林火監(jiān)控軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，針對(duì)當(dāng)前對(duì)林火 監(jiān)控設(shè)備的需求，并結(jié)合項(xiàng)目的可行性，本文設(shè)計(jì)了一種使用紅外成像儀的林火 監(jiān)控系統(tǒng)。從課題設(shè)計(jì)的過(guò)程和結(jié)果看，主要涉及到如下內(nèi)容：( 1 ) 深入分析林 火識(shí)別算法。( 2 ) 根據(jù)實(shí)際情況構(gòu)建林火識(shí)別系統(tǒng)，主要包括前端的監(jiān)控端、傳 輸網(wǎng)絡(luò)和控制中心三個(gè)部分的設(shè)計(jì)。詳細(xì)設(shè)計(jì)這三個(gè)部分，明確三個(gè)部分的功能 和外部接口。( 3 ) 按照用戶(hù)需求設(shè)計(jì)林火識(shí)別系統(tǒng)的軟件部分。主要是對(duì)客戶(hù)端 軟件的設(shè)計(jì)，包含軟件整體的概要設(shè)計(jì)和各個(gè)模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)。 2 第一章緒論 1 5 論文組織與結(jié)構(gòu) 論文對(duì)紅外理論、紅外成像技術(shù)等知識(shí)做了介紹，對(duì)比了幾種林火識(shí)別算法， 選擇了適合復(fù)雜森林環(huán)境的混合高斯建模法，并在前人基礎(chǔ)上對(duì)混合高斯模型的 建立、更新有了更多補(bǔ)充，結(jié)合傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了適合紅外成像的智能 識(shí)別監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，重點(diǎn)闡述了林火監(jiān)控軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，最后搭建測(cè)試環(huán)境對(duì)林 火監(jiān)控軟件的各個(gè)模塊做了測(cè)試。文章的具體組織結(jié)構(gòu)如下： 與本文的主要工作相對(duì)應(yīng)，本文的章節(jié)安排如下： 第一章：緒論，介紹了課題的研究背景，分析了國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，最后對(duì)本 文采用的森林防火監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。 第二章：森林防火中的紅外技術(shù)，分析了紅外輻射、紅外成像的理論，簡(jiǎn)述 了紅外成像儀的發(fā)展，詳細(xì)闡述了紅外技術(shù)在森林防火中的運(yùn)用。 第三章：林火識(shí)別算法的設(shè)計(jì)，這一章包含如下內(nèi)容：首先分析了森林中火 災(zāi)發(fā)生的條件；然后分析了林火煙霧的特征；其次分析了現(xiàn)有的林火識(shí)別算法， 分析了各類(lèi)算法的優(yōu)缺點(diǎn)；再次結(jié)合實(shí)際情況分析了視頻格式；最后詳細(xì)闡述了 本文中的林火識(shí)別算法并做了驗(yàn)證。 第四章：紅外林火監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，提出了紅外林火監(jiān)控系統(tǒng)的功能需求， 。 對(duì)比了幾種監(jiān)控系統(tǒng)方案；并借鑒這幾種方案，提出了本課題中的紅外林火監(jiān)控 系統(tǒng)方案；詳細(xì)闡述了紅外林火監(jiān)控系統(tǒng)的軟硬件和整體流程。 第五章：林火監(jiān)控軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，將軟件分為界面、溫度分析、林火識(shí) 甄 別、分析結(jié)果和數(shù)據(jù)庫(kù)等模塊。利用軟件開(kāi)發(fā)流程設(shè)計(jì)了各個(gè)模塊，用軟件建模 語(yǔ)言描述了各個(gè)模塊的結(jié)構(gòu)層次，并詳細(xì)闡述了各個(gè)軟件模塊的實(shí)現(xiàn)方法。 第六章：林火監(jiān)控軟件的測(cè)試和分析，搭建了測(cè)試環(huán)境，測(cè)試了林火監(jiān)控軟 件的各個(gè)模塊，并做了測(cè)試分析。 第七章：結(jié)束語(yǔ)，對(duì)本文設(shè)計(jì)的森林防火監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行總結(jié)，并提出了整個(gè) 系統(tǒng)需要改進(jìn)和優(yōu)化的地方。 重慶郵電大學(xué)碩士論文 4 第二章森林防火中的紅外技術(shù) 第二章森林防火中的紅外技術(shù) 2 1 紅外輻射理論 自然界中，一切溫度高于絕對(duì)零度2 7 3 c 的物體都能向外輻射能量。1 8 0 0 年， 赫胥爾首先發(fā)現(xiàn)了紅外輻射，經(jīng)過(guò)幾代科學(xué)家1 0 0 多年的探索、實(shí)驗(yàn)與研究，總 結(jié)出揭示紅外輻射本質(zhì)的輻射定律。 ( 1 ) 基爾霍夫定律 1 9 8 5 年，基爾霍夫研究指出，物體的出射輻射度【7 】m ，r 和吸收能力r 的比值 與物體的性質(zhì)無(wú)關(guān)，該比值對(duì)所有物體來(lái)說(shuō)是波長(zhǎng)和溫度的普遍適應(yīng)函數(shù)，都等 于同一溫度下絕對(duì)黑體的出射輻射度m 。其表達(dá)式( 2 一1 ) 為： ， = 鯊= m 。= 廠( 力，丁) a a r ( 2 1 ) 該定律表明，當(dāng)幾個(gè)物體處于同一溫度時(shí)，各物體發(fā)射紅外線的能力正比于 它吸收的紅外線的能力；如果該物體不能發(fā)射某一波長(zhǎng)的輻射能，也決不能吸收 此波長(zhǎng)的輻射能。根據(jù)這一定律可以推斷出，性能好的反射體或透明體，必然是 性能差的輻射體。絕對(duì)黑體就是定義為吸收和發(fā)射所有波段的輻射體，簡(jiǎn)單講就 是在任何情況下對(duì)一切波長(zhǎng)的入射輻射吸收率都等于1 的物體，也就是說(shuō)全吸收。 顯然，因?yàn)樽匀唤缰袑?shí)際存在的任何物體對(duì)不同波長(zhǎng)的入射輻射都有一定的反射 ( 吸收率不等于1 ) ，所以，黑體只是人們抽象出來(lái)的一種理想化的物體模型。但黑 體熱輻射的基本規(guī)律是紅外研究及應(yīng)用的基礎(chǔ)，它揭示了黑體發(fā)射的紅外熱輻射 隨溫度及波長(zhǎng)變化的定量關(guān)系。 ( 2 ) 輻射的光譜分布規(guī)律一普朗克輻射定律 普朗克提出了量子假設(shè)【8 】，在量子假設(shè)的前提下，得出了黑體輻射的普朗克公 式。一個(gè)絕對(duì)溫度為拖) 的黑體，單位表面積在波長(zhǎng)川村近單位波長(zhǎng)間隔內(nèi)向整個(gè) 半球空間發(fā)射的輻射功率( 簡(jiǎn)稱(chēng)為光譜輻射度) 與波長(zhǎng)、溫度滿足式( 2 2 ) 關(guān)系： m 6 ( 五，丁) = c l a - 5 e x p ( c 2 歷五) 一1 】1 ( 2 2 ) 其中c l 是第一輻射常數(shù)3 7 4 x 1 0 。1 6 ( 矽朋2 ) ，c 2 是第一輻射常數(shù) 1 4 4 1 0 2 ( m k ) ，m 6 是絕對(duì)黑體的輻射出射度( 形伽2 a m _ ) ，力是波長(zhǎng)( 朋) ，r 是絕對(duì)溫度( k ) 。 普朗克輻射定律是所有定量計(jì)算紅外輻射的基礎(chǔ)。從這個(gè)定律可以得出黑體 輻射的幾個(gè)特點(diǎn)： 溫度越高，所有波長(zhǎng)上的光譜輻射出射度越大； 重慶郵電大學(xué)碩士論文 輻射出射度是隨溫度的升高而迅速增大的； 光譜輻射出射度的峰值波長(zhǎng)隨溫度升高向短波方向移動(dòng)。 ( 3 ) 輻射功率隨溫度的變化規(guī)律斯蒂芬一玻耳茲曼定律 斯蒂芬玻耳茲曼定律描述的是黑體【9 】單位表面積向整個(gè)半球空間發(fā)射的所有 波長(zhǎng)的總輻射功率m 。r ( 簡(jiǎn)稱(chēng)為全輻射度) 隨其溫度的變化規(guī)律。因此，該定律為 普朗克輻射定律對(duì)波長(zhǎng)積分得到式： m 耵= 【m 6 ( a ，丁m = 0 7 4 ( 2 - 3 ) 上式中，m 。r 為溫度為t 的黑體的總輻射能力，仃為斯蒂芬玻耳茲曼常數(shù)， 近似值為5 6 7 3 x 1 0 - 1 2 w ( c m 2 k 4 ) ，丁是黑體的熱力學(xué)溫度( k ) ，名為波長(zhǎng)( r a n ) 。從 這一定律可以看出，物體的溫度越高，其紅外輻射能量越多。 上述三個(gè)紅外輻射定律揭示了紅外輻射的本質(zhì)特性，為紅外成像、測(cè)溫技術(shù) 奠定了理論基礎(chǔ)。 2 2 紅外成像的原理 自然界中的一切物體，只要它的溫度高于絕對(duì)溫度【l 川( 2 7 3 ) 就存在分子和原 子無(wú)規(guī)則的運(yùn)動(dòng)，其表面就不斷地輻射紅外線，只要收集并探測(cè)這些輻射能，就 可以通過(guò)重新排列來(lái)自探測(cè)器的信號(hào)形成與景物輻射分布相對(duì)應(yīng)的熱圖像，熱圖 象反映物體表面的紅外輻射場(chǎng)，即溫度場(chǎng)。紅外成像儀就是探測(cè)這種物體表面輻 射的不為人眼所見(jiàn)的紅外線的設(shè)備，它的主要任務(wù)是將觀察平面內(nèi)的物體發(fā)出的 紅外輻射轉(zhuǎn)換成可見(jiàn)光圖像，便于觀測(cè)和識(shí)別，紅外成像的模型所下圖所示， 目標(biāo)發(fā)射輻射能一 大氣固有輻射能一 目標(biāo) 大氣 境反射輻射能 1 1 - - 一 目標(biāo)對(duì)周?chē)h(huán) - - - - - - - 1 卜 紅外熱像儀 紅外圖像與可見(jiàn)光圖像的成像機(jī)理不同，人眼所觀察到的圖像一般表示物體 反射可見(jiàn)光以及對(duì)顏色的敏感能力。表面光滑的物體由于反射率高，成像效果就 6 第二章森林防火中的紅外技術(shù) 亮；表面粗糙的物體由于反射率低就顯得暗，顏色不同的物體區(qū)分度很大。而熱 成像系統(tǒng)所顯示的圖像一般反映物體自身輻射的能力，表面光滑的發(fā)射率較低， 表面粗糙的發(fā)射率較高，因此同一溫度物體的熱像，光滑區(qū)域較暗，而粗糙區(qū)域 顯得較亮。紅外圖像感受和反映的是目標(biāo)與背景自身的紅外輻射能量的差異，而 可見(jiàn)光圖像感受和反映的是目標(biāo)及背景反射來(lái)自太陽(yáng)或其它物體光線強(qiáng)弱的差 異。這兩者都與構(gòu)成目標(biāo)及背景的材料、顏色及表面光亮度有關(guān)。由于紅外圖像 和可見(jiàn)光圖像的成像機(jī)理存在著上述本質(zhì)上的差異，所以它們具有各自的特點(diǎn)。 紅外成像技術(shù)是利用景物對(duì)紅外光的輻射差成像，將紅外輻射轉(zhuǎn)換為可見(jiàn)光 圖像，利用場(chǎng)景內(nèi)物體本身各部分輻射的差異獲取物體圖像的細(xì)節(jié)，所以紅外圖 像的獲取可不依賴(lài)于外部光線。熱圖像與物體表面的熱分布場(chǎng)相對(duì)應(yīng)，實(shí)質(zhì)上是 被測(cè)目標(biāo)物體紅外輻射的熱像分布圖，與可見(jiàn)光圖像相比，紅外熱像圖缺少層次 感，分辨度較低，因此在實(shí)際應(yīng)用中，為更有效地判斷被測(cè)目標(biāo)的紅外熱分布場(chǎng)， 常對(duì)原始熱像圖進(jìn)行相關(guān)處理增強(qiáng)其可視性，如濾波去噪，圖像亮度、對(duì)比度的 調(diào)整，實(shí)時(shí)校正，偽彩色處理等技術(shù)。 2 3 紅外成像儀的發(fā)展 紅外成像儀的發(fā)展主要經(jīng)歷三了個(gè)階段【l 。1 9 6 4 年，美國(guó)t i 公司研制成功第 一代的熱紅外成像裝置，這種裝置利用光學(xué)元件運(yùn)動(dòng)機(jī)械，對(duì)目標(biāo)的熱輻射進(jìn)行 圖像分解掃描，然后應(yīng)用光電探測(cè)器進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換，最后形成視頻圖像信號(hào)，并 在熒屏上顯示，這是現(xiàn)代紅外成像儀【1 2 】的雛形。六十年代中期，在紅外前視裝置 的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了具有溫度測(cè)量功能的熱紅外成像裝置。這種第二代紅外成像裝 置，通常稱(chēng)為熱像儀。九十年代出現(xiàn)了致冷型和非致冷型的焦平面紅外成像產(chǎn)品， 這是第三代的紅外成像儀，可以進(jìn)行大規(guī)模的工業(yè)化生產(chǎn)。紅外探測(cè)器的發(fā)展是 整機(jī)發(fā)展的關(guān)鍵因素。紅外探測(cè)器已從第一代的線陣列經(jīng)歷了第二代的二維延遲 與積分長(zhǎng)波紅外的掃描陣列( t d i ) ，發(fā)展到了今天的第三代高密度高性能的紅外 焦平面陣列。 2 4 紅外技術(shù)與森林防火 紅外線是一種波長(zhǎng)0 7 8 1 0 0 0 , t t m 的電磁波。所有物體都會(huì)向外發(fā)射熱輻射， 熱輻射是紅外線的實(shí)質(zhì)體現(xiàn)，表現(xiàn)了物體的溫度狀況。利用紅外設(shè)備拍攝的圖像 體現(xiàn)的是其溫度分布狀況【1 3 】，也就是說(shuō)物體或物體的一部分熱輻射越強(qiáng)，其溫度 越高；反之，物體或物體的一部分熱輻射越低，其溫度也就越低。表現(xiàn)在圖像上， 7 重慶郵電大學(xué)碩士論文 溫度越高的物體或部分物體，灰度值越大；溫度越低的物體或部分物體，灰度值 越小。溫度稍有變化物體向外發(fā)射的熱輻射能量就會(huì)有很大變化，即物體從正常 溫度到燃點(diǎn)或者燃燒向外輻射的能量就會(huì)有很大的變化。因此使用紅外線探測(cè)物 體發(fā)射出來(lái)的紅外能量能夠在火災(zāi)發(fā)生的早期階段【1 4 】準(zhǔn)確的定位火情，達(dá)到早期 檢測(cè)，減少損失的目的。 通常情況下，森林中的溫度在- 4 0 6 0 之間，但是發(fā)生火災(zāi)后，森林中的火 焰溫度會(huì)達(dá)到6 0 0 。c 1 4 0 0 c ，森林與火焰的溫度對(duì)比反差很大。因此根據(jù)圖像中灰 度值的變化狀態(tài)可以得到林區(qū)溫度的變化，通過(guò)相應(yīng)的分析并綜合考慮火焰和森 林的特征，分離出煙火區(qū)域并提示告警。使用紅外圖像除了能夠得到火災(zāi)的大致 位置外，還能夠判斷出火災(zāi)的范圍、性質(zhì)等情況。 森林中火災(zāi)包含5 個(gè)階段【1 5 】：正常階段、溫度上升階段、初期階段、發(fā)展階 段、熄滅階段。正常階段是指此時(shí)森林中溫度處于正常狀態(tài)；溫度上升階段是指 可燃物處在陰燃的狀態(tài)，可燃物內(nèi)部溫度持續(xù)上升，時(shí)刻有可能燃燒；初期階段 是指溫度超過(guò)可燃物燃點(diǎn)，燃燒開(kāi)始發(fā)生，此時(shí)火焰較小并伴隨著煙霧；發(fā)展階 段是指火焰已經(jīng)燃燒并呈現(xiàn)火焰面積擴(kuò)大的態(tài)勢(shì)；熄滅階段指火災(zāi)因?yàn)槿藶閾浠稹?可燃物燒盡或者天氣等原因造成火焰熄滅。當(dāng)前，普遍采用人工巡邏或者可見(jiàn)光 成像等方式檢測(cè)火災(zāi)，這些方式是檢測(cè)處于開(kāi)始或者發(fā)展階段的火災(zāi)。這是一種 火災(zāi)發(fā)生后的補(bǔ)救措施，此時(shí)火災(zāi)已經(jīng)產(chǎn)生，只能減低損失。紅外線檢測(cè)主要集 中在火災(zāi)發(fā)生的第二個(gè)階段，即溫度上升階段【l6 1 。這時(shí)可燃物處于陰燃或者初期 燃燒階段，火災(zāi)面積小，火勢(shì)容易控制。另外由于存在紅外窗口，紅外線輻射能 夠穿透濃霧，監(jiān)控檢測(cè)目標(biāo)。紅外線有很長(zhǎng)的波長(zhǎng)因此其探測(cè)距離遠(yuǎn)、探測(cè)面積 大，有利于森林等大空間區(qū)域的監(jiān)控。 2 5 本章小結(jié) 本章對(duì)闡述了紅外技術(shù)，分析了紅外輻射理論，介紹了紅外基本概念和定律。 介紹了紅外成像原理和紅外成像儀的發(fā)展。提出了紅外技術(shù)在森林防火監(jiān)控系統(tǒng) 的運(yùn)用。分析了采用紅外采集設(shè)備檢測(cè)森林的優(yōu)勢(shì)，得出了紅外監(jiān)控是火災(zāi)早期 檢測(cè)手段的結(jié)論。 第三章林火識(shí)別算法的設(shè)計(jì) 第三章林火識(shí)別算法的設(shè)計(jì) 3 1 森林火災(zāi)發(fā)生的條件 火焰燃燒的三個(gè)條件是：火源、燃燒物、助燃物。燃燒物通常以氣相、液相 和固相三種形態(tài)存在，大氣中的氧氣一般作為助燃物。森林火災(zāi)中，初始火源大 多數(shù)為固體可燃物如樹(shù)枝、雜草或人造物質(zhì)，這些固體可燃物在一定強(qiáng)度的熱源 或內(nèi)部自燃的作用下，會(huì)先發(fā)生陰燃。固體可燃物的燃燒分為三個(gè)階段：溫度上 升階段、初期階段、發(fā)展階段、熄滅階段。在初期階段，因?yàn)榭扇嘉锱c氧氣的比 例不同有不同的燃燒方式： ( 1 ) 可燃物數(shù)量不充足時(shí)，就不能夠持續(xù)燃燒，火源燃燒完后自行熄滅。 ( 2 ) 可燃物缺少氧氣，以陰燃的方式燃燒。陰燃是物質(zhì)沒(méi)有火焰的緩慢燃燒， 通常表現(xiàn)為產(chǎn)生可燃?xì)怏w、煙霧和溫度升高的現(xiàn)象。可燃物繼續(xù)緩慢燃燒，直到 氧氣或可燃物耗盡熄滅。 ( 3 ) 如果存在足夠的可燃物，而且具有良好的通風(fēng)條件，火災(zāi)就以迅速的方 式蔓延到周?chē)?隨著溫度的升高和熱分解速度的加快【1 。7 1 ，可燃?xì)怏w濃度加大，當(dāng)溫度和濃度 達(dá)到一定值時(shí)，陰燃向有焰燃燒轉(zhuǎn)變，于是出現(xiàn)明火。燃燒也進(jìn)入到發(fā)展階段， 這個(gè)階段燃燒區(qū)域發(fā)出大量的熱量，并會(huì)產(chǎn)生大量的煙。大量熱量通過(guò)可燃物的 直接燃燒、熱對(duì)流或者熱量的傳導(dǎo)，使燃燒區(qū)域向周?chē)鷶U(kuò)散，也就是通常說(shuō)的火 蔓延，火蔓延導(dǎo)致了過(guò)火面積的擴(kuò)大。當(dāng)達(dá)到一定的溫度時(shí)，燃燒區(qū)域周邊所有 可燃物都會(huì)開(kāi)始燃燒，溫度升高很快，最高溫度會(huì)達(dá)到1 4 0 0 。c 。在火災(zāi)全面發(fā)展 階段后期，隨著森林中可燃物的不斷減少、降雨或人為滅火，火災(zāi)燃燒速度遞減， 燃燒區(qū)域的溫度逐漸下降。 3 2 林火煙霧的特征分析 火焰在燃燒的時(shí)候溫度通常達(dá)到9 0 0 一1 4 0 0 ，由于森林中燃燒物種類(lèi)和燃 燒條件十分復(fù)雜使得林火燃燒的過(guò)程十分復(fù)雜。林火在燃燒時(shí)在氧化反應(yīng)的作用 下除了產(chǎn)生燃燒剩余物外，還向空氣中排放煙霧和大量的高溫微粒。高溫微粒讓 火焰以我們看得見(jiàn)的形式存在，火焰發(fā)出能被看得見(jiàn)的光線被叫做焰火焰。森林 火災(zāi)會(huì)在早期產(chǎn)生大量的煙霧，煙霧特征是火災(zāi)早期檢測(cè)的主要特征之一。火災(zāi) 煙霧包含沒(méi)有燃燒的可燃蒸汽和由于燃燒混入的未燃燒空氣，氣體燃燒物以及未 9 重慶郵電大學(xué)碩士論文 完全燃燒的液體、固體和凝結(jié)物小顆粒。 火焰煙霧的特礎(chǔ)1 8 】包含如下： ( 1 ) 火焰形狀 火焰中熾熱微粒所發(fā)出的光線之集合，勾劃出火焰形狀。由于火災(zāi)火焰是一 個(gè)復(fù)雜的幾何體，因此火焰形狀與觀察方位密切相關(guān)。 ( 2 ) 火焰閃爍 火災(zāi)火焰具有閃爍的物理特征。這種閃爍不僅在輻射強(qiáng)度上表現(xiàn)為( 3 - - - 3 0 ) 赫茲的頻率，而且在火焰形狀的波動(dòng)上也有所體現(xiàn)。 ( 3 ) 火焰的顏色特征 火災(zāi)是在一定合適的條件下開(kāi)始燃燒的，這其中的化學(xué)反應(yīng)需要空氣中的氧 氣，燃燒會(huì)產(chǎn)生燃燒物、釋放出光和熱量。火焰通常是紅色的，當(dāng)然火焰的顏色 將隨著溫度的升高而改變，當(dāng)溫度升高時(shí)，火焰的顏色會(huì)從紅色變成黃色，在達(dá) 到1 4 0 0 左右的時(shí)候會(huì)變成白色。這說(shuō)明低溫火焰釋放出低飽和度的光，而高溫 火焰釋放出高飽和度的光。同時(shí)，在白天或者是存在其他光源的影響，火焰的顏 色會(huì)比在晚上或者是沒(méi)有其他光源的存在有更強(qiáng)的飽和度。應(yīng)該說(shuō)明的是超過(guò) 1 4 0 0 或者由于燃燒元素關(guān)系的火焰會(huì)呈現(xiàn)藍(lán)色火焰。 圖像上的非火災(zāi)區(qū)域可能以具有火焰的顏色，而這些非火災(zāi)區(qū)域通常會(huì)被誤 判為是火焰。兩種因素造成了這些非火災(zāi)區(qū)域的存在：物體的顏色與火類(lèi)似； 太陽(yáng)的反射、燈光的存在造成的誤判。為了有效的判斷真正火災(zāi)的存在，經(jīng)常 采用火焰及煙霧的動(dòng)態(tài)特征來(lái)消除誤判?；鹧娴膭?dòng)態(tài)特征包括火焰突然的運(yùn)動(dòng)、 形狀的改變，蔓延的速率和紅外光譜的擺動(dòng)【l9 1 。為了改進(jìn)火災(zāi)識(shí)別的可靠性，采 用火焰的無(wú)序特征以及火焰像素的數(shù)量狀況判斷是否是真正的火災(zāi)。檢測(cè)相鄰兩 幀圖像的火焰像素?cái)?shù)量可以確定目標(biāo)圖像是否有火焰出現(xiàn)。 ( 4 ) 煙霧的運(yùn)動(dòng)特征 通常情況下，火源位置相對(duì)固定，因此林火煙霧的整體運(yùn)動(dòng)就會(huì)是連續(xù)的、 平滑的而不是階躍的，也就是說(shuō)煙霧的運(yùn)動(dòng)擁有相對(duì)的穩(wěn)定性，即使是當(dāng)火災(zāi)處 于快速蔓延的情況下，煙霧整體運(yùn)動(dòng)也是相對(duì)穩(wěn)定的。 與煙霧的整體運(yùn)動(dòng)相反，煙霧局部運(yùn)動(dòng)卻是不規(guī)則的。隨著燃燒物燃盡和未 燃物被點(diǎn)燃，煙霧區(qū)域不斷擴(kuò)散并移動(dòng)位置。在無(wú)風(fēng)的條件下，煙霧在熱量驅(qū)動(dòng) 和浮力的作用下，運(yùn)動(dòng)方向由下至上。但是在有風(fēng)力作用的情況下，煙霧除了受 到熱量的驅(qū)動(dòng)，還會(huì)因受到空氣氣流的影響，而表現(xiàn)出不規(guī)則的運(yùn)動(dòng)方式。這種 運(yùn)動(dòng)的不規(guī)則特征主要體現(xiàn)在：( 1 ) 在空氣氣流和熱浮力的影響下，煙霧整體運(yùn) 動(dòng)方向是不規(guī)則的。( 2 ) 煙霧局部運(yùn)動(dòng)也是不規(guī)則的，這種不規(guī)則性體現(xiàn)在煙霧 1 0 第三章林火識(shí)別算法的設(shè)計(jì) 局部運(yùn)動(dòng)方向具有一定的統(tǒng)計(jì)分布特征。這種運(yùn)動(dòng)不規(guī)則特征是森林環(huán)境中其他 事物所不具備的。 ( 5 ) 煙霧的顏色特征 各種各樣的燃燒材料會(huì)產(chǎn)生大量的煙。對(duì)多數(shù)煙來(lái)說(shuō)，他們通常以灰色表現(xiàn) 出來(lái)，這表示煙的r 、g 、b 值相等或者相似。根據(jù)這一顏色特征，分析煙霧對(duì)背 景圖像的影喻，可以得到區(qū)分煙霧和其他運(yùn)動(dòng)物體的依據(jù)?？梢詫⒒疑珰w納為兩 種灰色，即深灰色和淺灰色。 3 3 現(xiàn)有林火識(shí)別算法分析 目前，基于圖像的煙火識(shí)別算法主要有：差分分析法，單高斯背景建模檢測(cè) 法以及混合高斯建模檢測(cè)法。 ( 1 ) 差分分析法 差分分析法就是對(duì)拍攝同一區(qū)域并且連續(xù)時(shí)刻的圖像的各個(gè)像素相減得到 圖像的可疑運(yùn)動(dòng)區(qū)域。而得到的差分圖像d i f f 是一個(gè)二值圖像，它是連續(xù)圖像p ，和 p ，之間較大灰度差值的區(qū)域，用0 來(lái)代表非運(yùn)動(dòng)區(qū)域，用1 代表運(yùn)動(dòng)區(qū)域。即： d i f f ( i , j ) - 燃域，( o 織剛舛形) ( 3 - 1 ) 對(duì)于采集到的灰度圖像，可以用一個(gè)w x h 的距陣表示，形是圖像的寬度，日是 圖像的高度。差值圖像d i f f 是一個(gè)形日的矩陣。分析d i f f 的矩陣，并生成以a i f f 矩陣為基礎(chǔ)的二維圖像。對(duì)于差值圖像d i f f 的元素d i f f ( i ，j ) ，在利用 d i f f ( i ，j ) = p 2 ( i ，j ) - p l ( i ，j ) 計(jì)算差值圖像時(shí)會(huì)出現(xiàn)負(fù)值。但是c l i f f ( i ，j ) 的取值范圍 是0 或l ，因此取d i f f ( i ，) = i p 2 ( f ，j ) - p l ( i ，州，這表示d i f f 僅表示兩幅圖像的差值 的絕對(duì)值，即像素是否存在改變。因此可以認(rèn)為圖像中位于( f ，) 坐標(biāo)的點(diǎn)滿足下 式： 4 a i f f ( i ，j ，足) 2 + d i f f ( i ，j ，g ) 2 + d i f f ( i ，j ，b ) 2 a ( 3 - 2 ) 在灰度圖像中滿足下式： a b s ( d i f f ( i ，j )