基于图像识别的城市垃圾集中投放点火灾报警系统的制作方法

本发明属于图像识别领域，具体是基于图像识别的城市垃圾集中投放点火灾报警系统。

背景技术：

1、目前很多城市都建立了垃圾分类投放点，这些区域都存在较大的火灾安全隐患，消防安全尤为重要，消防安全设备是否准确，及时的预报和消除事故，反应了消防设备系统的及时性和先进性。

2、目前市场上的大多数火灾预防系统普遍依赖于火灾发生后的物理反应，如温度急剧升高引发的火灾感应器报警，或是热成像技术捕捉到的高温热点来判断火灾。然而，这些方法存在一定的局限性，往往在火灾已造成一定程度的损害之后才能触发报警，错过了最佳的早期预防时机，从而导致现场财物损失增加，甚至可能错过疏散人员的关键窗口期。

3、因此本发明提供基于图像识别的城市垃圾集中投放点火灾报警系统。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了基于图像识别的城市垃圾集中投放点火灾报警系统，用于解决现有技术往往在火灾已造成一定程度的损害之后才能触发报警，错过了最佳的早期预防时机的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了基于图像识别的城市垃圾集中投放点火灾报警系统，包括图像处理模块，以及与之相连接的图像采集模块和报警模块；

3、图像采集模块：用于实时采集城市各垃圾集中投放点的视频；

4、图像处理模块：用于对采集的视频进行分帧处理，并将每帧图像分割成若干待检测区域图像；分析待检测区域图像中是否存在烟雾特征或火焰特征；是，则垃圾集中投放点预发生火灾；否，则垃圾集中投放点无火灾前兆；以及，

5、基于烟雾特征和火焰特征，对火灾程度进行等级划分；

6、报警模块：用于对不同等级的生火灾情况进行处理。

7、优选的，所述采集城市各垃圾集中投放点的视频，包括：

8、城市中每个垃圾集中投放点区域均设置一个摄像头，用于实时采集每个区域的垃圾投放点的视频；其中，每个摄像头设置不同编号，且编号与垃圾集中投放点的位置信息相关联。

9、本发明通过摄像头实时监测各垃圾投放点的情况，包括垃圾投放量、投放行为是否合规等，有利于提高垃圾分类管理效率；收集的视频数据可用于大数据分析，比如统计各个时间段的垃圾产生量、分析居民投放习惯、评估垃圾分类政策效果等，为城市垃圾分类工作提供决策依据；若发生火灾、有害垃圾泄露等突发事件，可通过视频监控快速定位事发地点，根据摄像头编号和位置信息回溯录像，迅速定位式发点，确保及时响应和妥善处置。

10、优选的，所述分析待检测区域图像中是否存在烟雾特征，包括：

11、提取待检测区域图像中各像素点的像素值，将大于或等于烟雾标准像素值的像素点标记为1，并将带有标记1的待检测区域图像标记为疑似烟雾图像；

12、将每帧的待检测区域图像均依次编号，提取多帧图像中的疑似烟雾图像；以及，

13、基于编号顺序，依次计算各疑似烟雾图像中烟雾区域的像素均值和面积；当像素均值依次减小，且所占面积依次增大，则待检测区域图像存在烟雾特征。

14、本发明利用预设的烟雾标准像素值进行比对，可以较为准确地区分出烟雾区域，减少误报和漏报的可能性；通过对多帧图像中的疑似烟雾图像进行编号和跟踪，能够分析烟雾的发展变化趋势，如像素均值和面积的动态变化，从而更准确地判断是否存在烟雾特征；有助于实现火灾等灾害的早期预警，为后续的应急处理争取宝贵时间。

15、优选的，若同一编号存在若干张疑似烟雾图像，则使用最新采集时间的疑似烟雾图像。

16、优选的，计算各疑似烟雾图像中烟雾区域的面积，包括：

17、统计各疑似烟雾图像中标记为1的像素数量，并分别乘以单个像素的实际面积，得到各疑似烟雾图像中烟雾区域的面积。

18、本发明通过统计像素数量来计算烟雾区域面积，可以更准确地反映烟雾规模的变化，为判断烟雾增长趋势、分析火灾风险等级提供精确数据支持；当烟雾区域面积快速增长时，系统能够及时识别并发出警告；通过此方法准确计算出烟雾覆盖的区域面积，适应各种复杂场景下的烟雾检测需求；有助于早期发现火灾隐患，提高灾前响应速度。

19、优选的，所述分析待检测区域图像中是否存在火焰特征，包括：

20、提取待检测区域图像中各像素点的像素值，将大于或等于火焰标准像素值的像素点标记为0，并将带有标记0的待检测区域图像标记为疑似火焰图像；

21、将每帧的待检测区域图像均依次编号，提取多帧图像中的疑似火焰图像；以及，

22、计算各疑似火焰图像的像素均值，判断同一编号的疑似火焰图像的像素均值是否依次增大；是，则待检测区域图像存在火焰特征。

23、本发明通过实时提取并处理图像像素值，能够迅速标记疑似火焰区域，实现对火灾的快速预警和响应；利用火焰标准像素值作为阈值，且通过为每帧待检测区域图像进行编号并追踪疑似火焰图像，当连续编号的疑似火焰图像像素均值依次增大时，可以有效地从图像中筛选出火焰特征，减少误判，提高识别准确度。

24、优选的，设置与帧图像同样尺寸的空白拼接区域；将多帧图像中的存在烟雾特征的疑似烟雾图像按照编号顺序依次放置在空白拼接区域的对应位置，从而得到烟雾的二维扩散方向，并映射至三维空间中，得到火焰的扩散方向；其中，火焰的扩散方向与烟雾的扩散方向分析方法相同。

25、本发明通过将连续帧的疑似烟雾图像拼接在一起，可以直观展示烟雾在时间维度上的扩散路径和范围，有助于快速理解烟雾动态变化情况；同时，可以推断火源的大致位置，这对于火灾救援和火势控制极为重要；通过实时拼接图像，能够第一时间发现烟雾扩散情况，及时启动警报系统，确保现场工作人员和周边居民立即沿与烟雾扩散方向相反或侧风向的安全路径疏散，避免吸入可能含有有害物质的烟雾。

26、优选的，所述分析待检测区域图像中是否存在火焰特征，包括：

27、将待检测区域图像输入至火焰识别模型中，识别出火焰区域和非火焰区域；其中，火焰识别模型为cnn神经网络模型或bp神经网络模型。

28、优选的，所述基于烟雾特征和火焰特征，对火灾程度进行等级划分，包括：

29、当待检测区域图像存在烟雾特征和火焰特征，则垃圾集中投放点发生一级火灾；

30、当待检测区域图像存在烟雾特征或火焰特征，则垃圾集中投放点发生二级火灾；

31、当待检测区域图像不存在烟雾特征或火焰特征，则垃圾集中投放点未发生火灾。

32、本发明通过实时分析摄像头捕捉的图像，能够及时发现烟雾或火焰特征，实现火灾的快速预警；根据烟雾和火焰特征的有无及组合情况，将火灾划分为不同级别，有助于根据不同级别采取适当的应对措施，如一级火灾可能需要立即调动消防力量，二级火灾可能先启动初级灭火设备并加强监控；根据火灾级别的划分，能够合理调度消防资源，避免过度投入或资源不足的情况，既节约了公共资源，又能确保在关键时刻有足够的力量应对突发火情。

33、优选的，所述用于对不同等级的生火灾情况进行处理，包括：

34、对于一级火灾，立即启动最高级别的报警，通知消防部门和管理人员，同时启动现场的灭火系统或联动控制设备；

35、对于二级火灾，发出次级警告，提醒管理人员密切关注并准备采取初步灭火措施；

36、对于未发生火灾的判断结果，系统保持正常监控状态。

37、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

38、1.本发明通过提取待检测区域图像中各像素点的像素值，标记出大于或等于烟雾标准像素值和火焰烟雾标准像素值的像素点，将存在标记的待检测区域图像标记为疑似烟雾图和疑似火焰图像；基于编号顺序，依次计算各疑似烟雾图像中烟雾区域的像素均值和面积；当像素均值依次减小，且所占面积依次增大，则待检测区域图像存在烟雾特征；以及，计算各疑似火焰图像的像素均值，当同一编号的疑似火焰图像的像素均值依次增大；则待检测区域图像存在火焰特征；通过对通过实时分析图像中的像素点进行分析，能够迅速识别出疑似烟雾或火焰区域，实现实时火灾预警，准确度高，响应速度快；

39、2.本发明通过将多帧图像中的存在烟雾特征的疑似烟雾图像按照编号顺序依次放置在空白拼接区域的对应位置，从而展示烟雾在时间维度上的扩散路径和范围，有助于快速理解烟雾动态变化情况；以及相比于独立分析每帧图像，通过拼接的方式，可以整合资源，一次性展示多帧图像信息，提高信息处理和传达的效率；

40、3.本发明对采集的视频进行分帧处理，并将每帧图像分割成若干待检测区域图像；分析待检测区域图像中是否存在烟雾特征或火焰特征；是，则垃圾集中投放点预发生火灾；否，则垃圾集中投放点无火灾前兆；并对火灾程度进行等级划分，及时向城市垃圾管理中心发送警报信息；本发明充分利用先进的图像处理技术和深度学习算法，能够实时分析监控画面中与火灾相关的关键特征，如烟雾、火焰的颜色、面积变化等微妙细节综合判断和预估，在火灾发生的极早期阶段，甚至是尚未造成实质物质损失之时，就准确预测出火灾的发展趋势，并及时发出预警信号。