孙强
鹤岗市特种设备检验研究所 黑龙江鹤岗 154100
摘 要: 为了能够实时的侦测防爆电梯曳引机与控制系统的运行情况，对其早期的火险进行及时的报警排除，避免由于正压防爆电梯机房高压，而引起的危险火源外泄。本文提出一种基于图像处理的视频报警系统。通过对其检测算法的设计，可以实现自动的识别火焰、报警以及及时的处理险情。在上位机中，应用OpenCV简化算法的设计流程，减少硬件的设计环节，提高系统报警的准确率。本文研究了火焰检测算法的设计，通过分析火焰的色彩特征，以及对传统的harris尖角检测算法的优化，进而实现对火灾的监测。
关键词: 火焰检测; 图像处理; Harris算法; OpenCV
0引 言
为防止危险气体进入机房，部分防爆电梯的机房气压高于室外气压，导致防爆电梯机房中一旦产生火险隐患，在压差的作用下，很容易将火险隐患传导到外界易燃易爆的工作环境当中的。随着计算机视觉技术的日益完善，在火灾检测中，图像处理技术的应用也越来越广泛。采用图像处理技术侦测火灾，可以借助计算机提供的大量图片信息，对图像进行进一步的处理，通过分析火焰的一系列物理特征来判断火灾的发生与否，并做出相应动作，防止意外发生。采用图像处理技术，可以规避传统的火焰检测中的诸多缺点与不足，并且可以与电梯的供电系统串联，切断电梯供电，为正压型防爆电梯的安全运行提供保障。
1火焰检测算法的基本流程
火险检测算法大致可以分为：对图像进行采集、图像的预处理、运动物体的检测（发光物体的检测）、火焰的像素值的特征分析、基于harris算法的火焰的尖角检测等几部分。
1.1运动物体的监测及前景物体的提取
利用视频序列中帧与帧之间具有一定的相似性，通过帧与其相邻帧之间的减法操作进行视频图像的差异检测，再对输入图像进行一定的预处理，降低噪声的影响后，连续两帧的图像之差被用作判别的对象。差分图像可以表示为：
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通过对前景物体在YCbCr空间中分别取三分量的平均值，利用式(6)进行判断。
1.4基于harris优化算法的尖角检测
通过对不同的物体燃烧火焰进行观察，不难发现火焰顶部往往形成一定的角度，各种火焰的燃烧角度如表1所示，这里将其称之为火焰尖角。通过对其角度范围是否满足条件的判定，来最终判断其是否为燃烧火焰。
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综上所述，火焰的尖角的角度可以利用传统的harris算法与式（12）的结合计算出来，Harris算法在OpenCV中可以调用cv::cornerHarris (cv::Mat in_image,cv::Mat out_image,short size,short size2,double db_k) 函数。经验参数取值范围一般不可超过0.15。
2系统的结果分析
2.1 平台简介
本文利用 OpenCv 的图像处理的数据结构、 函数以及基本框架， 建立一个基于以上内容的火焰侦测算法。实验采用的计算机配置为双核1．76 GHz、内存2 G、windows7操作系统，算法由visual studio2012基于OpenCV2.4.8库实现。
2.2 参数对系统的精度影响
应用harris算法对火焰的尖角进行测量，其结果往往依赖于对其经验参数的取值。通过选取不同的值，在图片中检测不同角度范围的角点，结果如表2所示。根据表2中数据得知，当的值处于（0.001，0.015）之间时，其对角点的检测最为准确。随着的取值不断增大，harris算法对角度较小的点的侦测能力依次递减。
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3结论
应用图像处理技术，借助OpenCV库提供的算法函数开发出来的火灾监控系统，能够有效安全的应用在防爆电梯机房的工作环境当中，其实时性、可靠性都要远远的高于传统的火险检测系统。但是，本中所提出的系统的精度对算法中参数的取值有一定要求，后期可通过大量的采样实验，选取适当的值来优化系统进度，或是选取其他角度检测算法来对火焰的角度进行测量。
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作者简介 :孙强（1988-），男，硕士研究生.