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一种用于森林监控的实时烟火检测技术
富士通研究开发中心有限公司
富士通研究开发中心有限公司(注1)开发了一种用于森林监控的自动烟火检测技术，可以实时、有效地检测到烟和火，并在森林火灾发生的初期及时提供报警信息，大大降低其危害。
此技术相对已有的技术，检测精度大大提高，同时误检率大大降低。我们使用一些简单而高效的方法，能够将绝大部分运动检测阶段获得的非烟火物体去除，从而提高检测精度。另外，通过图像去雾霾和低照度增强，此技术可以在雾霾等恶劣天气条件和低光照条件下工作。此技术算法简单，运算量少，可以软件实现高清实时处理。
【 开发背景 】
中国幅员辽阔，森林面积巨大，每年因森林火灾造成的损失数量惊人。为了降低森林火灾的危害，有效的方法是在火灾发生初期进行预警，及时扑灭。通过分析一般监控摄像头拍摄的视频，从而自动检测烟和火，是一种低成本、高效、能24小时工作的防火措施。
现有的通过视频检测烟火的方法和产品中，误检率和漏检率高，不能分辨雾霾和烟，也常常把其他物体检测为烟火。为了提高烟火检测的效率，我们首先使用图像增强技术将雾霾和低照度视频进行增强，然后使用运动检测技术获得烟火和其他运动物体信息，并使用简单而高效的方法进行非烟火物体的去除，从而得到准确的烟火检测结果。
【 课题 】
传统的烟火检测方法误检率和漏检率高，存在以下问题：
1） 不能有效分辨雾霾和烟。远距离森林场景视频往往具有很浓的雾霾，当烟混杂在雾霾中时，传统方法常常无法分辨，造成误检和漏检；
2） 不能简单而高效地排除非烟火运动物体的干扰。非烟火运动物体指鸟、兽、人、车辆、云等，也指晃动的树枝、草、水面反光等，传统方法往往将这些噪声误检为烟火；
因此，我们开发了一种高效的烟火检测技术，能够在雾霾、低光照等恶劣环境下工作，并排除非烟火运动物体的干扰，保持较高的检测精度，大大降低误检率和漏检率。
【 我们开发的技术 】
我们开发的烟火检测技术包括以下几个步骤：图像锐化、运动区域检测、特征提取、特征分类，如图 1所示。在图像锐化中，应对雾霾环境使用图像去雾霾技术，应对低光照环境使用图像低照度增强技术。在特征提取中，我们进行烟火颜色分析、烟的区域上升/生长分析、以及烟的区域形状分析，以排除非烟火运动物体的干扰，提高检测精度，降低误检率和漏检率。
野外森林环境往往会出现严重雾霾天气，发生的烟往往混杂在雾霾中难以区分，容易造成误检和漏检。图像去雾霾技术可以让烟和雾霾显著地区分开来，如图 2所示。
为了简单有效地描述烟的特征，我们进行烟的区域形状分析，如图 3所示。质量中心（简称质心）定义为二值图像中属于某个区域的像素（p=1）和其坐标值积的和，而几何中心定义为区域边界框的中心。对于烟来说，质量中心往往在几何中心的左、上、和右方（如图 3中1、2、3、4、5所表示的方向）。
同时，假定上一帧某个运动区域的质心为Mp(Xp,Yp)，当前帧此区域的质心为Mc(Xc,Yc)，然后计算此区域的质心差值△X = Xc-Xp，△Y = Yc-Yp。当此差值满足图 3中1、2、3、4、5所表示的方向时，我们判定此区域为烟的区域，这就是烟的上升/生长特性。上述简单的特征描述使算法简单，有助于软件实现高清实时处理。
【 效果 】
(1) 烟火检测精度大于98%，误检率小于0.5%；
(2) 软件实现全高清实时处理，30fps@1920x1080（Intel Xeon 3.2GHz, 4GB内存）；
(3) 白天的去雾霾及烟火检测如图 4所示，夜晚低照度增强及林火检测如图 5所示。
【 今后的工作 】
在2014年，我们将使用此烟火检测技术进行森林监控实测，进一步提高检测精度，降低误检率和漏检率，并获得成功的应用案例。然后，我们将在全国和世界范围内进行商业推广。在实现方式上，可以以软件形式运行在监控系统的服务器端，进行单路或多路高清实时处理；也可以将其嵌入在监控摄像头前端进行实时处理。
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[1] 富士通研究开发中心有限公司:
董事长 佐佐木繁。总公司地址：中国北京市。
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富士通研究开发中心有限公司
富士通研究开发中心有限公司是日本富士通株式会社投资440万美元在中国境内设立的第一家独资法人研发机构。公司的研究领域覆盖了富士通株式会社的所有业务范围，即信息处理、通信、半导体和软件服务4大领域。
公司成立于1998年2月，公司的经营范围涉及多媒体系统的硬件、软件、半导体元器件与材料的技术开发和技术转让，提供相关的技术服务与咨询。
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公司：富士通研究开发中心有限公司上海分公司
新闻ID： 2014年04月14日
日期： 2014-04-14
公司：
富士通研究开发中心有限公司
