摘 要： 針對目前火災(zāi)探測方面的不足，提出了基于支持向量機(jī)的火災(zāi)探測技術(shù)。基于HSI顏色模型提取出火災(zāi)火焰疑似區(qū)域，在圖像處理技術(shù)基礎(chǔ)上獲得早期火災(zāi)火焰的五個主要特征，采用支持向量機(jī)技術(shù)進(jìn)行火災(zāi)識別。Matlab仿真實(shí)驗(yàn)證明，基于支持向量機(jī)的火災(zāi)探測技術(shù)識別率高，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過學(xué)習(xí)、容易陷入局部極小點(diǎn)等不足。該技術(shù)的研究在火災(zāi)探測領(lǐng)域具有重要的理論意義和實(shí)用價值。
關(guān)鍵詞： 圖像分割；支持向量機(jī)；特征提取；火災(zāi)識別
火災(zāi)帶給人類的損失是巨大的，若能在火災(zāi)發(fā)生初期就進(jìn)行識別報(bào)警，則可以極大地降低損失。傳統(tǒng)的感溫感煙式火災(zāi)探測技術(shù)容易受環(huán)境因素（如空間高度和廣度、空氣流速、粉塵、濕度等）的影響，誤報(bào)率高。而圖像型火災(zāi)探測具有非接觸式探測的特點(diǎn)，成為近年來火災(zāi)探測技術(shù)新的研究領(lǐng)域。現(xiàn)有的圖像型火災(zāi)探測技術(shù)[1]大多基于模糊神經(jīng)網(wǎng)路、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。由于神經(jīng)網(wǎng)路算法存在過學(xué)習(xí)、收斂速度慢且易陷入局部極小點(diǎn)等缺陷，降低了火災(zāi)探測的靈敏度與穩(wěn)定性。而支持向量機(jī)SVM[2]（Support Vector Machine）采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理兼顧訓(xùn)練誤差和泛化能力，能較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點(diǎn)等實(shí)際問題，成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)，并在字符識別、圖像分類、遙感圖像分析等領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。
本文在數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)上，將SVM應(yīng)用于火災(zāi)探測中，通過仿真實(shí)驗(yàn)可以看出，該技術(shù)克服了以往火災(zāi)探測技術(shù)的缺陷, 具有較高的識別率。
1 基于HSI顏色模型的彩色圖像分割
彩色圖像的色彩信息非常豐富，可以作為圖像分析處理的重要依據(jù)和條件。本文研究的是具有鮮明顏色特征的火災(zāi)火焰圖像，基于彩色圖像的分析處理更是正確識別火災(zāi)的關(guān)鍵所在。因此，在圖像灰度化之前，應(yīng)該對彩色圖像進(jìn)行分割，以便更好地劃分火焰區(qū)域與背景區(qū)域。本文采用基于HSI顏色模型提取火災(zāi)火焰疑似區(qū)域。
HSI顏色模型[3，4]是圖像處理中比較常用的顏色模型，其中H、S、I分別表示色調(diào)、飽和度、亮度或強(qiáng)度。HSI顏色模型在接近人眼對景物的認(rèn)知方面優(yōu)于RGB模型，因而它更符合人描述和解釋顏色的方式。其中色調(diào)H反應(yīng)了該顏色最接近的光譜波長。定義0°為紅色、120°為綠色、240°為藍(lán)色，240°～300°范圍內(nèi)是人類可見的非光譜色（紫色）。大量實(shí)驗(yàn)研究表明，火災(zāi)火焰顏色大都分布在紅色和黃色范圍內(nèi)，且飽和度S較高。在HSI顏色模型里，紅色和黃色色調(diào)在0°～60°之間。通過多次反復(fù)實(shí)驗(yàn)，本文選取0°<H<60°，S>0.6為參考值提取火災(zāi)火焰疑似區(qū)域，得到了較好的效果。
本文通過視頻采集卡得到的是RGB圖像，故先要進(jìn)行RGB 到HSI空間轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換公式如下：
H分量：
本文采用的基于HSI火災(zāi)火焰彩色圖像分割的算法步驟為：
(1)利用公式，計(jì)算每個像素點(diǎn)的H、S、I值；
(2)根據(jù)每個像素點(diǎn)的RGB值確定H的最終值；
(3)將H、S值在設(shè)定閾值范圍內(nèi)的像素點(diǎn)保留，其他像素點(diǎn)置為0。
疑似火焰區(qū)域提取出來后，對疑似區(qū)域進(jìn)行灰度化、二值化、膨脹操作以及作邊緣檢測、中值濾波等處理，為后續(xù)提取火災(zāi)火焰特征打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
2 火災(zāi)火焰特征提取
通過分析對比大量火災(zāi)火焰與常見干擾的視頻圖像資料，本文選取火災(zāi)火焰以下幾個特征[5，6]：
(1)火焰尖角數(shù)目：邊緣抖動是火災(zāi)火焰的一個重要特征。相比于常見的干擾物體（如蠟燭、照明燈、電筒），不穩(wěn)定火焰邊緣抖動的一個明顯表現(xiàn)就是火焰尖角數(shù)多而且呈現(xiàn)出不規(guī)則變化。本文采用邊界鏈碼計(jì)算火焰尖角個數(shù)。
(2)火焰圖像形狀的相似度：火災(zāi)火焰相對于干擾物體具有形狀變化的無規(guī)律性，但這種無規(guī)律性從空間分布來說具有一定程度的相似性。通過前后兩幅圖像區(qū)域的面積變化情況可計(jì)算出相鄰幀圖像的相似度。連續(xù)幀變化圖像的相似度用下式表示：
(3)火焰閃爍頻率：可燃物燃燒時產(chǎn)生的火焰通常是閃爍的，這種閃爍具有一定的規(guī)律性。許多學(xué)者對不同尺寸、不同形狀的房間進(jìn)行了多種材料的火災(zāi)試驗(yàn)，得出火焰閃爍頻率分布在3～25 Hz之間，主要頻率在8～13 Hz范圍內(nèi)。研究發(fā)現(xiàn)，相對于干擾物體，火焰閃爍頻率與距接收器件的距離無關(guān)，環(huán)境變化對其影響也不大，因此可以把火焰閃爍頻率作為判斷火災(zāi)發(fā)生的判據(jù)。火焰的閃爍特性在圖像中表現(xiàn)為圖像的灰度級直方圖隨時間的變化規(guī)律，本文通過計(jì)算灰度直方圖的變化率來表征火焰的閃爍頻率。表1所示為火災(zāi)火焰圖像序列與照明燈圖像序列的閃爍頻率的統(tǒng)計(jì)。
(4)圓形度：圓形度表征了物體形狀的復(fù)雜程度。根據(jù)火災(zāi)火焰形狀不規(guī)整，而大部分干擾源(如手電筒、白熾燈等)的形狀規(guī)整程度較高的特點(diǎn)，本文使用圓形度概念作為火災(zāi)判據(jù)之一，而且火焰圓形度的測量受探測器安裝位置的影響不大。圓形度計(jì)算公式為：
其中ci為第i個圖元的圓形度，Ai為第i個圖元的面積，Li為第i個圖元的周長，n為圖元編號。本文將圓形度除以4π，使圓形度最小值為1，以便于觀測。
(5)火焰顏色特征：火災(zāi)火焰的顏色與溫度相關(guān)。隨著火焰焰心到外焰溫度的不斷升高，其顏色從白色到黃色再到紅色移動，而燈光、太陽光這類干擾源的顏色變化不明顯，在圖像中則表現(xiàn)為像素值的變化不明顯，故可作為火災(zāi)判據(jù)。實(shí)驗(yàn)中用圖像像素方差值來反應(yīng)這種變化。算法實(shí)現(xiàn)步驟如下：
①讀取圖像中疑似火焰的部分的像素值；
②求出這組像素值的數(shù)學(xué)期望；
③求出像素方差值。
3 基于支持向量機(jī)的火災(zāi)識別
支持向量機(jī)[2，7]（SVM）是由Vapnik首先提出的，其主要思想是：通過某種事先定義的非線性映射，將輸入向量映射到一個高維特征空間，在這個空間中構(gòu)成一個超平面作為決策曲面，使得被識別的樣本中正例和反例之間的隔離邊緣最大化。它克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中易過學(xué)習(xí)、欠學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)，對于小樣本、高維數(shù)、非線性的分類問題效果顯著。
SVM是基于核函數(shù)的學(xué)習(xí)算法，其學(xué)習(xí)性能由核函數(shù)決定。核函數(shù)的類型主要包括：
采用不同的函數(shù)作為支持向量機(jī)的核函數(shù)，可以構(gòu)造實(shí)現(xiàn)輸入空間不同類型的非線性決策面的支持向量機(jī)。針對特定的實(shí)際問題，需要通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)來確定選擇核函數(shù)使SVM的學(xué)習(xí)性能最優(yōu)。
基于SVM的火災(zāi)識別，包括以下幾個步驟：
(1)對火災(zāi)圖像進(jìn)行疑似火焰區(qū)域檢測，提取疑似區(qū)域中的火災(zāi)信息特征分量；
(2)通過提取的特征分量選定訓(xùn)練樣本和測試樣本；
(3)選取合適的核函數(shù)和懲罰因子，利用訓(xùn)練樣本建立SVM分類模型；
(4)將測試樣本輸入分類模型，得到的分類準(zhǔn)確率即為火災(zāi)識別率。
本文在Matlab平臺上安裝了libsvm-2.89工具箱，利用工具箱和Matlab仿真函數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。選用不同場景下采集到的火災(zāi)火焰圖像150幅，干擾圖像（包括照明燈、蠟燭和電筒）150幅，構(gòu)成300個樣本數(shù)據(jù)庫。將火災(zāi)圖像編號為1.1～1.150，干擾圖像編號為2.1～2.150。首先利用圖像在HSI彩色空間的彩色信息分割得到火災(zāi)火焰疑似區(qū)域。圖1為實(shí)驗(yàn)中火災(zāi)火焰圖像的分割結(jié)果圖。
然后對疑似區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到300組特征分量。部分樣本數(shù)據(jù)如表2所示。實(shí)驗(yàn)中，選取火災(zāi)火焰圖像和干擾圖像各自前120幅作為訓(xùn)練樣本，剩余60幅作為測試樣本，自定義火災(zāi)圖像類別標(biāo)簽為1，干擾圖像類別標(biāo)簽為0。
為了比較不同核函數(shù)的性能，分別采用線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)和Sigmoid核函數(shù)訓(xùn)練SVM，建立SVM模型。最后將測試樣本輸入模型，得出識別率。識別結(jié)果如表3所示。
由表3可得出，利用徑向基核函數(shù)訓(xùn)練的SVM分類器識別率最高，達(dá)到了94.1%。圖2所示為利用徑向基核函數(shù)訓(xùn)練的SVM實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖，實(shí)驗(yàn)中運(yùn)用交叉驗(yàn)證方法選擇最佳參數(shù)c與g(c為懲罰因子，g為核函數(shù)參數(shù))。
本文還比較了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SVM識別火災(zāi)的算法，如表4所示。
由表4比較得出，SVM識別火災(zāi)效果最好，這也證明了SVM對于小樣本、非線性的問題效果顯著，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過學(xué)習(xí)、陷入局部最小點(diǎn)等缺點(diǎn)。
基于SVM的火災(zāi)探測技術(shù)克服了傳統(tǒng)火災(zāi)探測算法的缺陷，提高了火災(zāi)識別率，可靠性高，該技術(shù)的研究在火災(zāi)探測領(lǐng)域中具有重要的理論意義和實(shí)用價值。
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