桂林思乐维森林防火视频监控系统 森林烟火智能识别软件
森林烟火智能识别软件主要应用图像处理技术、计算机视觉技术、模式识别技术等对采集的视频图像进行分析，对森林火灾进行准确实时检测预警。
图1 烟火识别软件系统结构流程图
森林烟火智能识别软件的烟火识别结构流程如上图所示，主要分为三部分：（1）图像预处理；（2）图像光照增强及匹配；（3）烟火目标识别。
森林烟火智能识别软件应用图像分割和图像识别技术，自动区分并标记出森林区域和天际线区域，不同区域使用不同算法，以降低烟火识别误报率，提高识别成功率。在自动巡航监测状态下，云台自动转动，程序实时地抓取基本照片、比较图片，经过图像处理技术提取疑似烟火部分灰度特征、形状特征和运动特征，运用高斯模型分析和烟火因子傅里叶转换，再通过核心烟火智能识别算法，对疑似目标的颜色、形状、飘动状态、轮廓、纹理等进行分析，应用模式识别技术对烟火自动判别并报警，而其它的非烟火目标，如飞行物、车辆、日照变化、树木摇晃等干扰因素，将被排除。
图8 森林烟火智能识别软件的软件界面
森林烟火智能识别算法主要利用色彩迁移理论、计算机视觉、图像形态学以及图像相关和匹配等处理手段，减小由于时间变化（使图像明暗变化）、早晚霞、树影晃动、光影、雨雪以及像素偏移等因素造成的影响，降低烟火识别误报率，提高准确率。另外，对视频图像中非火情区域(如村落，湖泊、田野等)，用户可以根据客观需要决定是否对这些区域进行检测(即对此区域的烟火目标是否识别)，软件有相应手段对非识别区域进行屏蔽，避免非森林烟火造成的报警。
如图2是利用本系统的识别算法对于微小森林烟目标识别的结果；如图3是利用本系统的识别算法对傍晚烟目标识别的结果；如图4是利用本系统的识别算法对有雾影响的时候进行森林烟目标识别的结果；图5是应用本系统的识别算法在有动目标干扰的情况下(汽车)进行森林烟目标识别的结果；图6是应用本系统的识别算法在傍晚进行森林火目标识别的结果；图7是应用本系统的识别算法在有图像干扰的情况下(图像曝光)进行森林火目标识别的结果。
我们采集了大量的烟火图片进行了实验，实验结果表明：我公司设计的系统烟火检测准确率在99%以上，可以消除图像噪声、明暗变化、像素偏移以及雨雪天气等因素造成的影响，可以降低早晚霞和影子造成误报，误报率在1%以下。
如图8是森林烟火智能识别软件的软件界面，该软件的功能主要有：1)全天候24小时森林烟火自动监控；2)烟火目标自动识别与报警；3)对云台、摄像机、镜头以及视频服务器等硬件系统进行管理(该软件是一个功能完备的客户端软件)。
图9 24小时运行结果
该软件分为如下几个子功能模块：
1)视频显示窗口模块；2)视频管理模块；3)系统状态信息显示模块；4)数据通道管理模块；5)摄像机状态调节模块；6)镜头状态调节模块；7)云台状态控制模块；8)烟火自动检测与信息显示模块；9)用户高级功能控制模块；10)退出系统。
如图9是利用本系统进行24小时监控的结果。因此，本系统可以经行24小时全天候森林烟火目标检测，白天以识别烟目标为主，晚上以识别火目标为主。
图10 实际应用中烟火目标检测结果
如图10为用户实际应用过程中识别出的烟火目标，实际点烟过程中不同位置随机的烟火目标都能正确识别并报警。
烟火自动识别预警软件主要功能：
1、对回传的视频流进行解码并显示；根据监控区现场情况，调整和设置烟火识别的敏感度、扫描时间、扫描范围等
2、对回传的实时图像进行分析，查看是否发生疑似火情；烟火自动识别报警具有自适应降低误报率功能，记忆报警点的相关信息并存储。
3、对防火平台的权限进行分配和管理
4、对疑似火情进行存储和管理
5、内嵌智能火情识别、烟感识别、精确定位、火点锁定等功能性软件
6、跟GIS通信对接
