一种适于分布式并行处理的森林烟火监测识别方法

摘要

本发明公开一种适于分布式并行处理的森林烟火监测识别方法。该方法将视频流中的每一帧图像均匀分割成宽为W高为H的视频块，并对所有视频块进行分布式计算分发与回收，充分利用所有计算资源，支持处理大规模视频流的烟火特征监测与识别。通过该方法可以方便的将集中的大规模视频流，通过帧提取与分组，从而可以提交给分布式计算平台统一进行管理的计算资源进行并行识别算法处理，增强识别处理能力。具体识别过程针对提取的图像帧做分割处理，并可灵活设定特征阈值，控制识别灵敏度，提高森林烟火监测与识别的效率和正确率。

主权项

一种适于分布式并行处理的森林烟火监测识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，对视频流截取视频帧，对截取所得每个视频帧进行ID分配并加盖时间戳，其中ID是用于标识视频流的来源的识别码，同一ID号的视频帧构成一个视频帧组；步骤2，设置部署分布式计算平台的集群服务器，分布式计算平台将步骤1得到的所有视频帧组进行分发，分布并行进行烟火特征识别处理，并返回识别结果作为预警依据；对任一视频帧组进行烟火特征识别处理的实现包括以下子步骤，步骤2.1，将视频帧组内所有视频帧按照时间戳所提供时间先后进行排序并分配帧序号i，设任一视频帧组内所有视频帧Vi的总数为n+1，i=0,1..n；步骤2.2，将视频帧组中的所有视频帧Vi均匀分割成尺寸为W×H的视频块，设视频帧Vi中所有视频块Bij的总数为m+1，j=0,1..m；步骤2.3，对任一视频帧Vi所分割成的所有视频块Bij执行以下步骤，步骤2.3.1，判断i是否等0，是则存储视频块B0j，否则进入步骤2.3.2；步骤2.3.2，计算视频块Bij中满足条件|Bij(w,h)‑B0j(w,h)|>T的像素点的个数N，其中Bij(w,h)为视频块Bij中横坐标为w纵坐标为h的像素点的灰度值，w=1,2..W，h=1,2..H，T为预设的灰度阈值；步骤2.3.3，判断N/(W×H)是否大于p，其中p为预设的运动像素点百分比阈值；是则进入步骤2.3.4，否则标记该视频块Bij的识别结果Rij=false；步骤2.3.4，计算视频块Bij中同时满足下面三个条件的像素点的个数M|Bij(w,h)‑Bij(w+1,h)|﹤V|Bij(w,h)‑Bij(w,h+1)|﹤V|Bij(w,h)‑Bij(w+1,h+1)|﹤V其中，V为预设的模糊度阈值；步骤2.3.5，判断M/(W×H)是否大于q，其中q为预设的模糊像素点百分比阈值；是则标记视频块Bij的识别结果Rij=true，否则标记该视频块Bij的识别结果Rij=false；步骤2.4，对步骤2.3所得视频帧Vi所分割成的所有视频块Bij的识别结果Rij进行合并处理，得到视频帧Vi的识别结果Ri。