(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211243638.9 (22)申请日 2022.10.12 (71)申请人 四川三思 德科技有限公司 地址 610000 四川省成 都市中国 （四川） 自 由贸易试验区成都市高新区世纪城 路 1129号5栋3层302号 (72)发明人 张秀才　薛方俊　李志刚　邹可欣　 (74)专利代理 机构 成都蓉创智汇知识产权代理 有限公司 51276 专利代理师 王岩岩 (51)Int.Cl. G06V 20/70(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G08B 17/00(2006.01) G08B 17/12(2006.01) (54)发明名称 森林防火烟雾报警抗干 扰处理方法 (57)摘要 本发明涉及森林防火监控领域， 本发 明公开 了森林防火烟雾报警抗干扰处理方法， 本发明对 背景帧图像中的住户区域进行标记， 并采用背景 减除法处理获得疑似烟雾特征区域， 然后对住户 区域和疑似烟雾特征区域进行分析， 从而进行抗 干扰处理， 最终排除与住户区域相关的干扰的疑 似烟雾特征区域， 达到去除生活烟雾的干扰的目 的。 本发明采用特殊的核心算法， 包括坐标信息 是否存在相同的坐标相同算法、 坐标信息的差是 否存在小于阈值的坐标临近算法， 从而实现对疑 似烟雾特征区域与住户区域的关联性分析， 从而 实现去除生活烟雾的干扰的同时不会造成漏报 的目的。 权利要求书2页 说明书7页 附图6页 CN 115311658 A 2022.11.08 CN 115311658 A 1.森林防火烟雾报警抗干扰处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1.获得背景帧图像； S2.对背景帧图像中的住户区域进行 标注， 存储住户区域中各个 像素点的坐标信息； S3.获得当前帧图像； S4.用当前帧图像和背景帧图像进行背景减除法处理获得疑似烟雾特征区域， 存储疑 似烟雾特 征区域中各个 像素点的坐标信息； S5.判断疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息与存储住户区域中各个像素点的 坐标信息是否符合相近关系， 若符合相近关系， 转S6， 若不符合相近关系， 转S7； S6.不对当前疑似烟雾特 征区域进行报警显示、 并消除报警； S7.执行烟雾确认判断， 烟雾确认判断为是时， 对当前疑似烟雾特征区域进行报警显 示， 烟雾确认判断为否时， 转S6 。 2.根据权利要求1所述的森林防火烟雾报警抗干扰处 理方法， 其特 征在于， 判断疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息与存储住户区域中各个像素点的坐 标信息是否符合相近关系的具体过程 为过程1或过程2或过程3； 过程1： 遍历疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息与住户区域中各个像素点的 坐标信息是否存在相同， 存在相同则符合相近关系， 不存在相同， 则不符合相近关系； 过程2： 遍历疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息与住户区域中各个像素点的 坐标信息的差是否存在小于阈值， 存在小于阈值则符合相近关系， 不存在 小于阈值， 则不符 合相近关系； 过程3包括： 过程31和过程32， 过程31： 遍历疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信 息与住户区域中各个像素点的 坐标信息是否存在相同， 存在相同则 符合相近关系， 不存在相同， 则不符合相近关系， 并转 过程32； 过程32： 遍历疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信 息与住户区域中各个像素点的 坐标信息的差是否存在小于阈值， 存在小于阈值则符合相近关系， 不存在 小于阈值， 则不符 合相近关系。 3.根据权利要求2所述的森林防火烟雾报警抗干扰处 理方法， 其特 征在于， 遍历疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息与住户区域中各个像素点的坐标信 息是否存在相同的算法为： 将雾特征区域中各个像素点的坐标信 息作为集合A1的元素， 将住户区域中各个像素点 的坐标信息作为集合A2的元素， 计算集合A1和集合A2是否存在 交集， 若存在 交集则存在相 同， 若不存在交集则不存在相同。 4.根据权利要求2所述的森林防火烟雾报警抗干扰处 理方法， 其特 征在于， 背景帧图像、 当前帧图像均 是基于图像左上角为原点建立以像素为单位的直接坐标系 u‑v， 像素的横坐标u与纵坐标v分别是在其图像数组中所在的列数与所在行 数， 遍历疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息与住户区域中各个像素点的坐标信 息的差是否存在小于阈值的算法为： 将疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息和住户区域中各个像素点的坐标信息 规整为整 数， 疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息和住户区域中各个像素点的坐标权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115311658 A 2信息分别表示为D （u， v） 、 D ‘（u‘， v‘） ， D （u， v） 、 D ‘（u‘， v‘） 规整为整数后， 所得整数分别为d= uv、 d‘=u‘v‘； 疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息与住户区域中各个像素点的坐标信息的 差表示为： c=|d‑d‘|=|uv‑u‘v‘|。 5.根据权利要求4所述的森林防火烟雾报警抗干扰处理方法， 其特征在于， 所述阈值 为： 1至5中的任意 一个整数。 6.根据权利要求2所述的森林防火烟雾报警抗干扰处 理方法， 其特 征在于， 背景帧图像、 当前帧图像均 是基于图像左上角为原点建立以像素为单位的直接坐标系 u‑v， 像素的横坐标u与纵坐标v分别是在其图像数组中所在的列数与所在行 数， 遍历疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息与住户区域中各个像素点的坐标信 息的差是否存在小于阈值的算法为： 将疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息和住户区域中各个像素点的坐标信息 规整为小 数， 疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息和住户区域中各个像素点的坐标 信息分别表示为D （u， v） 、 D ‘（u‘， v‘） ， D （u， v） 、 D ‘（u‘， v‘） 规整为小数后， 所得小数分别为d= u.v、 d‘=u‘.v‘、 其中列数： u、 u ‘被规整为小数点前的整数部分， 行数： v、 v ‘被规整为小数点 后的小数部分； 疑似烟雾特征区域中各个像素点的坐标信息与住户区域中各个像素点的坐标信息的 差表示为： c=|d‑d‘|=|u.v‑u‘.v‘|。 7.根据权利要求4所述的森林防火烟雾报警抗干扰处理方法， 其特征在于， 所述阈值 为： 0.1至 0.5中的任意 一个小数。 8.根据权利要求1所述的森林防火烟雾报警抗干扰处理方法， 其特征在于， 背景帧图 像、 当前帧图像为森林防火监控视频中同一视角下 的图像， 背景帧图像为人工标定没有烟 雾的图像。 9.根据权利要求1所述的森林防火烟雾报 警抗干扰处理方法， 其特征在于， 所述烟雾确 认判断包括： 颜色特 征检验确定法或/和形态特 征检验确认法或/和运动特 征检测确认法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115311658 A 3