基於「計算動詞」理論的 視頻火焰檢測系統

axelshyu 發表於 2008-6-16 10:00:26 [顯示全部樓層] 回覆獎勵 閱讀模式 0 2282
傳統的視頻火焰檢測系統具有誤檢率高、系統對噪光抑制水準差、不具有可控明火檢測能力、安裝及整定複雜等缺點,大大地限制了視頻火焰檢測系統的應用領域及範圍。基於「計算動詞」的視頻火焰檢測系統,利用人對火焰認知的語義模型,對火焰從紋理、結構、時空動態等方面進行綜合建模。將火焰的檢測問題轉化為高效、柔性及具有大外延的物理語義學模型,從而在理論及建模的最基本環節上將視頻火焰檢測領域多年來「頭痛醫頭,腳痛醫腳」之片面的、分割的建模手段提升到真正的智能化及認知化水準。

「計算動詞」理論概要
經過長期潛心研究和大量涉獵不同領域的書籍文獻,在眾多的理論方向中,筆者注意到一個在非線性動力學系統中極為普遍,然而在人工智能中卻被忽視的問題:understand的數學模型。筆者利用混沌同步理論構造出了understand的混沌同步模型來作為這一動詞的可計算模型,這當然是一個大膽的假設。圍繞這一假設筆者作了一些初期的思考,從而形成了將動詞的可計算模型顯式地表達出來的想法。在1997年的9月,筆者將這些初步的設想整理成了兩份伯克利加州大學(簡稱UCBerkeley)電子研究實驗室的技術報告,這便是「計算動詞」理論的原型和發端。
從那時至今,「計算動詞」理論得到了長足發展。基於「計算動詞」理論構造的物理語義學,使語義學的可測量化得以實現。在工程應用上,一大批基於「計算動詞」的視頻產品,如視頻數卡機、視頻條碼閱\讀器、視頻火焰檢測器、視頻樁考自動化系統(註)、TrafGo視頻ITS、SDK等被成功\地開發出來並應用於實際工程之中。


基於「計算動詞」理論的機器視覺產品具有以下的優越性: 1、開發週期短:從產品的功\能設計到原型機的試驗往往比傳統方法縮短一半以上的時間。

2、集群優勢明顯:基於同一物理語義學平台上的產品便如同章回小說的各個章回,互相之間能形成連貫的主線和變化多樣的分支,因而能很自然地形成系列化產品。

3、可再生代碼率高:由於直接利用自然語言進行建模。其模型的通用性好,同一模型在不同的環境和工況下可重複使用率高。這一體系進行套裝軟體的開發,保證了各種不同功\能的軟體之間代碼的可攜性始終由自然語言的可攜性加以保證。

4、對團隊開發具有極強的繼承性和可拓展性:由於編程方式是基於物理語義學的平台,靜態知識可以方便地由計算名詞表述;同樣,動態知識是由「計算動詞」表述。工程師在研發過程中的動態知識能有效地用自然語言的形式表達,從而極大地增加了知識的可讀性及可維護、可改良性。

作為一個典型的基於「計算動詞」的機器視覺產品,以FireEye視頻火焰檢測系統為例,其開發過程可以很好的說明這些優越性。該系統原型機從硬體選型到軟體發展僅用了1.5個月,其中軟體的開發僅用了1個月,而原型機已經同當時市場中的主流產品具有了幾乎相當的能力。在此之後的三年中,該系統歷經測試、定型和升級,最終成為同類產品中的佼佼者,而其中所投入的人力及物力資源則遠遠小於同類型企業及科研機構。本文將揭示這其中的奧秘。

視頻火焰檢測原理
經由二維感知器對火焰的成像信號進行分析而判斷火焰之有無(及位置)的火焰檢測系統稱為視頻火焰檢測器。基於成本及技術可行性的考慮,最常用的二維感知器是可見光攝像頭(攝影機)和紅外攝像頭。由於近年來可見光攝像頭成本大幅下降,最為經濟的視頻火焰檢測方案是由可見光攝像頭構成的。在可見光攝像頭中又有彩色攝像頭和黑白攝像頭以供選擇。本段將概述可見光攝像頭火焰檢測的基本原理及其對檢測演算法的挑戰。

火焰總體可分為可控和不可控兩類。可控火焰的焰心穩定,外焰的動態特徵不明顯,比如在無風環境中,靜止的蠟燭火是典型的可控火焰。不可控火焰的外焰及焰心有極大動態,多數火災現場的大火屬不可控火焰。由於在禁火場所對任何明火都應有能力檢測,因而無論是可控或不可控火焰均有檢測的必要。

人是最好的視頻火焰檢測器,並且對人而言,檢測火焰並把火焰同各種各樣的干擾源區分開來,是一件再簡單不過的事。因而,任何一個受過初等以上工程教育的工程師很容易總結出視頻火焰檢測的一般性原則:利用色溫、形狀、時空動態特徵;紋理特徵;焰心外焰結構特徵等等來區分火焰和干擾源。從人的經驗而言,利用這些特徵來區分火焰和干擾源是簡單的,但是在實現過程中卻有許\多工程實際問題難以解決。

1、色溫:先且不說火焰本身會有不同的色溫,不同的彩色攝像頭對顏色的判定也不盡相同,因而利用色溫來檢測火焰首先要與系統硬體是緊密聯繫的。具有火焰色溫的干擾源是大概率干擾源,因而必須用附加特徵加以區別。

2、形狀特徵:火焰的形狀是由其周圍的氣流狀況來定義的。根據最基本的流體力學之假設,其形狀由於受紊流的影響,至少應該有混沌現象發生。從可控火焰到不可控火焰,由有序到混沌的動力學系統的分叉路徑是相當複雜的。因此,將火焰的形狀特徵進行可計算化建模是具有極大理論難度的。

3、時空動態特徵:同樣,火焰的時空特徵由於受紊流的強非線性的影響而具有混沌動力學系統的許\多特徵,比如不可控火焰時空動態的長期不可預測性及短期的可預測性。對於十分穩定的燭火而言,其時空動態特性卻同白燈熾泡十分接近。因而,火焰時空動態特徵是多層次的,並且是極為複雜的。

4、紋理特徵:火焰的精細紋理是由等離子體的自組織現象而形成的,因為火焰的三維結構在二維成像平面上投影,以及光學及成像陣列的有限精度及有限的感光動態範圍,火焰的精細紋理幾乎不可見的。因而,最常用的方法是將火焰作為一個紋理單元而將其同其他非火焰區域區分開來。

5、焰心外焰結構特徵:只有在可控火焰的條件下焰心及外焰的特徵可以明顯區分。在大多數的實際工況下,由於外焰的功\率強度遠大於焰心,因而在攝像頭中外焰將占壓制性的優勢。也就是說,焰心在通常情況下是不可見的。總而言之,焰心外焰結構特徵是不可用的。

綜上所述,火焰的視頻檢測必須綜合以上特徵進行綜合的判斷,否則其火焰檢測的指標是不可能達到工業應用的要求的。這給高品質的視頻火災檢測器的演算法設計帶來了極大的複雜性。另外,由於各特徵之間存在極弱的耦合性而使得針對單一特徵的演算法模組化的意義不大。這一特點同時給演算法的測試和整定帶來極大的困難。

視頻火焰檢測軟體發展的另一難點在於演算法的局部和整體的設計最好一起進行。由於我們不可能在火焰視頻檢測軟體完成之前給出軟體的總體設計,因而這一軟體的設計註定是一個往復多次的漸近完善的過程。

視頻火焰檢測器設計原理
在圖1中,所有演算法環節是可以缺省的,當任一演算法環節缺省時,其相關的有向路徑將斷開並指向下游方向的其他演算法單元。

色溫檢測是先將RGB色彩的圖像每個圖元或區域描述色彩的計算名詞及「計算動詞」的模型轉化為空間色彩特徵的靜態或動態描述。當色彩是從圖元層次描述的時候,其對噪光的抑制是不能通過區域的關聯性來辨別的。因而,在工業用系統中,火焰色溫的檢測是一定得同形狀檢測及紋理檢測來共同設計的。當然,圖元層次的色溫檢測對火焰區域及紋理的檢測是有幫助的,因而我們有如圖2設計關聯圖所示的設計流程。

這一檢測流程的結果是疑似火焰的區域。疑似火焰區域將被進一步進行檢測以排除噪光的情況。對於焰心及外焰的檢測可基於火焰區域已被檢出的情況及火焰區域未被檢出的情況。對於前者,我們有如圖3的設計流程。

一旦外焰及焰心被檢測出來,我們便有了估計火焰時空動態的基本素材,而火焰的時空動態可以在外焰和焰心分明及不分明的情況下進行檢測。圖4是當外焰及焰心分明的情況下的檢測流程圖。一旦時空動態被計算出來,其疑似火焰區域將進一步由形狀和紋理檢驗來進一步驗證。而紋理和形狀檢驗環節相互之間是緊密耦合的。

視頻火焰檢測中的「計算動詞」原理
從前述我們可以知道「計算動詞」是火焰檢測各環節中不可分割的一部分,本段將講述這些「計算動詞」在各個檢測器環節的原理及其用途。在火焰檢測中,「計算動詞」主要分兩類,第一類是空間動詞,第二類是時間動詞。空間動詞是以空間座標為論域的動詞,而時間動詞是以時間為論域的動詞。如圖5所示。

空間動詞「從A走到B」的兩種表達方式,前者表示軌線進化過程中相對於計算名詞「位置」的一個屬性值「A點附近」的真值變化;後者表示軌線進化過程相對於計算名詞「位置」的另一個屬性值「B點附近」的真值變化,此時狀態空間是真值。時間動詞「從A走到B」以時間為論域並以空間座標為狀態空間時的進化函數的一個例子。

由圖6我們可以看到,「計算動詞」是由論域、狀態空間及狀態進化律三大要素構成。論域給出了進化律展開的方式,而狀態空間給出了測量的方式。我們可以測量真假值,也可以測量距離等來定義「計算動詞」的進化函數。對於單幅圖像而言,我們僅能定義空間動詞;而對於視頻流而言,我們可以同時定義時間及空間「計算動詞」。

展開的外焰輪廓經規整化之後形成「計算動詞」。由於火焰外廓的展開是依據外切矩形的兩條豎邊相對於外焰輪廓的距離而進行的,這一「計算動詞」是空間動詞。同類型的空間動詞將被利用動詞聚類演算法進行標準「計算動詞」的構造而形成關於外焰輪廓「計算動詞」的標準模型。對於不同的疑似外焰區域的「計算動詞」的動詞相似度進行比較,我們很容易判別出不是火焰的噪光區域。利用「計算動詞」相似度及所求得的標準外焰的建模「計算動詞」,我們很容易地排除這些噪光信號。

另一類動詞是描述某一疑似火焰區域的某一屬性值的幀間動態特徵,注意其中具有混沌特徵的波形。這種較為複雜的波形將被用「計算動詞」聚類方法分解成標準的「計算動詞」集合,作為判斷火焰的特徵度量依據。利用「計算動詞」的相似函數可以很好地區分這兩種不同的時空動態,由於被不規則遮蔽的探照燈是一種十分嚴重的干擾源,由此看出「計算動詞」在區分不同干擾光時的巨大潛力。 綜上所述,利用計算動詞能有效地區分出火焰及不同種類的噪光,多種不同的火焰在不同噪光條件下是可以有效區別的。

結語
作為一個針對非專業讀者的一個綜述性闡述,本文並沒有涉及基於「計算動詞」的視頻火焰檢測器的數學部分。也由於本文並不是一個專業性極強的科技論文,因而省略了文獻的引用部分。基於「計算動詞」的視頻火焰檢測器FireEye已投入商業應用並在諸多指標的先進性上達到了同類產品所不及的高度。由基於「計算動詞」的工業產品開發的過程我們知道,經過一段時間的運行,由於設計中「計算動詞」保證了動態經驗不流失,可以充分利用從設計人員到用戶的動態知識來豐富FireEye升級換代時的功\能。

※註:自動樁考系統是根據《中華人民共和國機動車駕駛考試辦法》中的「考試科目二」開發的駕駛員考試系統。該系統具有明確的樁位、標線,能夠判別「未按規定路線順序行駛」、「碰擦樁桿」、「車身出線」、「中途停車兩次」、「熄火」等情況。

[ 本帖最後由 0935097120 於 2008-6-16 10:40 編輯 ]

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