一种火焰检测方法、装置、电子设备和可读存储介质与流程

1.本技术涉及到火焰检测领域，具体而言，涉及一种火焰检测方法、装置、电子设备和可读存储介质。

背景技术：

2.火灾目前是造成财产损失的原因之一，为降低火灾带来的损失，在现有技术中开发了各种各样的火灾检测系统，这些火灾检测系统能够进行火焰检测，在检测到火焰之后进行报警，从而有助于尽早发现火灾。
3.常用的火焰检测系统包括热成像检测系统、可见光检测系统等，其中，热成像检测系统通过温度进行成像，然后确定是否出现火焰。热成像系统依赖于温度传感器，只有在温度高于预定阈值时，才会产生警报；在实际情况中，对于一些本身工作温度较高的工业设备而言，在其正常工作时，也可能出现温度高于预定阈值的情况，此时则会出现误报的问题，造成消防资源的浪费。对于可见光检测系统来说，主要是根据可见光拍摄的图像来检测是否会出现火焰，在图像中出现与火焰类似的颜时(例如，红的旗帜、朝霞或晚霞)，也可能出现误判。
4.综上而言，在现有技术中使用一种火焰检测系统来进行检测时，容易出现误判，从而导致浪费消防资源。

技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种火焰检测方法、装置、电子设备和可读存储介质，以至少解决现有技术中使用一种火焰检测系统来进行检测时容易出现误判所导致的浪费消防资源的问题。
6.根据本技术的一个方面，提供了一种火焰检测方法，包括：接收第一报警信号，其中，所述第一报警信号用于指示在区域内检测到火焰，所述第一报警信号是通过多种火焰检测系统中的其中一种在检测到火焰之后发送的，所述多种火焰检测系统使用了不同的火焰检测方式来进行火焰检测；在接收到所述第一报警信号之后，判断是否接收到第二报警信号，其中，所述第二报警信号用于指示在所述区域内检测到火焰，所述第二报警信号是通过所述多种火焰检测系统中除发送所述第一报警信号的火焰检测系统之外其他的火焰检测系统在检测到火焰之后发送的；在接收到至少一个所述第二报警信号的情况下，确定在所述区域内出现火灾，并进行火灾报警。
7.进一步地，在所述多种火焰检测系统包括双光融合火焰检测系统的情况下，所述方法还包括：获取所述双光融合火焰检测系统中的热成像镜头拍摄的第一图像和所述双光融合火焰检测系统的可见光镜头生成的第二图像；获取在所述第一图像和所述第二图像中的一张图像中检测到的火焰在该图像中的第一坐标；根据所述热成像镜头与所述可见光镜头到所述火焰的直线垂直距离，将所述火焰在所述一张图像中的第一坐标转换为所述第一图像和所述第二图像中的另一张图像上的第二坐标，其中，所述热成像镜头到所述火焰的
直线距离与所述可见光镜头到所述火焰的直线距离相等；判断在所述第二坐标是否检测到火焰，如果检测到火焰，则确定通过所述双光融合火焰检测系统检测到了火焰。
8.进一步地，根据所述直线垂直距离将所述一张图像中的第一坐标转换成所述另一张图像中的第二坐标包括：根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取火焰相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角；根据所述直线垂直距离、所述第一偏转角以及第二镜头与所述第一镜头之间的距离获取火焰相对于所述第二镜头的中心轴的第二偏转角，其中，所述第二镜头为拍摄所述所述另一张图像的镜头；根据所述第二偏转角、所述另一张图像的分辨率和所述第二镜头的视场角获取所述所述第二坐标。
9.进一步地，根据如下公式获取火焰相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角：第一偏转角d1为＝((第一坐标-第一图像大小/2)/第一图像大小)*第一镜头的视场角，其中，如果计算水平偏转角，则第一坐标为水平方向的坐标，所述第一图像大小为图像的宽，所述第一镜头的视场角为水平视场角；如果计算垂直偏转角，则所述第一坐标为垂直方向的坐标，所述第一图像大小为图像的高，所述第一镜头的视场角为垂直视场角；根据如下公式获取火焰相对于所述第二镜头的中心轴的第二偏转角的值：第二偏转角d2＝arctan((xl
±
x)/yl)，其中，x为两个镜头中心轴之间的距离，xl为热成像镜头中心轴到火焰的直线平行距离、yl为第一镜头和第二镜头到火焰的直线垂直距离通过测量得到，x和yl通过测量得到，xl＝tan(d1)*yl，可见光镜头中心轴到火焰的直线平行距离为xl
±
x，火焰在可见光镜头中心轴的右侧时为xl+x；如果火焰在可见光镜头中心轴的左侧时为xl-x；将所述第二偏转角的值代入如下方程，得到所述第二坐标：第二偏转角＝((第二坐标-第二图像大小/2)/第二图像大小)*第二镜头的视场角，其中，如果计算第二坐标中水平方向的坐标，则使用水平偏转角，所述第二图像大小为图像的宽，所述第二镜头的视场角为水平视场角；如果计算第二坐标中垂直方向的坐标则使用垂直偏转角，所述第二图像大小为图像的高，所述第二镜头的视场角为垂直视场角。
10.进一步地，根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取所述位置相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角包括：获取所述第一镜头的偏差角度，其中，所述偏差角度为标定物在所述第二镜头的画面中心时，计算得到的所述标定物在所述第一镜头的画面中的理论位置和实际位置之间的角度偏差；根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取所述火焰相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角；使用所述偏差角度对获取到的相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角进行矫正得到所述第一偏转角。
11.进一步地，根据如下公式使用所述偏差角度对获取到的相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角进行矫正得到所述第一偏转角：所述第一偏转角为＝((第一坐标-第一图像大小/2)/第一图像大小)*第一镜头的视场角-偏差角度。
12.进一步地，使用如下公式计算所述偏差角度：偏差角度-((实际位置的坐标-理论位置的坐标)/第一图像大小)*第一镜头的视场角。
13.根据本技术的另一个方面，还提供了一种火焰检测装置，包括：接收模块，用于接收第一报警信号，其中，所述第一报警信号用于指示在区域内检测到火焰，所述第一报警信
号是通过多种火焰检测系统中的其中一种在检测到火焰之后发送的，所述多种火焰检测系统使用了不同的火焰检测方式来进行火焰检测；判断模块，用于在接收到所述第一报警信号之后，判断是否接收到第二报警信号，其中，所述第二报警信号用于指示在所述区域内检测到火焰，所述第二报警信号是通过所述多种火焰检测系统中除发送所述第一报警信号的火焰检测系统之外其他的火焰检测系统在检测到火焰之后发送的；报警模块，用于在接收到至少一个所述第二报警信号的情况下，确定在所述区域内出现火灾，并进行火灾报警。
14.进一步地，在所述多种火焰检测系统包括双光融合火焰检测系统的情况下，所述装置还包括位于双光融合火焰检测系统中的火焰检测模块；所述火焰检测模块用于获取所述双光融合火焰检测系统中的热成像镜头拍摄的第一图像和所述双光融合火焰检测系统的可见光镜头生成的第二图像；获取在所述第一图像和所述第二图像中的一张图像中检测到的火焰在该图像中的第一坐标；根据所述热成像镜头与所述可见光镜头到所述火焰的直线垂直距离，将所述火焰在所述一张图像中的第一坐标转换为所述第一图像和所述第二图像中的另一张图像上的第二坐标，其中，所述热成像镜头到所述火焰的直线距离与所述可见光镜头到所述火焰的直线距离相等；判断在所述第二坐标是否检测到火焰，如果检测到火焰，则确定通过所述双光融合火焰检测系统检测到了火焰。
15.进一步地，所述火焰检测模块用于：根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取火焰相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角；根据所述直线垂直距离、所述第一偏转角以及第二镜头与所述第一镜头之间的距离获取火焰相对于所述第二镜头的中心轴的第二偏转角，其中，所述第二镜头为拍摄所述所述另一张图像的镜头；根据所述第二偏转角、所述另一张图像的分辨率和所述第二镜头的视场角获取所述所述第二坐标。
16.进一步地，所述火焰检测模块用于根据如下公式获取火焰相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角：第一偏转角d1为＝((第一坐标-第一图像大小/2)/第一图像大小)*第一镜头的视场角，其中，如果计算水平偏转角，则第一坐标为水平方向的坐标，所述第一图像大小为图像的宽，所述第一镜头的视场角为水平视场角；如果计算垂直偏转角，则所述第一坐标为垂直方向的坐标，所述第一图像大小为图像的高，所述第一镜头的视场角为垂直视场角；根据如下公式获取火焰相对于所述第二镜头的中心轴的第二偏转角的值：第二偏转角d2＝arctan((xl
±
x)/yl)，其中，x为两个镜头中心轴之间的距离，xl为热成像镜头中心轴到火焰的直线平行距离、yl为第一镜头和第二镜头到火焰的直线垂直距离通过测量得到，x和yl通过测量得到，xl＝tan(d1)*yl，可见光镜头中心轴到火焰的直线平行距离为xl
±
x，火焰在可见光镜头中心轴的右侧时为xl+x；如果火焰在可见光镜头中心轴的左侧时为xl-x；将所述第二偏转角的值代入如下方程，得到所述第二坐标：第二偏转角＝((第二坐标-第二图像大小/2)/第二图像大小)*第二镜头的视场角，其中，如果计算第二坐标中水平方向的坐标，则使用水平偏转角，所述第二图像大小为图像的宽，所述第二镜头的视场角为水平视场角；如果计算第二坐标中垂直方向的坐标则使用垂直偏转角，所述第二图像大小为图像的高，所述第二镜头的视场角为垂直视场角。
17.进一步地，所述火焰检测模块用于：获取所述第一镜头的偏差角度，其中，所述偏差角度为标定物在所述第二镜头的画面中心时，计算得到的所述标定物在所述第一镜头的画面中的理论位置和实际位置之间的角度偏差；根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的
一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取所述火焰相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角；使用所述偏差角度对获取到的相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角进行矫正得到所述第一偏转角。
18.进一步地，所述火焰检测模块用于根据如下公式得到所述第一偏转角：所述第一偏转角为＝((第一坐标-第一图像大小/2)/第一图像大小)*第一镜头的视场角-偏差角度。
19.进一步地，所述火焰检测模块用于使用如下公式计算所述偏差角度：偏差角度-((实际位置的坐标-理论位置的坐标)/第一图像大小)*第一镜头的视场角。
20.根据本技术的另一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现上述的方法步骤。
21.根据本技术的另一方面，还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其中，该计算机指令被处理器执行时实现上述的方法步骤。
22.在本技术实施例中，采用了接收第一报警信号，其中，所述第一报警信号用于指示在区域内检测到火焰，所述第一报警信号是通过多种火焰检测系统中的其中一种在检测到火焰之后发送的，所述多种火焰检测系统使用了不同的火焰检测方式来进行火焰检测；在接收到所述第一报警信号之后，判断是否接收到第二报警信号，其中，所述第二报警信号用于指示在所述区域内检测到火焰，所述第二报警信号是通过所述多种火焰检测系统中除发送所述第一报警信号的火焰检测系统之外其他的火焰检测系统在检测到火焰之后发送的；在接收到至少一个所述第二报警信号的情况下，确定在所述区域内出现火灾，并进行火灾报警。通过本技术解决了现有技术中使用一种火焰检测系统来进行检测时容易出现误判所导致的浪费消防资源的问题，从而降低了火焰判断的误判率，为提高火灾预警的准确率提供了技术保证。
附图说明
23.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
24.图1是根据本技术实施例的火焰检测方法的流程图；
25.图2是根据本技术实施例的火焰检测后复核的流程示意图；
26.图3是根据本技术实施例的图像坐标转换的示意图；
27.图4是根据本技术实施例的镜头出现偏差的示意图；
28.图5是根据本技术实施例的偏差角度计算的示意图；以及，
29.图6是根据本技术实施例的火灾报警的流程示意图。
具体实施方式
30.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
31.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
32.在以下实施方式中，涉及到火焰检测系统，下文中的火焰检测系统可以是基于硬件设备的火焰检测系统，也可以是一种软件系统，该软件系统可以是一种火焰检测算法，在以下实施方式中将该火焰检测算法也称为是一种火焰检测系统；在大多数情况下火焰检测系统均是硬件和软件相结合的系统，其中通过硬件能够获取到相关数据，然后通过软件对获取到的数据进行处理从而判断出是存在火焰。考虑到现有技术中均是采用一种火焰检测系统来判断是否出现火焰，这种判断方式容易出现误判，出现误判之后进行火灾报警，会带来消防资源的浪费。
33.在以下实施方式中，引入了多种火焰检测系统，这些火焰检测系统使用了不同的火焰检测方式来进行火焰检测。考虑到如果是真正发生火灾，那么多种火焰检测系统均能够进行检测到火焰并进行报警；如果是某个火焰检测系统的误报，由于使用了不同的检测系统使用了不同的火焰检测方式，因此其他火焰检测系统也误报的概率不高。因此，在使用了多种火焰检测系统之后，如果其中至少两个火焰检测系统识别出了火焰，则可以进行火灾报警，通过这种方式降低了误报率，同时在真正发生火灾时也能准确的进行报警，使得消防资源得到充分利用。
34.在以下实施方式中提供了一种火焰检测方法，图1是根据本技术实施例的火焰检测方法的流程图，如图1所示，下面对图1中涉及到的步骤进行说明。
35.步骤s102，接收第一报警信号，其中，所述第一报警信号用于指示在区域内检测到火焰，所述第一报警信号是通过多种火焰检测系统中的其中一种在检测到火焰之后发送的，所述多种火焰检测系统使用了不同的火焰检测方式来进行火焰检测。
36.步骤s104，在接收到所述第一报警信号之后，判断是否接收到第二报警信号，其中，所述第二报警信号用于指示在所述区域内检测到火焰，所述第二报警信号是通过所述多种火焰检测系统中除发送所述第一报警信号的火焰检测系统之外其他的火焰检测系统在检测到火焰之后发送的。
37.作为一个可选的实施方式，在该步骤中，在接收到第一报警信号之后，可以设置一个时长(例如，2分钟或者100秒等)，在该时长内如果没有接收到第二报警信号，则说明第一报警信号为误报，不进行火灾报警。如果超过该时长之后才接收到报警信号，则此时将该报警信号作为第一报警信号，仍然需要判断是否接收到了来其他火焰检测系统的信号。设置的该时长可以根据经验来进行设置，或者也可以根据多个火焰检测系统的检测速度来进行设置，设置的该时长大于多个火焰检测系统检测最慢的检测系统所需要的检测时间。
38.还有一种情况，如果来自同一个火焰检测系统的报警信号在一个时间段内被认定成误报的次数超过阈值，则将被认定成误报的来自该火焰检测系统的报警信号发送给用户。这种处理方式，一方面可以让用户来进行判断该火焰检测系统的报警信号是否真为误报，可以在一定程度上防止漏报；另一方面还可以让用户积累数据，该积累的数据用于分析该火焰检测系统误报的原因，为进一步对该火焰检测系统的改进提供数据支持。
39.步骤s106，在接收到至少一个所述第二报警信号的情况下，确定在所述区域内出现火灾，并进行火灾报警。
40.在该步骤中，作为一种可选的实施方式，在进行火灾报警时，还可以提示该火灾报警是根据哪些火灾检测系统的检测结果来进行报警的，这样能够提供更多的信息给工作人员，有利于进一步的处理。
41.在上述步骤中，在接收到第一报警信号之后，说明已经有火焰检测系统检测到了火焰出现，此时判断是否能够接收到第二报警信号，如果接收到其他火焰检测系统在检测到火焰发出的第二报警信号，则确定第一报警信号并不是误报，在这种情况下确定该区域内出现火灾并进行火灾报警。因此，通过上述步骤解决了现有技术中使用一种火焰检测系统来进行检测时容易出现误判所导致的浪费消防资源的问题，从而降低了火焰判断的误判率，为提高火灾预警的准确率提供了技术保证。
42.在一个可选的实施方式中，可以根据需要选择不同检测方式的火焰检测系统，考虑到为了降低误报率，所选择的多个火焰检测系统可以是基于火焰的不同物理性质来进行检测的系统。例如，可以选择基于火焰颜的图像检测系统，该图像检测系统根据火焰颜属性借助于图像处理将出现预定颜的区域识别为火焰；又例如，还可以选择基于火焰温度的热成像检测系统，该热成像检测使用识别出高于温度阈值的一片区域，并将该区域作为火焰；又例如，还可以选择基于火焰的光学属性的检测系统，该检测系统根据火焰在燃烧时所发出的特定频率的光(例如，紫外光和/或红外光)，该检测系统在检测到发出特定频率的光之后确定检测到发出特定频率的光的区域为火焰。又例如，还可以选择根据火焰的姿态来进行检测的系统，在该检测系统中通过录制视频得到颜块的形态的变化来确定该颜块是否为火焰。当然，也可以选择根据火焰的其他物理性质来进行火焰检测的系统，再次不再一一赘述。
43.或者所选择的火焰检测系统也可以是基于相同物理性质但是采用了不同检测算法的火焰检测系统。例如，多个火焰检测系统中可以包括两个均根据火焰的颜来进行火焰检测的系统，不同的是，这两个火焰检测系统所使用的算法不同，由于使用了不同的算法在某些情况下会出现这个两个系统检测出的结果不相同(其中一个必然是误判)，此时在这两个系统均检测到火焰的情况下才进行火灾报警，这样可以减少误报率。因此，基于火焰相同的物理性质而采用不同检测算法的火焰检测系统也可以作为不同的火焰检测系统使用。
44.在一个可选的实施方式中，为了进一步减少误报率，可以将基于可见光的图像检测以及基于热成像的图像检测整合在一个火焰检测系统中，为了便于说明，将整合可见光和热成像的火焰检测系统称为双光融合火焰检测系统，其中，所述双光融合火焰检测系统用于根据基于热成像生成的第一图像和基于可见光生成的第二图像进行火焰检测。双光融合火焰检测系统基于火焰的温度特征和颜特征来进行检测，那么，还可以选择一个基于火焰除温度和颜之外的其他特征来进行检测的系统与双光融合火焰检测系统结合，在本可选实施方式中选择了基于光的频率来进行火焰检测的系统，例如，点型火焰检测系统，所述点型火焰检测系统用于根据火焰燃烧时发出的光的频率来进行火焰检测。上述所选择的两个火焰检测系统是基于光的不同物理属性来进行检测的，除此之外，在本可选实施方式还可以引入采用不同算法的火焰检测系统，例如，引入基于机器学习的火焰检测系统，所述基于机器学习的火焰检测系统用于基于训练好的神经网络模型来进行火焰检测，该神经网络模型可以是通过有监督训练得到的，在有监督训练中使用了多组训练数据，每组训练数据可以是带标签的图像，该标签标明了该图像中是否存在火焰，经过训练之后，该神经网络模型就可以使用了。或者，也可以从一段视频中提取多个关键帧，在多个关键帧中对火焰目标进行跟踪标记，提取多个关键帧中的火焰目标的颜特征、边缘特征、圆形度以及纹理特征，将这些特征作为训练数据输入到圣经网络模型中，经过训练之后该神经网络模型就可
以使用了。
45.通过上述可选实施方式，选择了双光融合火焰检测系统、点型火焰检测系统和基于机器学习的火焰检测系统，这三个系统中不仅仅包括利用了火焰不同物理属性来进行检测的系统，还包括了使用了不同算法的检测系统，在这三个系统中，如果一个系统检测到了火焰暂时先不进行报警，此时判断其余系统是否也检测到报警，这相当于是进行了一种复核，在其他系统检测到报警之后，才确定该火焰的真实性，即这三个系统中的任意至少两个系统在检测到火焰之后才进行火灾报警，可以进一步减少误报率。
46.图2是根据本技术实施例的火焰检测后复核的流程示意图，如图2所示，将三个火焰检测系统检测到的火焰分别称为a类型目标、b类型目标以及c类型目标(此处用a、b、c来区分三个火焰检测系统所检测到的火焰)，在接收到a类型目标之后，判断是否检测到b类型的目标，如果没有出现b类型目标，则说明a类型目标是误报。如果出现b类型目标，还要判断b类型目标和a类型目标所在区域是否一致，这样就可以确定a类型目标和b类型目标是否为同一火焰，此时遍历b类型目标，判断是否出现有相交的目标(即a类型目标和b类型目标在同一区域)，如果有则认为a类型目标复核通过，进行火灾报警；如果没有与a类型目标相交的b类型目标则，遍历c类型目标，判断是否有与a类型目标相交的目标，如果没有则认为a类型目标为误报，如果有则认为a类型目标符合通过，进行火灾报警。
47.上述三种火焰检测系统可以配置为任意两种火焰检测系统检测到火焰后则进行报警。或者，考虑到双光融合火焰检测系统的准确性更高，也可以配置为在接收到双光融合火焰检测系统检测到火焰发送的报警信号之后，再判断是否接收到来自于所述点型火焰检测系统和/或基于机器学习的火焰检测系统的报警信号，即所述第一报警信号来自于所述双光融合火焰检测系统，所述第二报警信号来自于所述点型火焰检测系统和/或基于机器学习的火焰检测系统。如果在接收来自双光融合火焰检测系统的报警信号之后接收到来自来自于所述点型火焰检测系统和/或基于机器学习的火焰检测系统的报警信号，则进行火灾报警。
48.在双光融合火焰检测系统使用了两类镜头，其中一类镜头为用于进行热成像拍照的镜头(将该类镜头拍摄的图像称为第一图像)，另一类镜头是使用可见光进行拍照的镜头(将该类镜头拍摄的图像称为第二图像)。在第一图像和第二图像检测火焰的方式有很多种，下面对此进行举例说明。
49.例1，在第一图像中检测火焰的方式可以预先配置温度阈值(例如，80度或者100度)，将高于温度阈值的点作为存在火焰的点，将多个火焰存在的点进行连接构成一个区域，该区域所在的位置就可以认定为火焰所在的位置。即在该例子中，获取所述第一图像中检测到的火焰在所述第一图像中的位置可以包括如下步骤：根据温度阈值筛选出大于所述温度阈值的多个温度点；根据所述多个温度点获取包括所述多个温度点的区域，其中，所述区域为在所述第一图像中检测到火焰所在的区域；获取所述区域所在位置，其中，所述区域所在的位置为所述火焰在所述第一图像中的位置。在该例子中，在检测到大于所述温度阈值的多个温度点之后，可以进行二值化处理，即可以将大于温度阈值的温度点的像素值配置为1，将其他点的像素值配置为0，经过二值化之后，将像素值为1的点进行连通就可以得到所述区域。通过该例子中的算法不仅仅可以得到火焰所在的区域，还可以得到火焰所覆盖的面积(可以根据测距仪测量得到的镜头到火焰的距离以及火焰区域在第一图像中所在
的比例确定火焰所覆盖的面积)，如果需要进行火灾报警，可以根据火焰所覆盖的面积发送不同级别的报警信号，火焰所覆盖的面积越大，发送的报警信号的级别越高。
50.例2，在第二图像中检测火焰的方式，可以是根据预先得到的火焰颜模型来判断是否在第二图像中出现火焰。该火焰颜模型中包括火焰的颜特征，从第二图像中查符合该火焰颜特征的像素点，然后将查到的多个符合火焰颜特征的像素点进行连通就可以得到火焰所在的区域，该区域在所述第二图像中的位置即为火焰在所述第二图像中的位置。在上个例子中，可以得到火焰在第一图像中的面积以及火焰的真实面积，同理，在本例子中也可以得到火焰在第二图像中的面积和基于在第二图像中的面积计算得到的火焰的真实面积。
51.在上述两个例子中，为了比较方面，在得到火焰所在的区域之后，还可以使用矩形框将火焰所在区域涵盖在该矩形框中，使用该矩形框表示火焰在第一图像和第二图像中的位置。
52.在双光融合火焰检测系统中，如果为了减少漏报率，可以在根据两类镜头中的一类拍摄到图像检测到火焰之后就发送报警信号，但是这种处理方式误报率比较高，在一个可选实施方式中，可以利用两个镜头拍摄的第一图像和第二图像中的火焰位置进行验证，提高火焰识别的准确性。即，根据所述第一图像和所述第二图像进行火焰检测可以包括如下步骤:获取在所述第一图像和所述第二图像中的一张图像中检测到的火焰在该图像中的位置；判断在所述第一图像和所述第二图像中的另一张图像上与所述位置相同的位置是否检测到火焰；如果在相同的位置检测到火焰，则确定通过所述双光融合火焰检测系统检测到了火焰。需要说明的，由于火焰在第一图像和第二图像中均是一个区域(假设火焰在第一图像中为第一区域，在第二图像中为第二区域)，在第一区域与第二区域重合的部分超过阈值则可以认为在第一图像和第二图像的相同位置检测到了火焰。例如，第一区域涵盖了第二区域或者第二区域涵盖了第一区域，在这种情况下可以认为第一区域和第二区域重合的部分超过了阈值；又例如，第一区域与第二区域虽然没有相互涵盖，但是第一区域和第二区域重合的部分超过了第一区域面积或第二区域面积的预定百分比(如60％)，则认为在第一图像和第二图像的相同位置检测到了火焰。
53.对于热成像镜头和可见光镜头来说，如果热成像镜头和可见光镜头的采用了相同的分辨率和视场角，并且热成像镜头和可见光镜头之间的距离比较小(可以忽略)的情况下，那么第一图像和第二图像中的坐标系是相同的，这时候在比较第一区域所在的位置和第二区域所在的位置时，直接使用第一图像和第二图像中的坐标进行比较即可。在实际应用时，考虑到到热成像镜头和可见光镜头所采用的分辨率和视场角一般是不同的，因此，在一个可选的实施方式中，可以对第一图像或者第二图像中的位置进行坐标转换之后再进行判断。即，判断在所述第一图像和所述第二图像中的另一张图像上与所述位置相同的位置是否检测到火焰可以包括如下步骤：获取所述位置在所述一张图像中的第一坐标；将所述第一坐标转换成所述另一张图像中的第二坐标；判断在所述第二坐标是否检测到火焰。在该可选实施方式中，获取所述双光融合火焰检测系统中的热成像镜头拍摄的第一图像和所述双光融合火焰检测系统的可见光镜头生成的第二图像；获取在所述第一图像和所述第二图像中的一张图像中检测到的火焰在该图像中的第一坐标；根据所述热成像镜头与所述可见光镜头到所述火焰的直线垂直距离，将所述火焰在所述一张图像中的第一坐标转换为所
述第一图像和所述第二图像中的另一张图像上的第二坐标，其中，所述热成像镜头到所述火焰的直线距离与所述可见光镜头到所述火焰的直线距离相等；判断在所述第二坐标是否检测到火焰，如果检测到火焰，则确定通过所述双光融合火焰检测系统检测到了火焰。通过该可选实施方式可以将第一图像中火焰位置的坐标转换为第二图像中的坐标，然后将转换得到的坐标与第二图像中火焰位置的坐标进行比较，以确定是否在相同位置出现了火焰；或者也可以将第二图像中火焰位置的坐标转换为第一图像中的坐标，然后将转换得到的坐标与第一图像中火焰位置的坐标进行比较，以确定是否在相同位置出现了火焰。
54.在进行坐标比较的时候，考虑到火焰到热成像镜头和可见光镜头(在下文中如果热成像镜头为第一镜头则可见光镜头为第二镜头，如果热成像镜头为第二镜头则可见光镜头为第一镜头)到火焰的直线垂直距离是相同(该距离可以通过测距仪测量得到)，因此可以利用到镜头到火焰的直线垂直距离以及热成像镜头和可见光镜头的分辨率和视场角来进行第一图像和第二图像中的坐标转换。即将第一图像和第二图像中的一张图像中的第一坐标转换成所述另一张图像中的第二坐标包括：根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率(图像的分辨率就标识了图像的大小例如800*600的分辨率表示图像的宽度为800、高度为600)以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取火焰相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角；根据所述双光融合检测系统到所述火焰的直线垂直距离、所述第一偏转角以及第二镜头与所述第一镜头之间的距离获取火焰相对于所述第二镜头的中心轴的第二偏转角，其中，所述第二镜头为拍摄所述所述另一张图像的镜头；根据所述第二偏转角、所述另一张图像的分辨率和所述第二镜头的视场角获取所述所述第二坐标。
55.在上述可选的坐标计算方式中采用了偏转角来进行计算，图3是根据本技术实施例的图像坐标转换的示意图，图3中示出了水平方向的计算方式，垂直方向的计算方式与水平方向的计算方式一致，因此未将坐标区分为水平方向坐标和垂直方向坐标。如图3所示，假设第一镜头为热成像镜头、第一图像为热成像图像、第二镜头为可见光镜头以及第二图像为可见光图像。在图3中将火焰(图3中的深灰块表示火焰)在第一图像中的坐标转换为第二图像中的坐标。火焰在图像中所在位置距离热成像图像画面的中心轴的距离wl为(第一坐标-第一图像大小/2)，因此第一偏转角d1为＝((第一坐标-第一图像大小/2)/第一图像大小)*第一镜头的视场角，需要说明的是，在该公式中，如果计算水平偏转角，则第一坐标为水平方向的坐标，所述第一图像大小为图像的宽，所述第一镜头的视场角为水平视场角；如果计算垂直偏转角，则所述第一坐标为垂直方向的坐标，所述第一图像大小为图像的高，所述第一镜头的视场角为垂直视场角。在另一种计算方式中，还可以将距离wl进行统一归化，例如将图像的宽认为是1，则第一坐标为水平方向的坐标时规划值为第一坐标/第一图像的宽，因此，上述公式也可以描述为：火焰在图像中所在位置距离热成像图像画面的实际中心轴的距离wl(归一化为0～1)为(第一坐标/第一图像宽)-0.5)，因此第一偏转角d1为＝(第一坐标/第一图像宽-0.5)*第一镜头的视场角(在计算水平偏转角是使同图3中示出的水平视场角a1和第一图像宽以及第一坐标为水平方向的坐标；在计算垂直偏转角的时候使用垂直视场角和第一图像的高以及第一坐标为垂直方向的坐标)。
56.第一镜头和第二镜头到火焰的直线垂直距离(或称为直线距离垂直分量)是相同的，即图3中的yl，根据直角三角形公式，热成像镜头中心轴到火焰的直线平行距离(或称为
直线距离水平分量)xl＝tan(d1)*yl，因此，可见光镜头中心轴到火焰的直线平行距离为xl+x(在图2中火焰在可见光镜头中心轴的右侧，因此是xl+x；如果火焰在可见光镜头中心轴的左侧，则为xl-x)，其中，x两个镜头中心轴之间的距离。第二偏转角d2＝arctan((xl+x)/yl),通过该公式就可以得到第二偏转角d2的值，第二偏转角＝((第二坐标-第二图像大小/2)/第二图像大小)*第二镜头的视场角(在计算水平偏转角是使同图3中示出的水平视场角b1,在计算垂直偏转角的时候使用垂直视场角)。即，如果计算第二坐标中水平方向的坐标，则使用水平偏转角，所述第二图像大小为图像的宽，所述第二镜头的视场角为水平视场角；如果计算第二坐标中垂直方向的坐标则使用垂直偏转角，所述第二图像大小为图像的高，所述第二镜头的视场角为垂直视场角。在第二偏转角、第二镜头的视场角以及第二图像大小(即第二图像分辨率)均已知的情况下，就可以得到第二坐标，从而完成从第一坐标到第二坐标的转换。
57.在实际应用时，镜头可能会出现偏差，图4是根据本技术实施例的镜头出现偏差的示意图，如图4所示，火焰(图4中的深块表示火焰)在第二镜头画面中心时，该火焰第一镜头中的通过计算得到的理论位置和实际位置是不同的，理论位置和实际位置的偏差是用于第一镜头中心轴出现角度偏差所引起的，因此将该偏差称为第一镜头的偏差角度。在得到偏差角度之后，可以使用偏差角度对第一偏转角进行修正，即根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取所述位置相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角可以包括如下步骤：获取所述第一镜头的偏差角度，其中，所述偏差角度为标定物在所述第二镜头的画面中心时，计算得到的所述标定物在所述第一镜头的画面中的理论位置和实际位置之间的角度偏差；根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取火焰相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角；使用所述偏差角度对获取到的相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角进行矫正得到所述第一偏转角。此时，第一偏转角d1为＝((第一坐标-第一图像大小/2)/第一图像大小)*第一镜头的视场角b1-偏差角度。即，火焰在图像中所在位置距离热成像图像画面的实际中心轴的距离wl(归一化为0～1)为(第一坐标/第一图像大小-(0.5+偏差角度/第一镜头的视场角))，因此第一偏转角d1为＝(第一坐标/第一图像大小-(0.5+(偏差角度/第一镜头的视场角)))*第一镜头的视场角(在计算水平偏转角是使同图3中示出的水平视场角a1和第一图像宽以及第一坐标为水平方向的坐标和水平偏差角度；在计算垂直偏转角的时候使用垂直视场角和第一图像的高以及第一坐标为垂直方向的坐标和垂直偏差角度)。通过偏差角度的修改可以是从第一图像到第二图像之间的坐标转换更加精确。需要说明的是，在实际应用时，如果偏差角度比较小，也可以不考虑偏差角度。
58.偏差角度的计算方法有很多种，例如，偏差角度可以等于((实际坐标-理论坐标)/第一图像大小)*第一镜头的视场角。需要说明的是，该偏差角度计算公式可以计算垂直偏差角度和水平偏差角度，分别将垂直坐标和水平坐标带入到该公式即可。
59.图5是根据本技术实施例的偏差角度计算的示意图，如图5所示，标的物(也标定热源)放在第二镜头的画面中心并且在第一镜头的拍摄范围之内，第一镜头的实际中心轴和理论中心轴的偏差导致了出现偏差角度，结合图4，假设第二镜头的水平视场角为b1,垂直视场角为b2。双光融合检测系统距离标的物的距离为y,第一镜头和第二镜头之间的距离为
x。可以使用如下公式分别计算水平偏差角度和垂直偏差角度：
60.理论水平坐标＝(arctan(x/y)/第二镜头的水平视场角b1+0.5)*第一图像的宽；
61.水平偏差角度＝((实际水平坐标-理论水平坐标)/第一图像的宽)*第二镜头的水平视场角b1；
62.理论垂直坐标＝0.5(同一归化后的值)
63.垂直偏差角度＝((实际垂直坐标-理论垂直坐标)/第一图像的高)*第二镜头的垂直视场角b2。
64.通过上述可选的实施方式，使得双光融合火焰检测系统在进行火焰检测时更加精确，进而降低了误报率。在一个可选实施方式中，将双光融合火焰检测系统、点型火焰检测系统和基于机器学习的检测系统(也可能成为深度学习算法)的检测结果相互验证，在这三个检测系统中至少有两个系统检测到火焰时才进行火灾报警。图6是根据本技术实施例的火灾报警的流程示意图，如图6所示，点型火焰探测器在探测到火焰之后，发送报警信号(也称为报警标志)，在获取到报警信号之后为点型火焰探测器生成一个全屏的报警目标。需要说明的是，点型火焰探测器在发送报警信号之后，根据点型火焰探测器所安装的位置来确定火焰的位置，即点型火焰探测器的报警信号中是没有给出火焰所在位置的。对于双光融合火焰检测系统来说，其可以在图像中标识出火焰所在的位置，即在双光融合火焰检测系统中给出的图像只有部分区域是火焰，而点型火焰探测器的报警信号中没有给出火焰的位置，在屏幕中进行显示时，认为整个屏幕中均是火焰，因此称为全屏的报警目标。双光融合火焰检测系统首先根据热成像镜头进行测温，然后根据预先设置的温度阈值(也称为报警阈值)生成第一图像，第一图像中包括火焰(即报警目标)，然后进行双光融合，这里所称的双光融合就是将第一图像中的火焰坐标转换成可见光镜头拍摄的第二图像中的坐标，然后确定在第二图像的坐标上是否检测到火焰，如果检测到火焰，则确定在可见光图像中也存在火焰，此时说明通过可见光和温度均检测到的报警目标，从而发送报警信息。在深度学学习算法中也可以利用可见光图像来获取火焰目标，例如，该深度学习算法可以训练一个神经网络模块，该神经网络模型可以是通过有监督训练得到的，在有监督训练中使用了多组训练数据，每组训练数据可以是带标签的图像，该标签标明了该图像中是否存在火焰，经过训练之后，该神经网络模型就可以使用了。通过深度学习算法如果检测到火焰目标(由于是通过ai检测到的，也称为ai火焰目标)，则发送报警信息。
65.复核模块连接上述三个火焰检测系统，将三个火焰检测系统检测到的火焰分别称为a类型目标、b类型目标以及c类型目标(此处用a、b、c来区分三个火焰检测系统所检测到的火焰)，在接收到a类型目标之后，判断是否检测到b类型的目标，如果没有出现b类型目标，则说明a类型目标是误报。如果出现b类型目标，还要判断b类型目标和a类型目标所在区域是否一致，这样就可以确定a类型目标和b类型目标是否为同一火焰，此时遍历b类型目标，判断是否出现有相交的目标(即a类型目标和b类型目标在同一区域)，如果有则认为a类型目标复核通过，进行火灾报警；如果没有与a类型目标相交的b类型目标则，遍历c类型目标，判断是否有与a类型目标相交的目标，如果没有则认为a类型目标为误报，如果有则认为a类型目标符合通过，进行火灾报警。
66.通过上述实施方式解决了现有技术中使用一种火焰检测系统来进行检测时容易出现误判所导致的浪费消防资源的问题，从而降低了火焰判断的误判率，为提高火灾预警
的准确率提供了技术保证。
67.在本实施例中，提供一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行以上实施例中的方法。
68.上述程序可以运行在处理器中，或者也可以存储在存储器中(或称为计算机可读介质)，计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
69.这些计算机程序也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤，对应与不同的步骤可以通过不同的模块来实现。
70.该本实施例中就提供了这样的一种装置。该装置被称为一种火焰检测装置，包括：接收模块，用于接收第一报警信号，其中，所述第一报警信号用于指示在区域内检测到火焰，所述第一报警信号是通过多种火焰检测系统中的其中一种在检测到火焰之后发送的，所述多种火焰检测系统使用了不同的火焰检测方式来进行火焰检测；判断模块，用于在接收到所述第一报警信号之后，判断是否接收到第二报警信号，其中，所述第二报警信号用于指示在所述区域内检测到火焰，所述第二报警信号是通过所述多种火焰检测系统中除发送所述第一报警信号的火焰检测系统之外其他的火焰检测系统在检测到火焰之后发送的；报警模块，用于在接收到至少一个所述第二报警信号的情况下，确定在所述区域内出现火灾，并进行火灾报警。
71.该装置用于实现上述的实施例中的方法的功能，该系统或者装置中的每个模块与方法中的每个步骤相对应，已经在方法中进行过说明的，在此不再赘述。
72.在一个可选实施方式中，所述多种火焰检测系统包括基于所述火焰的不同物理属性来进行检测的系统，和/或，基于所述火焰的相同物理属性并采用不同算法来进行检测的系统。例如，所述多种火焰检测系统可以包括至少之一：双光融合火焰检测系统、点型火焰检测系统、基于机器学习的火焰检测系统，其中，所述双光融合火焰检测系统用于根据基于热成像生成的第一图像和基于可见光生成的第二图像进行火焰检测；所述点型火焰检测系统用于根据火焰燃烧时发出的光的频率来进行火焰检测；所述基于机器学习的火焰检测系统用于基于训练好的神经网络模型来进行火焰检测。
73.可选地，所述装置还可以包括：火焰检测模块，位于所述双光融合火焰检测系统，用于获取在所述第一图像和所述第二图像中的一张图像中检测到的火焰在该图像中的位置；判断在所述第一图像和所述第二图像中的另一张图像上与所述位置相同的位置是否检测到火焰；如果在相同的位置检测到火焰，则确定通过所述双光融合火焰检测系统检测到了火焰。
74.可选地，所述火焰检测模块，用于筛选出大于温度阈值的多个温度点；根据所述多个温度点获取包括所述多个温度点的区域，其中，所述区域为在所述第一图像中检测到火焰所在的区域；获取所述区域所在位置，其中，所述区域所在的位置为所述火焰在所述第一图像中的位置。即所述火焰检测模块用于获取所述双光融合火焰检测系统中的热成像镜头拍摄的第一图像和所述双光融合火焰检测系统的可见光镜头生成的第二图像；获取在所述第一图像和所述第二图像中的一张图像中检测到的火焰在该图像中的第一坐标；根据所述热成像镜头与所述可见光镜头到所述火焰的直线垂直距离，将所述火焰在所述一张图像中的第一坐标转换为所述第一图像和所述第二图像中的另一张图像上的第二坐标，其中，所述热成像镜头到所述火焰的直线距离与所述可见光镜头到所述火焰的直线距离相等；判断在所述第二坐标是否检测到火焰，如果检测到火焰，则确定通过所述双光融合火焰检测系统检测到了火焰。
75.可选地，所述火焰检测模块用于：根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取火焰相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角；根据所述直线垂直距离、所述第一偏转角以及第二镜头与所述第一镜头之间的距离获取火焰相对于所述第二镜头的中心轴的第二偏转角，其中，所述第二镜头为拍摄所述所述另一张图像的镜头；根据所述第二偏转角、所述另一张图像的分辨率和所述第二镜头的视场角获取所述所述第二坐标。
76.可选地，所述火焰检测模块用于根据如下公式获取火焰相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角：第一偏转角d1为＝((第一坐标-第一图像大小/2)/第一图像大小)*第一镜头的视场角，其中，如果计算水平偏转角，则第一坐标为水平方向的坐标，所述第一图像大小为图像的宽，所述第一镜头的视场角为水平视场角；如果计算垂直偏转角，则所述第一坐标为垂直方向的坐标，所述第一图像大小为图像的高，所述第一镜头的视场角为垂直视场角；根据如下公式获取火焰相对于所述第二镜头的中心轴的第二偏转角的值：第二偏转角d2＝arctan((xl
±
x)/yl)，其中，x为两个镜头中心轴之间的距离，xl为热成像镜头中心轴到火焰的直线平行距离、yl为第一镜头和第二镜头到火焰的直线垂直距离通过测量得到，x和yl通过测量得到，xl＝tan(d1)*yl，可见光镜头中心轴到火焰的直线平行距离为xl
±
x，火焰在可见光镜头中心轴的右侧时为xl+x；如果火焰在可见光镜头中心轴的左侧时为xl-x；将所述第二偏转角的值代入如下方程，得到所述第二坐标：第二偏转角＝((第二坐标-第二图像大小/2)/第二图像大小)*第二镜头的视场角，其中，如果计算第二坐标中水平方向的坐标，则使用水平偏转角，所述第二图像大小为图像的宽，所述第二镜头的视场角为水平视场角；如果计算第二坐标中垂直方向的坐标则使用垂直偏转角，所述第二图像大小为图像的高，所述第二镜头的视场角为垂直视场角。
77.可选地，所述火焰检测模块用于：获取所述第一镜头的偏差角度，其中，所述偏差角度为标定物在所述第二镜头的画面中心时，计算得到的所述标定物在所述第一镜头的画面中的理论位置和实际位置之间的角度偏差；根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取所述火焰相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角；使用所述偏差角度对获取到的相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角进行矫正得到所述第一偏转角。
78.可选地，所述火焰检测模块用于根据如下公式得到所述第一偏转角：所述第一偏
转角为＝((第一坐标-第一图像大小/2)/第一图像大小)*第一镜头的视场角-偏差角度。
79.可选地，所述火焰检测模块用于使用如下公式计算所述偏差角度：偏差角度-((实际位置的坐标-理论位置的坐标)/第一图像大小)*第一镜头的视场角。
80.可选地，所述第一报警信号来自于所述双光融合火焰检测系统，所述第二报警信号来自于所述点型火焰检测系统和/或基于机器学习的火焰检测系统。
81.通过上述实施方式解决了现有技术中使用一种火焰检测系统来进行检测时容易出现误判所导致的浪费消防资源的问题，从而降低了火焰判断的误判率，为提高火灾预警的准确率提供了技术保证。
82.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：

1.一种火焰检测方法，其特征在于，包括：接收第一报警信号，其中，所述第一报警信号用于指示在区域内检测到火焰，所述第一报警信号是通过多种火焰检测系统中的其中一种在检测到火焰之后发送的，所述多种火焰检测系统使用了不同的火焰检测方式来进行火焰检测；在接收到所述第一报警信号之后，判断是否接收到第二报警信号，其中，所述第二报警信号用于指示在所述区域内检测到火焰，所述第二报警信号是通过所述多种火焰检测系统中除发送所述第一报警信号的火焰检测系统之外其他的火焰检测系统在检测到火焰之后发送的；在接收到至少一个所述第二报警信号的情况下，确定在所述区域内出现火灾，并进行火灾报警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述多种火焰检测系统包括双光融合火焰检测系统的情况下，所述方法还包括：获取所述双光融合火焰检测系统中的热成像镜头拍摄的第一图像和所述双光融合火焰检测系统的可见光镜头生成的第二图像；获取在所述第一图像和所述第二图像中的一张图像中检测到的火焰在该图像中的第一坐标；根据所述热成像镜头与所述可见光镜头到所述火焰的直线垂直距离，将所述火焰在所述一张图像中的第一坐标转换为所述第一图像和所述第二图像中的另一张图像上的第二坐标，其中，所述热成像镜头到所述火焰的直线距离与所述可见光镜头到所述火焰的直线距离相等；判断在所述第二坐标是否检测到火焰，如果检测到火焰，则确定通过所述双光融合火焰检测系统检测到了火焰。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述直线垂直距离将所述一张图像中的第一坐标转换成所述另一张图像中的第二坐标包括：根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取火焰相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角；根据所述直线垂直距离、所述第一偏转角以及第二镜头与所述第一镜头之间的距离获取火焰相对于所述第二镜头的中心轴的第二偏转角，其中，所述第二镜头为拍摄所述所述另一张图像的镜头；根据所述第二偏转角、所述另一张图像的分辨率和所述第二镜头的视场角获取所述所述第二坐标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据如下公式获取火焰相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角：第一偏转角d1为＝((第一坐标-第一图像大小/2)/第一图像大小)*第一镜头的视场角，其中，如果计算水平偏转角，则第一坐标为水平方向的坐标，所述第一图像大小为图像的宽，所述第一镜头的视场角为水平视场角；如果计算垂直偏转角，则所述第一坐标为垂直方向的坐标，所述第一图像大小为图像的高，所述第一镜头的视场角为垂直视场角；根据如下公式获取火焰相对于所述第二镜头的中心轴的第二偏转角的值：第二偏转角d2＝arctan((xl
±
x)/yl)，其中，x为两个镜头中心轴之间的距离，xl为热
成像镜头中心轴到火焰的直线平行距离、yl为第一镜头和第二镜头到火焰的直线垂直距离通过测量得到，x和yl通过测量得到，xl＝tan(d1)*yl，可见光镜头中心轴到火焰的直线平行距离为xl
±
x，火焰在可见光镜头中心轴的右侧时为xl+x；如果火焰在可见光镜头中心轴的左侧时为xl-x；将所述第二偏转角的值代入如下方程，得到所述第二坐标：第二偏转角＝((第二坐标-第二图像大小/2)/第二图像大小)*第二镜头的视场角，其中，如果计算第二坐标中水平方向的坐标，则使用水平偏转角，所述第二图像大小为图像的宽，所述第二镜头的视场角为水平视场角；如果计算第二坐标中垂直方向的坐标则使用垂直偏转角，所述第二图像大小为图像的高，所述第二镜头的视场角为垂直视场角。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取所述位置相对于所述第一镜头的中心轴的第一偏转角包括：获取所述第一镜头的偏差角度，其中，所述偏差角度为标定物在所述第二镜头的画面中心时，计算得到的所述标定物在所述第一镜头的画面中的理论位置和实际位置之间的角度偏差；根据所述第一坐标、所述第一坐标所在的一张图像的分辨率以及拍摄所述一张图像的第一镜头的视场角获取所述火焰相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角；使用所述偏差角度对获取到的相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角进行矫正得到所述第一偏转角。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据如下公式使用所述偏差角度对获取到的相对于所述第一镜头的中心轴的偏转角进行矫正得到所述第一偏转角：所述第一偏转角为＝((第一坐标-第一图像大小/2)/第一图像大小)*第一镜头的视场角-偏差角度。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，使用如下公式计算所述偏差角度：偏差角度-((实际位置的坐标-理论位置的坐标)/第一图像大小)*第一镜头的视场角。8.一种火焰检测装置，其特征在于，包括：接收模块，用于接收第一报警信号，其中，所述第一报警信号用于指示在区域内检测到火焰，所述第一报警信号是通过多种火焰检测系统中的其中一种在检测到火焰之后发送的，所述多种火焰检测系统使用了不同的火焰检测方式来进行火焰检测；判断模块，用于在接收到所述第一报警信号之后，判断是否接收到第二报警信号，其中，所述第二报警信号用于指示在所述区域内检测到火焰，所述第二报警信号是通过所述多种火焰检测系统中除发送所述第一报警信号的火焰检测系统之外其他的火焰检测系统在检测到火焰之后发送的；报警模块，用于在接收到至少一个所述第二报警信号的情况下，确定在所述区域内出现火灾，并进行火灾报警。9.一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1至7任一项所述的方法步骤。10.一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其中，该计算机指令被处理器执行时
实现权利要求1至7任一项所述的方法步骤。

技术总结

本申请公开了一种火焰检测方法、装置、电子设备和可读存储介质，该方法包括：接收第一报警信号，其中，所述第一报警信号用于指示在区域内检测到火焰；在接收到所述第一报警信号之后，判断是否接收到第二报警信号，其中，所述第二报警信号用于指示在所述区域内检测到火焰，所述第二报警信号是通过所述多种火焰检测系统中其他的火焰检测系统在检测到火焰之后发送的；在接收到至少一个所述第二报警信号的情况下，确定在所述区域内出现火灾，并进行火灾报警。通过本申请解决了现有技术中使用一种火焰检测系统来进行检测时容易出现误判所导致的浪费消防资源的问题，从而降低了火焰判断的误判率，为提高火灾预警的准确率提供了技术保证。保证。保证。