燃烧物识别方法、机器人灭火方法、及灭火机器人

摘要

本发明公开了一种燃烧物识别方法、机器人灭火方法、及灭火机器人，属于机器人灭火领域，燃烧物识别方法步骤包括，获取在火场中同角度拍摄的录像；截取录像中的帧作为第二图像；对比相邻的两帧第二图像，将第二图像中火焰外轮廓变化小于预设阈值的部分识别为燃烧物，该通过比较连续两帧图像中火焰外轮廓变化的大小来识别燃烧物，能高效且较准确地识别出火焰中的燃烧物，有助于灭火机器人直接对准燃烧物灭火，有利于节约灭火物料，有利于提高机器人灭火效率。

权利要求

1.一种燃烧物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取在火场中同角度拍摄的录像；

截取所述录像中的帧作为第二图像；

识别所述第二图像中的着火区域，以所述着火区域的中心点为坐标原点构建关于所述着火区域的平面坐标系；

检出相邻两帧所述第二图像中所述着火区域的火焰外轮廓，记录所述火焰外轮廓上每一像素在所述平面坐标系中的坐标；

以过所述坐标原点的水平线为分割线，将每一帧所述第二图像中所述着火区域的所述火焰外轮廓都分割成第一外轮廓和第二外轮廓；

对比相邻两帧所述第二图像的第一外轮廓，对比相邻两帧所述第二图像的第二外轮廓；

将所述第一外轮廓和所述第二外轮廓两者中像素坐标变化小于预设阈值的一者识别为包含燃烧物的轮廓；

找出所述包含燃烧物的轮廓中横坐标与所述坐标原点一致的点，识别为燃烧物；

所述将所述第一外轮廓和所述第二外轮廓两者中像素坐标变化小于所述预设阈值的一者识别为包含燃烧物的轮廓的步骤包括：在所述第一外轮廓和所述第二外轮廓的像素坐标变化都大于所述阈值时，将所述第一外轮廓和所述第二外轮廓两者中像素坐标变化较小的一者认定为所述第二图像中新的所述着火区域，构建关于新的所述着火区域的平面坐标系，以新的所述着火区域的中心点为坐标原点；

重新对比相邻两帧所述第二图像中新的所述着火区域的所述火焰外轮廓的像素坐标，直至所述第一外轮廓和所述第二外轮廓两者中有一者的像素坐标变化小于所述预设阈值。

2.根据权利要求1所述的燃烧物识别方法，其特征在于，所述检出相邻两帧所述第二图像中所述着火区域的所述火焰外轮廓的步骤包括：对相邻两帧所述第二图像去噪；

对相邻两帧所述第二图像进行灰度化处理；

检出相邻两帧所述第二图像中所述着火区域的火焰轮廓；

保留所述火焰轮廓中处于最外的轮廓得到所述火焰外轮廓。

3.一种机器人灭火方法，其特征在于，包括以下步骤：

录像，朝火场的着火位置同角度地录像；

识别燃烧物，按权利要求1或2任一项所述的燃烧物识别方法识别出燃烧物，并持续更新识别出的所述燃烧物；

调整喷洒，向最新识别出的所述燃烧物喷洒灭火物料，直至所述着火位置无法识别出所述燃烧物。

4.根据权利要求3所述的机器人灭火方法，其特征在于，所述录像的步骤前还包括以下步骤：拍摄火场，得到多个第一图像；

识别所述第一图像中的着火区域，记录所述第一图像中的着火区域在所述火场中的位置，作为所述着火位置；

执行所述调整喷洒的步骤后，选择下一个所述着火位置，重复录像‑识别燃烧物‑调整喷洒的步骤，直至所有所述着火位置都无法识别出所述燃烧物。

5.根据权利要求4所述的机器人灭火方法，其特征在于，所述录像的步骤之前还包括步骤：初步喷洒，向其中一个所述着火位置持续喷洒灭火物料；

所述调整喷洒的步骤中将所述初步喷洒的喷洒角度调整为向所述燃烧物喷洒。

6.一种灭火机器人，其特征在于，包括：

视觉模块，用于朝火场的着火位置同角度地录像；

燃烧物识别模块，用于获取在火场中同角度拍摄的录像；截取所述录像中的帧作为第二图像；识别所述第二图像中的着火区域，以所述着火区域的中心点为坐标原点构建关于所述着火区域的平面坐标系；检出相邻两帧所述第二图像中所述着火区域的火焰外轮廓，记录所述火焰外轮廓上每一像素在所述平面坐标系中的坐标；以过所述坐标原点的水平线为分割线，将每一帧所述第二图像中所述着火区域的所述火焰外轮廓都分割成第一外轮廓和第二外轮廓；对比相邻两帧所述第二图像的第一外轮廓，对比相邻两帧所述第二图像的第二外轮廓；在所述第一外轮廓和所述第二外轮廓的像素坐标变化都大于预设阈值时，将所述第一外轮廓和所述第二外轮廓两者中像素坐标变化较小的一者认定为所述第二图像中新的所述着火区域，构建关于新的所述着火区域的平面坐标系，以新的所述着火区域的中心点为坐标原点；重新对比相邻两帧所述第二图像中新的所述着火区域的所述火焰外轮廓的像素坐标，直至所述第一外轮廓和所述第二外轮廓两者中有一者的像素坐标变化小于所述预设阈值，识别为包含燃烧物的轮廓；找出包含燃烧物的轮廓中横坐标与所述坐标原点一致的点，识别为燃烧物；

喷洒模块，用于向最新识别出的所述燃烧物喷洒灭火物料。

7.根据权利要求6所述的灭火机器人，其特征在于，所述视觉模块还用于拍摄火场，得到多个第一图像；

所述灭火机器人还包括：

定位模块，用于识别所述第一图像中的着火区域，记录所述第一图像中的着火区域在所述火场中的位置，作为所述着火位置；

移动模块，用于驱动灭火机器人本体朝所述着火位置移动。

说明书

燃烧物识别方法、机器人灭火方法、及灭火机器人

技术领域

[0001] 本发明涉及一种燃烧物识别方法、机器人灭火方法、及灭火机器人，属于机器人灭火领域。

背景技术

[0002] 火灾现场情况十分复杂，现场有毒气、缺氧、高温等危险因素，传统的灭火方法为人工进入火场灭火，消防员作业风险巨大。基于该问题，本领域专家近年来开发出多种无人灭火设备，具体是让带有图像识别能力和喷洒能力的机器人进入火场，利用图像识别技术和温度传感器分析火焰位置，机器人对火焰位置喷水实现智能灭火。现有技术中识别火焰位置的手段为，先利用图像识别技术识别火焰图像，根据火焰图像的位置对现场测温，追踪温度高的位置，对温度高的位置喷水。实际上，焰尖的温度最高，而灭火的本质是要让燃烧物温度降低或缺氧，现有技术中机器人喷洒时瞄准的其实是焰尖，没有直接瞄准燃烧物，灭火效率较低。

发明内容

[0003] 为了克服现有技术的不足，本发明提供一种燃烧物识别方法、机器人灭火方法、及灭火机器人，有助于灭火过程中直接瞄准燃烧物，有利于提高灭火效率。

[0004] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

[0005] 第一方面，本申请提供一种燃烧物识别方法，包括以下步骤：

[0006] 获取在火场中同角度拍摄的录像；

[0007] 截取所述录像中的帧作为第二图像；

[0008] 对比相邻的两帧所述第二图像，将所述第二图像中火焰外轮廓变化小于预设阈值的部分识别为燃烧物。

[0009] 本申请提供的燃烧物识别方法根据燃烧时火焰飘动的特性区分火焰与燃烧物，有助于机器人灭火过程中直接瞄准燃烧物喷洒。

[0010] 可选地，所述对比相邻的两帧所述第二图像，将所述第二图像中火焰外轮廓变化小于预设阈值的部分识别为燃烧物的步骤包括：

[0011] 识别所述第二图像中的着火区域，构建关于所述着火区域的平面坐标系；

[0012] 检出相邻两帧所述第二图像中所述着火区域的所述火焰外轮廓，记录所述火焰外轮廓上每一像素在所述平面坐标系中的坐标；

[0013] 对比相邻两帧所述第二图像中所述着火区域的所述火焰外轮廓的像素坐标，将所述火焰外轮廓中像素坐标变化小于所述预设阈值的部分识别为燃烧物。

[0014] 火场的图像很复杂，图像识别或处理的本质是对图像的像素进行计算，找出图像中火焰的外轮廓，只比较火焰的外轮廓，有利于降低图像处理时的运算量。

[0015] 可选地，所述检出相邻两帧所述第二图像中所述着火区域的所述火焰外轮廓的步骤包括：

[0016] 对相邻两帧所述第二图像去噪；

[0017] 对相邻两帧所述第二图像进行灰度化处理；

[0018] 检出相邻两帧所述第二图像中所述着火区域的火焰轮廓；

[0019] 保留所述火焰轮廓中处于最外的轮廓得到所述火焰外轮廓。

[0020] 去噪有利于提高检出火焰轮廓的准确性，灰度化处理能够降低检出火焰轮廓过程中的运算量。火焰的外观通常包括三层，内层、中层、外层，也称焰心、內焰、外焰，同一物件多处着火时，该物件上的火焰的外观更加多层，拍摄得的图像轮廓更加复杂，只保留火焰轮廓中处于最外的轮廓有利于降低图像处理的难度，降低图像处理的运算量，提高识别的效率。

[0021] 可选地，所述构建关于所述着火区域的平面坐标系时以所述着火区域的中心点为坐标原点；

[0022] 所述对比相邻两帧所述第二图像中所述着火区域的所述火焰外轮廓的像素坐标，将所述火焰外轮廓中像素坐标变化小于所述预设阈值的部分识别为燃烧物的步骤包括：

[0023] 以过所述坐标原点的水平线为分割线，将每一帧所述第二图像中所述着火区域的所述火焰外轮廓都分割成第一外轮廓和第二外轮廓；

[0024] 对比相邻两帧所述第二图像的第一外轮廓，对比相邻两帧所述第二图像的第二外轮廓；

[0025] 将所述第一外轮廓和所述第二外轮廓两者中像素坐标变化小于所述预设阈值的一者识别为包含燃烧物的轮廓；

[0026] 找出所述包含燃烧物的轮廓中横坐标与所述坐标原点一致的点，识别为燃烧物。

[0027] 将着火区域简单地分割成两部分，有利于降低图像识别时的运算量，有利于快速找到燃烧物。

[0028] 可选地，所述将所述第一外轮廓和所述第二外轮廓两者中像素坐标变化小于所述预设阈值的一者识别为包含燃烧物的轮廓的步骤还包括：

[0029] 在所述第一外轮廓和所述第二外轮廓的像素坐标变化都大于所述阈值时，将所述第一外轮廓和所述第二外轮廓两者中像素坐标变化较小的一者认定为所述第二图像中新的所述着火区域，构建关于新的所述着火区域的平面坐标系，以新的所述着火区域的中心点为坐标原点；

[0030] 重新对比相邻两帧所述第二图像中新的所述着火区域的所述火焰外轮廓的像素坐标，直至所述第一外轮廓和所述第二外轮廓两者中有一者的像素坐标变化小于所述预设阈值。

[0031] 当火焰范围较大时，可以多次分割着火区域生成新的着火区域，从而找到燃烧物所在的位置。

[0032] 第二方面，本申请提供一种机器人灭火方法，包括以下步骤：

[0033] 录像，朝火场的着火位置同角度地录像；

[0034] 识别燃烧物，按第一方面所述的燃烧物识别方法识别出燃烧物，并持续更新识别出的所述燃烧物；

[0035] 调整喷洒，向最新识别出的所述燃烧物喷洒灭火物料，直至所述着火位置无法识别出所述燃烧物。

[0036] 本申请提供的机器人灭火方法能找出燃烧物所在的位置，直接对准燃烧物喷洒，有利于提高灭火效率。

[0037] 可选地，所述录像的步骤前还包括以下步骤：

[0038] 拍摄火场，得到多个第一图像；

[0039] 识别所述第一图像中的着火区域，记录所述第一图像中的着火区域在所述火场中的位置，作为所述着火位置；

[0040] 执行所述调整喷洒的步骤后，选择下一个所述着火位置，重复录像‑识别燃烧物‑调整喷洒的步骤，直至所有所述着火位置都无法识别出所述燃烧物。

[0041] 火场中可能存在多处着火，若将多处着火拍摄在同一第二图像中，不利于准确找出燃烧物的位置，因此可将多处着火分开处理，先记录每个着火处的位置，然后针对多个着火位置逐一灭火，能更准确地找出每个着火位置的燃烧物。

[0042] 可选地，所述录像的步骤之前还包括步骤：初步喷洒，向其中一个所述着火位置持续喷洒灭火物料；

[0043] 所述调整喷洒的步骤中将所述初步喷洒的喷洒角度调整为向所述燃烧物喷洒。

[0044] 为了在最短的时间内灭火，在未准确识别出燃烧物时可以对着火区域进行初步喷洒，识别出燃烧物后再将喷洒角度调整为朝向燃烧物。

[0045] 第三方面，本申请提供一种灭火机器人，包括：

[0046] 视觉模块，用于朝火场的着火位置同角度地录像；

[0047] 燃烧物识别模块，用于获取在火场中同角度拍摄的录像；截取所述录像中的帧作为第二图像；对比相邻的两帧所述第二图像，将所述第二图像中火焰外轮廓变化小于预设阈值的部分识别为燃烧物；

[0048] 优选地，喷洒模块，用于向最新识别出的所述燃烧物喷洒灭火物料。

[0049] 所述视觉模块还用于拍摄火场，得到多个第一图像；

[0050] 所述灭火机器人还包括：

[0051] 定位模块，用于识别所述第一图像中的着火区域，记录所述第一图像中的着火区域在所述火场中的位置，作为所述着火位置；

[0052] 移动模块，用于驱动灭火机器人本体朝所述着火位置移动。

[0053] 本发明的有益效果是：燃烧时的高温气体迅速膨胀涌动，并发出光亮，而燃烧物在燃烧过程几乎不动或存在较慢的形态变化，本发明根据此特点通过比较连续两帧图像中火焰外轮廓变化的大小来识别燃烧物，能高效且较准确地识别出火焰中的燃烧物，有助于灭火机器人直接对准燃烧物灭火，有利于节约灭火物料，有利于提高机器人灭火效率。

[0054] 本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

[0055] 图1是本申请实施例提供的一种燃烧物识别方法的流程图。

[0056] 图2是本申请实施例提供的一种机器人灭火方法的流程图。

[0057] 图3是本申请实施例提供的一种燃烧物识别方法中步骤S13的处理过程示意图。

具体实施方式

[0058] 下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

[0059] 下文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设置之间的关系。

[0060] 燃烧时的高温气体迅速膨胀涌动，并发出光亮，而燃烧物在燃烧过程几乎不动或存在较慢的形态变化。通过监测温差，追踪温度高的地方，往往不是燃烧物所在的地方。灭火的本质是要让燃烧物温度降低或缺氧，机器人对温度高的地方喷洒灭火物料使物料不能得到充分利用，造成灭火物料的浪费，灭火效率相对较低，如何快速找到燃烧物成为无人灭火领域难以解决的问题。燃烧物存在多种外观，例如条状的电线，片状的地毯，块状的木料，平摊的酒精，只算家具就有多种多样的形态，因此难以训练出能识别多种物体燃烧时的外观的神经网络模型，而火焰具有特殊的外观，很容易识别出来，现有技术中也已经存在多种识别火焰的图像处理方法。

[0061] 基于以上背景，参照图1，本申请实施例提供一种燃烧物识别方法，包括以下步骤：

[0062] S11、获取在火场中同角度拍摄的录像。

[0063] S12、截取录像中的帧作为第二图像。

[0064] S13、对比相邻的两帧第二图像，将第二图像中火焰外轮廓变化小于预设阈值的部分识别为燃烧物。

[0065] 在现有技术算法能识别出火焰的基础上，本申请实施例通过对比连续两帧图像中火焰外轮廓变化的大小来识别燃烧物，变化大的一部分识别为火焰，变化小的一部分识别为燃烧物，能高效且较准确地识别出火焰中的燃烧物，有助于灭火机器人直接对准燃烧物灭火，有利于节约灭火物料，有利于提高机器人灭火效率。

[0066] 对比火焰外轮廓变化大小实际上可以通过建立平面坐标系，计算轮廓上每一点的坐标变化实现，在一些实施例中，步骤S13包括：

[0067] S131、识别第二图像中的着火区域，构建关于着火区域的平面坐标系。该步骤主要依赖现有技术中的火焰识别算法，由火焰识别算法生成并提供火焰中心点坐标，即第二图像中的着火区域的中心点，例如利用yolo_V5算法进行推理检测，该算法处理主要通过预先对火焰图像数据集训练而得的神经网络模型来对需要处理的图片（即第二图像）进行相应推理检测，然后将每连续两帧图像为一个单位来推理检测着火区域，最后生成该推理检测到的着火区域像素数据集与检测到的着火区域的中心点坐标（0，0），如图3步骤S131中的a和b。

[0068] S132、检出相邻两帧第二图像中着火区域的火焰外轮廓，记录火焰外轮廓上每一像素在平面坐标系中的坐标。如图3步骤S132中c和d所示。

[0069] S133、对比相邻两帧第二图像中着火区域的火焰外轮廓的像素坐标，将火焰外轮廓中像素坐标变化小于预设阈值的部分识别为燃烧物。如将该方法通过程序植入灭火机器人中，该预设阈值通过人工预先设定。在连续两帧第二图像中，火焰在热气流中飘动，因此轮廓变化大；燃烧物几乎不动，因此轮廓变化小，由此可识别出燃烧物的位置。

[0070] 具体地，步骤S132包括：

[0071] S1321、对相邻两帧第二图像去噪。具体是对相邻两帧第二图像进行高斯平滑去噪。去噪有利于提高检出火焰轮廓的准确性。

[0072] S1322、对相邻两帧第二图像进行灰度化处理。灰度化能将图片降维，能大大降低计算量。

[0073] S1323、检出相邻两帧第二图像中着火区域的火焰轮廓。具体是通过canny算子来检测出火焰轮廓。

[0074] S1324、保留火焰轮廓中处于最外的轮廓得到火焰外轮廓。具体通过findcontours算法来对轮廓最外边缘像素数据集提取，提取工件的最外边缘的轮廓数据集。火焰的结构通常包括三层：内层（焰心）、中层（內焰）、外层（外焰），同一物件多处着火时，拍摄的第二图像中多处火焰叠在一起，加上火焰在迅速飘动，图像的轮廓更加复杂，只保留火焰轮廓中处于最外的轮廓有利于降低图像处理的难度，降低图像处理的运算量，提高识别的效率。

[0075] 然后步骤S133中将连续两个火焰外轮廓分别进行角点提取，对提取的两个火焰外轮廓像素坐标进行对比，具体如下面的步骤。

[0076] S1331、以过坐标原点的水平线为分割线，将每一帧第二图像中着火区域的火焰外轮廓都分割成第一外轮廓和第二外轮廓。相当于过（0，0）作水平线。

[0077] S1332、对比相邻两帧第二图像的第一外轮廓，对比相邻两帧第二图像的第二外轮廓。图3中S132‑S1332表示按……S132、S1331、S1332……的顺序执行后的结果。

[0078] S1333、将第一外轮廓和第二外轮廓两者中像素坐标变化小于预设阈值的一者识别为包含燃烧物的轮廓。

[0079] S1334、找出包含燃烧物的轮廓中横坐标与坐标原点一致的点，识别为燃烧物。相当于过（0，0）作竖线，求该竖线与火焰外轮廓的交点（0,y1），如图3中g所示。即本申请实施例中不用完全识别出燃烧物的整体轮廓，而只需找到燃烧物上的其中一点，运算量低，能快速找出燃烧物。喷洒的灭火物理物料如水、泡沫等不是一线细线，只要喷中燃烧物上的一点就能在燃烧物上散开，因此无需识别燃烧物的整体轮廓。

[0080] 在一些情景中，如图3所示，火焰范围较大时，可以多次分割着火区域生成新的着火区域，从而找到燃烧物所在的位置。

[0081] 例如步骤S1333中还包括以下步骤：

[0082] 在第一外轮廓和第二外轮廓的像素坐标变化都大于阈值时，将第一外轮廓和第二外轮廓两者中像素坐标变化较小的一者认定为第二图像中新的着火区域，构建关于新的着火区域的平面坐标系，以新的着火区域的中心点为坐标原点，如图3中e、f所示。

[0083] 然后重新执行步骤S1331‑S1333，直至第一外轮廓和第二外轮廓两者中有一者的像素坐标变化小于预设阈值。

[0084] 参照图2，本申请实施例相应提供一种机器人灭火方法，包括以下步骤：

[0085] S24、录像，朝火场的着火位置同角度地录像。

[0086] S25、识别燃烧物，按燃烧物识别方法识别出燃烧物，并持续更新识别出的燃烧物。

[0087] S26、调整喷洒，向最新识别出的燃烧物喷洒灭火物料，直至着火位置无法识别出燃烧物。

[0088] 该方法需要不断更新燃烧物的坐标点，即灭火过程中持续进行上述的燃烧物识别方法识别燃烧物，由此可见，上述的燃烧物识别方法中尽可能降低运算量相当必要，有利于减少灭火物料浪费。现有技术中通常利用多个温度传感器测量多个方向的温度，通过温差来修正喷洒方向，这种修正的方法并不能对准燃烧物，且用到多个（至少三个）温度传感器，使得灭火机器人的造价过高。本实施例只通过摄像头获取火场情况，修正喷洒方向也仅由图像识别指引，对硬件要求较低，有利于灭火机器人量产。

[0089] 在一些实施例中，机器人灭火方法包括以下步骤：

[0090] S21、拍摄火场，得到多个第一图像。

[0091] S22、识别第一图像中的着火区域，记录着火区域在火场中的位置，作为着火位置。识别着火区域的方式可与步骤S131中的方式相同。

[0092] S24、录像，朝火场的着火位置同角度地录像。

[0093] S25、识别燃烧物，按燃烧物识别方法识别出燃烧物，并持续更新识别出的燃烧物。

[0094] S26、调整喷洒，向最新识别出的燃烧物喷洒灭火物料，直至着火位置无法识别出燃烧物。

[0095] 完成步骤S26后选择下一个着火位置，重复步骤S24至步骤S26，直至所有着火位置都无法识别出燃烧物。选择下一个着火位置时，可借助灭火机器人的移动模块使机器人向下一个着火位置移动。

[0096] 火场中可能存在多处着火，若将多处着火拍摄在同一第二图像中，不利于准确找出燃烧物的位置，因此可将多处着火分开处理，先记录每个着火处的位置，然后针对多个着火位置逐一灭火，能更准确地找出每个着火位置的燃烧物。

[0097] 在一些实施例中，机器人灭火方法包括以下步骤：

[0098] S21、拍摄火场，得到多个第一图像。

[0099] S22、识别第一图像中的着火区域，记录着火区域在火场中的位置，作为着火位置。

[0100] S23、初步喷洒，向其中一个着火位置持续喷洒灭火物料。

[0101] S24、录像，朝火场的着火位置同角度地录像。

[0102] S25、识别燃烧物，按燃烧物识别方法识别出燃烧物，并持续更新识别出的燃烧物。

[0103] S26、调整喷洒，向最新识别出的燃烧物喷洒灭火物料，直至着火位置无法识别出燃烧物。刚进入该步骤时，将初步喷洒的喷洒角度调整为向燃烧物喷洒。

[0104] 在未准确识别出燃烧物时可以对着火区域进行初步喷洒，可尽量缩短灭火时间，且为灭火机器人移动向下一个着火区域开辟出一条温度较低的通道。

[0105] 本申请实施例还提供一种灭火机器人，包括：

[0106] 视觉模块，用于朝火场的着火位置同角度地录像。优选地，视觉模块还用于拍摄火场，得到多个第一图像。

[0107] 燃烧物识别模块，用于获取在火场中同角度拍摄的录像；截取录像中的帧作为第二图像；对比相邻的两帧第二图像，将第二图像中火焰外轮廓变化小于预设阈值的部分识别为燃烧物。

[0108] 喷洒模块，用于向最新识别出的燃烧物喷洒灭火物料。

[0109] 在一些实施例中，灭火机器人还包括：

[0110] 定位模块，用于识别第一图像中的着火区域，记录着火区域在火场中的位置，作为着火位置。

[0111] 移动模块，用于驱动灭火机器人本体朝着火位置移动。

[0112] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”“某些实施方式”“示意性实施方式”“示例”“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

[0113] 以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。