基于背景动态更新与暗通道先验的火灾烟雾检测算法

发布时间：2019-04-16 13:34

【摘要】：烟雾检测在现代智能消防中有着重要的应用前景,随着计算机视觉和模式识别技术的发展,基于视频图像的火灾烟雾检测算法不断被提出。针对目前检测方法适应性不强、在复杂环境下检测性能不高的问题,提出了一种基于背景动态更新和暗通道先验的烟雾检测算法。算法首先通过改进的背景动态更新算法提取运动前景;然后,结合暗通道先验知识确定前景中的疑似烟雾区域;最后,利用烟雾颜色特征、旋转不变的LBP纹理特征和HOG特征的线性融合通过最近邻分类器(KNN)进行识别。通过在多个视频场景下的实验,表明该算法受环境因素影响较小,且具有良好的烟雾检测能力。
[Abstract]:Smoke detection has an important application prospect in modern intelligent fire fighting. With the development of computer vision and pattern recognition technology, the fire smoke detection algorithm based on video image has been proposed. In this paper, a smoke detection algorithm based on background dynamic update and dark channel priori is proposed to solve the problem of low adaptability and low detection performance in complex environment. Firstly, the moving foreground is extracted by the improved dynamic background updating algorithm, and then the suspected smoke area in the foreground is determined by combining the prior knowledge of the dark channel. Finally, using smoke color feature, rotation invariant LBP texture feature and linear fusion of HOG feature, the nearest neighbor classifier (KNN) is used to recognize it. Experiments in multiple video scenes show that the algorithm is less influenced by environmental factors and has good smoke detection ability.
【作者单位】： 华侨大学计算机科学与技术学院;华侨大学机电及自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61170028) 华侨大学科研启动项目(14BS215);华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目
【分类号】：TU998.1;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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