基于多特征融合的视频烟雾检测

发布时间：2017-09-09 07:52

  本文关键词：基于多特征融合的视频烟雾检测

  更多相关文章： 烟雾检测 轮廓不规则特征 模糊度特征 纹理特征 特征融合

【摘要】：烟雾检测对火灾早期防范非常重要,传统的火灾探测技术主要利用传感器对火焰和温度进行识别,其每一个传感点只能检测到布控点周围的局部空间,对于开放空间等特殊场合难以发挥作用。为了克服传统火灾检测存在的误报率高等缺点,文中提出一种基于烟雾多特征融合技术的图像型火灾检测方法。该方法首先利用背景减除法获取普通CCD摄像机拍摄的疑似火灾烟雾区域,然后再从时域和频域着手,提取火灾烟雾的轮廓不规则特征、背景模糊度特征和纹理特征作为神经网络的输入信号,同时采用sigmoid函数将输出归一化,最后通过对BP神经网络训练完成火灾烟雾的多特征融合,并对来自网络的火灾视频进行测试。实验结果表明:图像型火灾检测方法能够准确快速地识别火灾烟雾,达到早期预警的目的。
【作者单位】： 东北林业大学机电工程学院;
【关键词】： 烟雾检测 轮廓不规则特征 模糊度特征 纹理特征 特征融合
【基金】：黑龙江省自然科学基金项目(C201244)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言火灾的发生在时间和空间上表现为无规律性,是一种反人类意识的行为,传统的火灾探测方法具有一定的局限性,往往出现误报或漏报的情况。随着数字图像处理技术在计算机领域的不断发展,图像型火灾探测技术越来越广泛地应用于火灾检测领域[1]。在烟雾图像处理方面,Shu Xueming

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本文编号：819217