基于视频烟雾运动检测的火灾探测方法研究

发布时间：2021-11-13 21:03

　　火灾对于人类的生命财产安全和自然生态环境具有严重的威胁性,通过对火灾进行探测且及时预警对于减少各种损失意义重大。随着智能监控设备的普及,基于视频的火灾探测技术受到广泛的关注。相较于传统的火灾探测方法,该方法由于具有不受环境约束、响应速度快及探测范围广等优点,适用于商场、厂房、森林等大空间场所的火灾监测。然而在火灾发生的初期,由于物体处于阴燃状态,常伴随烟雾的产生,通过对烟雾的探测能及早对火灾进行探测,因此基于视频的烟雾探测技术成为了研究热点。但目前视频烟雾探测技术还存在疑似烟雾区域提取不完整、烟雾探测误报率高等问题,因此本文针对上述问题来展开研究。具体研究工作如下:（1）提出了一种结合两步图像分割和运动目标检测的疑似烟雾区域提取方法。首先,利用大津算法对图像进行两步分割,以获得含有烟雾的感兴趣区域;然后采用视觉背景提取算法检测烟雾的运动,并通过区域搜索策略来提取疑似烟雾区域;最后,利用图像形态学处理方法获取疑似烟雾区域;实验结果表明,本文方法相较于其它方法,可提取更加完整的疑似烟雾区域。（2）研究了基于烟雾多特征融合的视频烟雾探测算法。针对复杂场景中存在行人、汽车及其他物体运动干扰的问... 

【文章来源】：南昌航空大学江西省

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

视频的火灾探测技术流程图

且提取出疑似烟雾区域是为了供后期特征分析和识别使用。本研究利用的是两步图像分割和运动目标检测相结合的方法来提取疑似烟雾区域。（2）基于烟雾多特征融合的视频烟雾探测算法为了区分出烟雾和其他物体的差别，需要对烟雾具有的独特特征进行提取从而达到探测烟雾区域的目的。本研究提取两大类特征：静态特征和动态特征。使用支持向量机对这些特征进行烟雾探测分类模型建立，并对分类模型进行测试。（3）视频烟雾探测算法的实现基于对疑似烟雾区域的提取和烟雾特征提取的研究的前提下，设计火灾视频烟雾探测系统，最后进行软件功能的测试。1.5.2 技术路线对于视频烟雾探测方法的技术路线如图 1-2 所示。分为四个部分，第一部分是视频采集平台的搭建；第二部分是疑似烟雾区域提取；第三部分是烟雾特征提取；最后一部分是烟雾探测系统。

图 3-1 膨胀操作示例图学表达式为： '',:,0,max,''''dstxysrcxxyyxyelementxy , y是膨胀操作后的像素点的值， src x, y是原始图像的 '', y是核对应的值。操作就是膨胀操作的反操作，即就是求局域的最小值。如图 3。

【参考文献】：
期刊论文
[1]城镇森林交界域视频烟雾检测算法[J]. 李诚,唐李洋,潘李伟.  计算机工程. 2018(01)
[2]基于小波变换的森林火灾烟雾检测算法的设计[J]. 李雪宝,黄徐胜,郑艳芳,刘永良,张其亮,卢冶,史凌祎.  信息技术. 2017(10)
[3]采用颜色混合模型和特征组合的视频烟雾检测[J]. 唐杰,周洋,杨萌,唐向宏.  光电子·激光. 2017(07)
[4]森林火灾危险性分析与防火建议[J]. 朱玉军.  消防科学与技术. 2017(06)
[5]结合颜色和外型特征的视频烟雾识别方法[J]. 王森,葛思擘,邹建华,马玉洁.  计算机应用. 2016(S2)
[6]纯二维5/3小波变换及其在CT图像无损压缩中的应用[J]. 徐妮妮,张明明,汪剑鸣.  电信科学. 2016(06)
[7]基于暗通道和小波的单幅图像烟雾检测算法[J]. 张汉营,刘秉瀚.  计算机系统应用. 2016(03)
[8]2015年全国火灾33.8万起造成1742人死亡申城火灾起数同比下降21.2%[J].   法律与生活 东方消防. 2016(02)
[9]基于显著性检测和高斯混合模型的早期视频烟雾分割算法[J]. 贾阳,林高华,王进军,方俊,张永明.  计算机工程. 2016(02)
[10]帧间差分法在视频监控中的应用研究[J]. 李亮,罗毅.  四川理工学院学报(自然科学版). 2015(06)

博士论文
[1]基于显著性检测和烟雾时空特征的视频火灾探测方法研究[D]. 贾阳.中国科学技术大学 2016
[2]基于视频图像的林火烟雾识别方法的研究[D]. 黄儒乐.北京林业大学 2012

硕士论文
[1]基于视频图像特征提取的烟雾检测算法研究[D]. 文泽波.中国科学技术大学 2016
[2]基于视频的火灾烟雾检测[D]. 刘鹏.华北电力大学 2014
[3]基于视频图像的火灾检测与识别方法研究[D]. 张楠.华南理工大学 2013
[4]基于监控平台的火灾烟雾监测系统设计[D]. 杨冰.天津大学 2014
[5]基于视频图像的火灾烟雾检测研究[D]. 虞燕凤.大连海事大学 2013



本文编号：3493716