基于卷积神经网络的视频烟雾检测

发布时间：2021-01-17 04:36

　　火灾一旦发生将会造成不可估量的损失,及早发现火情就能尽快进行扑灭,将损失降到最低。而火灾发生时一般会先产生烟雾,因此对烟雾进行检测能够更早的发现险情。随着科技的发展,视频烟雾检测技术应运而生,这是一种利用计算机视觉技术进行烟雾检测的手段,具有成本低、响应时间短、覆盖面积大的特点。现有的视频烟雾检测技术大多利用烟雾的一种或者多种特征进行综合判断,然而由于烟雾的特征极易受到周围环境以及燃烧物的影响,这些方法很容易出现误判和漏判的情况。近年来,深度学习技术快速发展,已深入各个领域。卷积神经网络是深度学习的重要分支,拥有强大的图像识别能力。深层次的卷积神经网络,可直接从大量的训练数据中学习图像底层到高层的特征,能更好的表达事物的本质。相较于其他烟雾识别方法,通过大量样本训练的卷积神经网络可以学习到不同场景下烟雾的复杂特征,能更精准的判别烟雾,所以,本文提出了一种基于卷积神经网络的视频烟雾检测方法。首先利用多种训练数据训练卷积神经网络使其能够识别包含烟雾在内的多种运动目标。之后对视频图像进行预处理,由于烟雾具有飘动的运动特性,通过运动目标检测可以去除视频中的静态干扰,滤除大部分的非烟雾区域,将视... 

【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１帧差法流程图??Ｆｉｇ．?２．１?Ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｆｒａｍｅ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ?ｍｅｔｈｏｄ??

?基于卷积神经网络的视频烟雾检测???图２．２帧差法效果图??Ｆｉｇ．?２．２?Ｆｒａｍｅ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ?ｅｆｆｅｃｔ?ｄｉａｇｒａｍ??２．?１．２光流法??光流的概念由Ｇｉｂｓｏｎ在１９５０年提出。物体在三维空间中的运动一般都是连续的，??因此物体在运动过程中在二维平面上的投影也是连续的，该投影即为成像平面。光流是??指运动物体在运动过程中像素点的瞬时速度［４（）］。??光流法的实现基于两个基本条件：（１）相邻帧之间的亮度恒定，即同一运动目标在??相邻帧之间的亮度不变（２）相邻帧的同一目标的位置不会发生剧烈的变化，位移比较??校光流法通过对图像中的每个像素点赋予运动矢量，形成一个光流场，若连续帧图像??中没有出现运动目标，则在整个图像中，光流矢量的变化是连续的；当出现运动目标时，??运动目标的速度矢量会与背景的不同，根据这种差异，便可求出运动目标的位置。光流??法效果如图２．３所示，其中左图为原始图像，右图为光流法效果图。??｜?飯，．】??Ｖ＇ｆ＇?Ｉ?ｊ?＾??—Ｗ：：??图２．３光流法效果图??Ｆｉｇ．?２．３?Ｏｐｔｉｃａｌ?ｆｌｏｗ?ｅｆｆｅｃｔ?ｄｉａｇｒａｍ??光流法可以准确的检测运动目标，但光流法也有一些明显的缺点，其实现需要基于??两个基本条件，其一是运动目标在不同帧图像之间的亮度不变，若环境中出现明显的光??－６?－??

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本文编号：2982219