视觉烟雾检测中的变换域局部特征建模

发布时间：2024-02-03 17:21

　　视觉烟雾检测已成为当前早期火灾探测领域的研究热点和难点,其检测率直接影响到视觉火灾探测技术的应用。近年来,随着数字图像处理、视频分析、模式识别、机器学习等技术的发展,视觉火灾探测对烟雾的检测率有了更高的要求。火灾中烟雾的视觉特征通常呈现出形态多变、颜色各异、透明度差异大、运动无规律等特点,易受外界环境影响,稳定性差,这使得从视频和图像中提取表达能力强、鲁棒性好的烟雾特征成为了提高烟雾检测率的技术难题。因此,研究视觉烟雾检测中的烟雾特征建模方法,对早期火灾预警具有重要的理论价值和实践意义。烟雾的变换域特征和静态纹理特征是两种重要特征。变换域蕴涵了原始图像中较高层的抽象信息,提取变换域上的特征有利于增强烟雾特征的表达能力。烟雾的局部特征能很好地表达烟雾的静态纹理信息,是一种稳定的烟雾特征。因此,本文围绕变换域和局部特征模式对烟雾特征建模展开研究,以提高烟雾检测的检测率,降低误报率和错误率,促进视觉烟雾检测技术的发展。本文的主要研究工作如下。(1)提出了边缘变换域局部特征建模方法。图像中的烟雾多表现为边缘模糊弯曲、少直线,而其他人造物体通常存在清晰的直线边缘。基于这一现象,该方法利用边缘特征...

【文章页数】：141 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 火灾危害与火灾应急管理
        1.1.2 火灾预警与探测
        1.1.3 视觉烟雾检测及意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 传统视觉火焰检测
        1.2.2 传统视觉烟雾检测
        1.2.3 基于深度学习的火灾探测
    1.3 传统视觉烟雾检测的框架
    1.4 研究目标、研究内容和技术路线
        1.4.1 研究目标
        1.4.2 研究内容
        1.4.3 技术路线
    1.5 论文结构安排
第2章 视觉烟雾检测相关技术
    2.1 疑似烟雾区域检测
        2.1.1 疑似烟雾区域检测的基本流程
        2.1.2 三帧差分法检测运动区域
        2.1.3 暗通道图像转换
    2.2 特征描述
        2.2.1 边缘特征
        2.2.2 Gabor特征
        2.2.3 局部特征
    2.3 烟雾识别
    2.4 本章小结
第3章 边缘变换域局部特征建模
    3.1 问题描述与分析
    3.2 边缘特征图
    3.3 局部特征模式
        3.3.1 局部边界求和模式的编码
        3.3.2 局部区域求和模式的编码
        3.3.3 局部边界求和模式与局部区域求和模式的特征
        3.3.4 局部二值模式的特征
    3.4 边缘变换域局部特征建模框架
    3.5 烟雾识别实验
        3.5.1 烟雾图像数据库
        3.5.2 评价指标
        3.5.3 烟雾识别对比实验
    3.6 视频烟雾检测实验
        3.6.1 烟雾视频数据库
        3.6.2 视频烟雾检测的结果及分析
        3.6.3 视频烟雾检测的效率分析
        3.6.4 视频烟雾检测的预警结果及分析
    3.7 本章小结
第4章 Gabor变换域局部特征建模
    4.1 问题描述与分析
    4.2 基于聚合Gabor核的变换域特征图
        4.2.1 传统Gabor小波核
        4.2.2 聚合Gabor小波核
        4.2.3 聚合Gabor特征图
    4.3 改进的局部二值模式
    4.4 Gabor变换域局部特征建模框架
    4.5 烟雾识别实验
        4.5.1 实验说明
        4.5.2 超参数实验
        4.5.3 烟雾识别对比实验
    4.6 视频烟雾检测实验
        4.6.1 视频烟雾检测的结果及分析
        4.6.2 视频烟雾检测的效率分析
        4.6.3 视频烟雾检测的预警结果及分析
    4.7 本章小结
第5章 基于Gabor变换域和边缘变换域的局部特征建模
    5.1 问题描述与分析
    5.2 改进的局部三值模式
        5.2.1 局部三值模式
        5.2.2 基于置信水平的高低阈值计算
        5.2.3 置信水平局部三值模式的特征
    5.3 变换域特征图的特征
        5.3.1 Gabor小波核
        5.3.2 Gabor特征图的特征
        5.3.3 Gabor特征图的加权特征
        5.3.4 边缘特征图的特征
    5.4 基于Gabor变换域和边缘变换域的局部特征建模
        5.4.1 总体框架
        5.4.2 特征降维
    5.5 烟雾识别实验
        5.5.1 实验说明
        5.5.2 不同特征组合的结果及分析
        5.5.3 烟雾识别对比实验
    5.6 视频烟雾检测实验
        5.6.1 视频烟雾检测的结果及分析
        5.6.2 视频烟雾检测的效率分析
        5.6.3 视频烟雾检测的预警结果及分析
    5.7 纹理分类实验
    5.8 本章小结
第6章 多层Gabor变换域局部特征建模
    6.1 问题描述与分析
    6.2 Gabor卷积网络
        6.2.1 Gabor小波核
        6.2.2 Gabor特征图的融合方案
        6.2.3 Gabor卷积网络的基本结构
    6.3 多层Gabor变换域局部特征建模框架
    6.4 烟雾识别实验
        6.4.1 实验说明
        6.4.2 超参数实验
        6.4.3 烟雾识别对比实验
    6.5 视频烟雾检测实验
        6.5.1 视频烟雾检测的结果及分析
        6.5.2 视频烟雾检测的效率分析
        6.5.3 视频烟雾检测的预警结果及分析
    6.6 纹理分类对比实验
    6.7 本文所提方法对比
    6.8 本章小结
第7章 总结与展望
    7.1 论文总结
    7.2 研究展望
参考文献
作者在攻读博士期间的科研成果
致谢



本文编号：3894473