基于视频分析的森林烟火识别算法研究

发布时间：2020-07-01 11:17

【摘要】：基于视频分析的森林烟火检测系统对森林地区监控视频进行机器视觉相关处理,检测视频中是否有火灾烟雾产生,并以此来判断森林地区是否出现火灾。与传统的传感器检测相比,基于视频分析的森林烟火检测系统具有设备维护成本低、能提供火灾现场详细信息等优势。本文围绕森林烟火检测中视频去雾霾处理、运动分割、特征提取和分类器设计四个关键问题展开研究,论文主要内容如下:(1)近年来环境恶化严重,雾霾状况加剧。本文首先研究了视频图像去雾霾处理,对典型的去雾算法进行了对比实验分析,综合考虑不同算法对有雾图像和无雾图像的处理效果与时间消耗,采用结合暗通道与直方图均衡的去雾处理算法,并对无雾图像、薄雾图像、中雾图像和浓雾图像分别进行实验验证。(2)运动分割是正确识别烟雾的前提条件。应用VIBE运动目标检测算法对森林监控视频进行实验分析,针对算法的检测速度与场景切换时的算法反应灵敏度进行改进,在VIBE算法基础上引入开关变量提高检测速度,引入场景变换检测与快更新提高场景切换时算法灵敏度,最后对改进VIBE算法的检测准确度、检测速度和对场景变换适应性三个方面进行实验验证。(3)由于森林监控视频中的运动区域可能包含行人、车辆等干扰区域,因此分析烟雾的独有特征对后续的烟雾识别至关重要。首先分析烟雾特性并对烟雾区域与非烟雾区域的静态特征、动态特征进行对比试验分析,静态特征主要包含颜色、表面纹理和边缘轮廓;动态特征主要包含运动方向、面积变化和周期飘动强度,并通过聚类分析验证六个特征的可分性。(4)分析了在森林烟火识别系统中直接应用BP神经网络的三个问题并针对性地设计了级联神经网络结构。对森林火灾监控视频采用不同的网络结构进行实验对比,通过烟雾识别率和有效率指标衡量不同网络的检测效果并进行对比分析,实验证明综合考虑识别率与有效率,二级级联网络检测效果较好。(5)采用Visual Studio 2013和MFC完成了基于视频分析的森林烟火检测软件的编写,采用C++语言实现了森林烟火检测算法,并对软件进行了测试。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S762.2;TP391.41
【图文】：

8(c)HE 处理结果 (d)暗通道去雾处理结果图 2-1 有雾图像处理结果在表 2-1 所示的实验环境参数下，针对像素大小为900 600的有雾图像和无雾图像分别进行带彩色恢复的多尺度 Retinex 算法（以下简称 MSRCR）处理、直方图均衡化（以下简称 HE）处理和暗通道去雾处理。处理后得到有雾图像处理结果如图 2-1 所示，无雾图像处理结果如图 2-2 所示，其中进行 MSRCR 处理时高斯中心环绕函数个数 K 3，尺度系数 分别为50，10 0，30 0；进行 HE 处理时，在 HSV 图像空间仅对明度(V)通道进行直方图均衡化。不同去雾算法在相同实验环境下时间消耗如表 2-2 所示。

第二章 视频去雾霾根据图 2-1 中有雾图像去雾结果可以看出 MSRCR 图像去雾处理、HE 去雾处理和暗通道去雾处理三种算法对有雾图像的处理都能达到一定的增强效果。在彩色增强方面，MSRCR 去雾处理后彩色信息最为丰富，暗通道去雾其次，HE 去雾处理后彩色信息有部分缺失；在图像整体对比度提高方面，HE 去雾处理后图像对比度提高最明显，暗通道去雾处理次之，MSRCR 去雾处理算法在图像对比度提高方面效果最微弱。(a)原图 (b) MSRCR 处理结果

【参考文献】

相关期刊论文 前4条

1 王殿伟;范九伦;刘颖;;一种雾天监控视频图像增强处理算法[J];西安邮电学院学报;2012年05期

2 叶秋冬;王越;;基于视频的烟雾检测预警系统在森林防火系统中的应用[J];计算机应用与软件;2012年01期

3 周爱武;于亚飞;;K-Means聚类算法的研究[J];计算机技术与发展;2011年02期

4 张丽;;对比度受限自适应直方图均衡方法[J];电脑知识与技术;2010年09期

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1 赵宇翔;中国林业生物安全风险评价与管理对策研究[D];北京林业大学;2012年

本文编号：2736688