基于加权特征组合法的火灾烟雾检测研究

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火灾给人类带来了灾难,给国家和人民造成了损失。火灾检测对于保卫人类的生命财产安全具有重要的作用。传统的火灾检测需要铺设专用的传感器设备,这对于现代的高层建筑物是比较困难且不经济的,从而迫切需要一些新型的火灾检测技术。随着智能监控设备的普及,图像型火灾检测技术应运而生了。火灾过程中的烟雾是一个重要而且有用的信号,采用现有的监控设备拍摄到的视频序列,运用图像处理的方法对视频图像中的烟雾进行检测,可最终完成火灾报警的目标。本文主要研究基于图像处理的火灾烟雾检测方法。首先,通过高斯背景建模及背景减除法检测到运动物体,采用连通区域标记法提取出可疑烟雾区域,从而缩小检测范围,提高检测速度;然后,分别从烟雾的静态特征及动态特征两个方面提取出烟雾的四个特征:颜色特征、轮廓不规则性、面积扩散和向上的主运动方向;最后,采用加权组合法分类器对所提取的四个烟雾特征进行组合,得出最终的识别结果。实验表明,本文采用的方法能有效地消除噪声,较准确地识别烟雾。与其它方法相比,准确率较高,误检率较低,具有较好的实用价值。文章的最后总结了本文所做的工作,并针对不足之处提出下一步的研究方向。
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