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基于多特征融合的视频烟雾检测  
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【英文篇名】 Video Smoke Detection Based on Multi Feature Fusion Technology
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【作者】 黎粤华; 单磊; 田仲富; 朱自民;
【英文作者】 LI Yue-hua; SHAN Lei; TIAN Zhong-fu; ZHU Zi-min; College of Mechanical and Electrical Engineering; Northeast Forestry University;
【作者单位】 东北林业大学机电工程学院;
【文献出处】 计算机技术与发展 , Computer Technology and Development, 编辑部邮箱 2016年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 烟雾检测; 轮廓不规则特征; 模糊度特征; 纹理特征; 特征融合;
【英文关键词】 smoke detection; irregular contour feature; ambiguity characteristics; texture feature; feature fusion;
【摘要】 烟雾检测对火灾早期防范非常重要,传统的火灾探测技术主要利用传感器对火焰和温度进行识别,其每一个传感点只能检测到布控点周围的局部空间,对于开放空间等特殊场合难以发挥作用。为了克服传统火灾检测存在的误报率高等缺点,文中提出一种基于烟雾多特征融合技术的图像型火灾检测方法。该方法首先利用背景减除法获取普通CCD摄像机拍摄的疑似火灾烟雾区域,然后再从时域和频域着手,提取火灾烟雾的轮廓不规则特征、背景模糊度特征和纹理特征作为神经网络的输入信号,同时采用sigmoid函数将输出归一化,最后通过对BP神经网络训练完成火灾烟雾的多特征融合,并对来自网络的火灾视频进行测试。实验结果表明:图像型火灾检测方法能够准确快速地识别火灾烟雾,达到早期预警的目的。
【英文摘要】 The smoke detection is very important for the prevention of early fire,the traditional fire detection is a technology that uses a sensor to identify the flame and temperature,each sensor can only detect dispatched around the local space,for the open space and other special occasions,difficult to play a role. In order to overcome the defects of traditional fire detection has disadvantage of high false alarm rate,a fusion technology of image fire detection method based on multi feature of smoke was proposed. ...
【基金】 黑龙江省自然科学基金项目(C201244)
【更新日期】 2016-02-19
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言火灾的发生在时间和空间上表现为无规律性,是一种反人类意识的行为,传统的火灾探测方法具有一定的局限性,往往出现误报或漏报的情况。随着数字图像处理技术在计算机领域的不断发展,图像型火灾探测技术越来越广泛地应用于火灾检测领域[1]。在烟雾图像处理方面,Shu Xueming?

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