基于单高斯模型的森林火灾烟图像目标检测

• 作者: 任波 徐鹏
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 火灾烟图像 目标检测 动态数据累积 高斯背景统计模型
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 18-20,53
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2912字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2009.02.006

摘要

单高斯模型森林火灾烟图像目标检测方法是根据烟目标内部灰度分布不均匀,且形状和面积会随着时间不停变化等特点,首先,通过火灾烟的动态数据累积图像得到烟目标出现的大致区域,再通过构造单高斯背景统计模型,对目标区域内部进行逐帧分割,最后,统计烟目标面积的变化趋势.经过对森林火灾烟序列图像进行实验和分析,结果表明这种方法对早期火灾产生的烟能够实时检测和识别,并有效提高了火灾烟图像检测的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任波	沈阳理工大学信息科学与工程学院	31	88	5.0	8.0
2	徐鹏	沈阳理工大学信息科学与工程学院	6	39	3.0	6.0