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摘要:
针对现有的视频火灾烟雾探测方法实时性差,误报率和漏报率都比较高的问题,在深入分析烟雾图像特征的基础上,发现早期烟雾运动缓慢且主要运动方向呈向上趋势,在连续帧中像素的强度变化具有一致性的特点,通过Harris检测算法找到强度变化剧烈和图像边缘的特征点,根据光流场与运动场的对应关系由成像平面中光流的变化估计烟雾的相对运动,计算运动矢量信息,实现多特征烟雾检测。该算法是基于烟雾灰度变化的特征点作为检测对象,大大减少了待处理的数据量,缩短了算法处理时间,综合了烟雾的局部特性和全局特性,具有较强的鲁棒性和较高的检测准确率。
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文献信息
篇名 基于Harris特征点检测与跟踪的火灾烟雾识别
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 Harris 特征点 Lucas-Kanade目标跟踪 烟雾特征 烟雾识别
年,卷(期) 2014,(21) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 180-183,194
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3778字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1211-0362
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡燕 西安建筑科技大学管理学院 35 252 10.0 14.0
5 王慧琴 西安建筑科技大学管理学院 128 1203 18.0 29.0
9 姚太伟 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 3 51 3.0 3.0
10 贾阳 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 2 21 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
Harris
特征点
Lucas-Kanade目标跟踪
烟雾特征
烟雾识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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