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摘要:
为了提高火灾烟雾识别的实时性和准确性,提出了一种基于视频分析的森林火灾烟雾检测方法.采用高斯混合模型进行背景建模,通过背景差法检测运动目标.充分考虑烟雾的特点,设计了多种静态特征和动态特征.设计了基于支持向量机的分类器,对检测出的运动目标区域进行分类识别,确定其是否为烟雾.分别针对正常情况和雾天情况进行了实验.实验结果显示,该文方法能有效地应用于森林火灾烟雾的检测且对天气的影响具有一定的鲁棒性.检验了使用不同特征组合的识别效果.结果显示选取运动方向、高频能量、紧凑度3个特征组成的特征向量进行识别具有最优的效果,在正常天气和雾天情况下,正确率分别达到了92.7%和76.3%.
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文献信息
篇名 基于视频分析的森林火灾烟雾检测方法
来源期刊 南京理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 视频分析 森林火灾 烟雾检测 高斯混合模型 静态特征 动态特征 支持向量机 运动方向 高频能量 紧凑度
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 686-691,710
页数 7页 分类号 TP391.41
字数 3887字 语种 中文
DOI 10.14177/j.cnki.32-1397n.2015.39.06.009
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 郑怀兵 南京森林警察学院森林消防系 30 104 7.0 9.0
2 翟济云 南京航空航天大学自动化学院 3 13 1.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
视频分析
森林火灾
烟雾检测
高斯混合模型
静态特征
动态特征
支持向量机
运动方向
高频能量
紧凑度
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
南京理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1005-9830
32-1397/N
南京孝陵卫200号
chi
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3510
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