森林背景下基于自适应区域生长法的烟雾检测

• 作者: 张炜程 李佩 高陈强
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 烟雾检测 自适应区域生长法 亮度约束 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 100-106,119
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2016.01.015

摘要

森林背景下，有效的烟雾检测在避免大规模森林火灾方面具有极其重要的意义。当前的研究对烟雾移动得很慢或没有清晰背景的情况下往往表现较差的性能，提出一种针对烟雾检测的自适应区域生长法。采用改进的卡尔曼滤波检测出运动区域，假设烟雾的亮度与视频照度之间存在线性关系，采用支持向量机（support vector ma-chine，SVM）线性回归方法得到烟雾亮度的近似范围，并定义亮度约束，基于检测得到的运动区域，同时考虑亮度约束和纹理约束，蔓延出烟雾区域的主要部分，提取基于区域的特征来做 SVM分类。对比实验结果表明，该方法优于传统的方法，并具有更强的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高陈强	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	19	110	6.0	10.0
2	李佩	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	3	32	3.0	3.0
3	张炜程	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	1	4	1.0	1.0