基于多特征融合的视频烟雾检测

• 作者: 单磊 朱自民 田仲富 黎粤华
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 应 用 开 发 研 究
• 页码范围: 129-133
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 3991字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.01.027

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田仲富	东北林业大学机电工程学院	31	150	8.0	10.0
2	朱自民	东北林业大学机电工程学院	4	13	2.0	3.0
3	黎粤华	东北林业大学机电工程学院	27	150	7.0	11.0
4	单磊	东北林业大学机电工程学院	2	16	2.0	2.0