一种基于纹理特征的主动红外烟雾识别方法

• 作者: 张永明 方俊 王进军 袁伟 袁洁 贾阳
• 来源期刊: 安全与环境学报
• 学科: 工学
• 关键词: 安全工程 主动红外 Local binary patterns 灰度共生矩阵 烟雾探测
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 安全工程
• 页码范围: 86-89
• 分类号: X9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2016.02.017

摘要

视频图像火灾探测技术因其探测效率高、响应速度快等优点而被广泛应用,但普通摄像机无法拍摄零照度(黑暗)甚至低照度环境下的烟雾图像.而火灾发生时往往先产生烟雾,若能实现火灾早期的烟气探测将有利于预防火灾规模的扩大和人员财产的损失.利用红外摄像机结合红外发射灯来成像以完成对火灾的探测,具体探测过程为:首先利用中值滤波去除原始灰度图像中的噪声;其次利用三帧差分法提取烟雾前景;然后通过Local Binary Patterns与灰度共生矩阵分别获取烟雾纹理的局部和统计特征;最后将烟雾纹理特征输入Fisher分类器以识别烟雾与非烟雾(如水汽、飞尘等),并及时发出报警信号.设计有无环境风和人为干扰环境下的烟雾与水汽试验,利用烟雾运动的不规则性与扩散性、图像的Gabor特征、LBP尺度验证所用纹理特征.结果表明,从分类正确率和响应时间看,在低照度环境下所用纹理特征优于其他烟雾特征法.另外,通过调节相机与火源之间的距离,可得到应用于实际工程的红外摄像机最佳安装距离.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永明	中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室	89	898	16.0	26.0
2	王进军	中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室	41	395	11.0	18.0
3	方俊	中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室	46	426	12.0	18.0
4	袁洁	中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室	6	15	2.0	3.0
5	袁伟	中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室	21	94	6.0	9.0
6	贾阳	中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室	3	27	2.0	3.0