基于背景动态更新与暗通道先验的火灾烟雾检测算法

• 作者: 赵亮 骆炎民 骆翔宇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 背景估计 暗通道先验 颜色特征 旋转不变的LBP HOG特征 KNN分类器 烟雾检测
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 957-960
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.03.074

摘要

烟雾检测在现代智能消防中有着重要的应用前景,随着计算机视觉和模式识别技术的发展,基于视频图像的火灾烟雾检测算法不断被提出.针对目前检测方法适应性不强、在复杂环境下检测性能不高的问题,提出了一种基于背景动态更新和暗通道先验的烟雾检测算法.算法首先通过改进的背景动态更新算法提取运动前景;然后,结合暗通道先验知识确定前景中的疑似烟雾区域;最后,利用烟雾颜色特征、旋转不变的LBP纹理特征和HOG特征的线性融合通过最近邻分类器(KNN)进行识别.通过在多个视频场景下的实验,表明该算法受环境因素影响较小,且具有良好的烟雾检测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	骆翔宇	华侨大学计算机科学与技术学院	12	73	4.0	8.0
2	骆炎民	华侨大学计算机科学与技术学院	25	209	9.0	13.0
6	赵亮	华侨大学计算机科学与技术学院	7	28	3.0	5.0