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摘要:
视频监控已经成为当今火灾防范的主要方法.视频火焰算法层出不穷,但多为训练各种分类器做最后的分类,这需要提前准备大量相关的视频火焰样本来做训练,在视频火焰样本不够的情况下往往不能达到很高的检测率.本文提出一种基于超像素分割并结合闪频特征进行判断识别的方法.首先在Lab颜色空间上利用超像素分割方法将待检测图像分割出近似均匀的若干个小区域,并以其形心点代表一个超像素,结合RGB颜色空间与Lab颜色空间中的静态特征,根据提出的一定规则提取出火焰候选区域,最终利用此区域内提取的闪频特征判别其是否为火焰.实验证明,该算法在样本较少的情况下检测率较高.
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文献信息
篇名 基于超像素分割与闪频特征判别的视频火焰检测
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 火焰检测 超像素分割 颜色模型 闪频判别
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 512-520
页数 9页 分类号 TP391.41
字数 4949字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2018.03.015
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 刘以安 江南大学物联网工程学院 114 862 15.0 23.0
2 严云洋 江南大学物联网工程学院 80 560 13.0 19.0
4 周静波 淮阴工学院计算机与软件工程学院 18 127 8.0 10.0
5 高尚兵 淮阴工学院计算机与软件工程学院 55 294 9.0 15.0
6 张慧珍 江南大学物联网工程学院 4 7 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
火焰检测
超像素分割
颜色模型
闪频判别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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