基于改进GMM算法的林火烟雾识别研究

• 作者: 史晨辉 姜树海 袁雯雯
• 来源期刊: 火灾科学
• 学科: 工学
• 关键词: 森林火灾烟雾 混合高斯模型 光照突变 更新速率
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 149-155
• 页数: 7页
• 分类号: TP751|X915.5
• 字数: 4203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-5309.2019.03.03

摘要

针对森林火灾烟雾场景光照突变时传统混合高斯模型(GMM)无法适应的问题,提出基于改进GMM的林火烟雾识别算法.通过六足机器人平台上的CCD摄像机读取当前帧图像,与混合高斯模型建立的前一个背景图像作差分得到变化区域,计算二值化后的变化区域中像素值为1的像素点占总像素点的比例,与设定的阈值相比较从而判别森林火灾场景中的光照是否发生突变.若场景内光照发生突变,采用一个较大的更新速率α,保持模型的稳定性;若场景内光照未发生突变,根据不同的情况自适应调整更新速率α的值,保证模型快速收敛.实验表明,改进的GMM算法可检测到场景中相对完整的动态烟雾区域,满足林火烟雾的检测要求,以期为图像处理在森林火灾巡检机器人上的应用和进一步研究提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜树海	南京林业大学机械电子工程学院	32	442	8.0	20.0
5	袁雯雯	南京林业大学机械电子工程学院	3	15	2.0	3.0
9	史晨辉	南京林业大学机械电子工程学院	2	8	1.0	2.0