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基于局部极值共生模式和能量分析的烟雾检测
被引量:
1
1
作者
袁梅
全太锋
黄洋
《电讯技术》
北大核心
2019年第8期962-969,共8页
针对烟雾稀薄的场景提出了一种新颖且具有鲁棒性的视频烟雾检测方法,该方法主要由预处理、特征提取和图像分类三个阶段组成。在预处理阶段,使用背景差分算法提取视频帧的运动前景区域,并采用HSV颜色空间作用于运动前景区域识别烟雾像素...
针对烟雾稀薄的场景提出了一种新颖且具有鲁棒性的视频烟雾检测方法,该方法主要由预处理、特征提取和图像分类三个阶段组成。在预处理阶段,使用背景差分算法提取视频帧的运动前景区域,并采用HSV颜色空间作用于运动前景区域识别烟雾像素;然后使用局部极值共生模式(Local Extrema Co-occurrence Pattern,LECoP)计算纹理特征和使用烟雾能量分析计算能量特征;最后,将特征矢量融合训练支持向量机(Support Vector Machine,SVM)用于识别烟雾。实验结果表明该方法能有效检测出烟雾。
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关键词
烟雾检测
运动前景
能量分析
局部极值共生模式
支持向量机
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职称材料
题名
基于局部极值共生模式和能量分析的烟雾检测
被引量:
1
1
作者
袁梅
全太锋
黄洋
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2019年第8期962-969,共8页
文摘
针对烟雾稀薄的场景提出了一种新颖且具有鲁棒性的视频烟雾检测方法,该方法主要由预处理、特征提取和图像分类三个阶段组成。在预处理阶段,使用背景差分算法提取视频帧的运动前景区域,并采用HSV颜色空间作用于运动前景区域识别烟雾像素;然后使用局部极值共生模式(Local Extrema Co-occurrence Pattern,LECoP)计算纹理特征和使用烟雾能量分析计算能量特征;最后,将特征矢量融合训练支持向量机(Support Vector Machine,SVM)用于识别烟雾。实验结果表明该方法能有效检测出烟雾。
关键词
烟雾检测
运动前景
能量分析
局部极值共生模式
支持向量机
Keywords
smoke detection
motion foreground
energy analysis
local extrema co-occurrence pattern
support vector machine
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于局部极值共生模式和能量分析的烟雾检测
袁梅
全太锋
黄洋
《电讯技术》
北大核心
2019
1
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