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基于背景动态更新与暗通道先验的火灾烟雾检测算法
被引量:
12
1
作者
赵亮
骆炎民
骆翔宇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第3期957-960,共4页
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...
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。
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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
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职称材料
题名
基于背景动态更新与暗通道先验的火灾烟雾检测算法
被引量:
12
1
作者
赵亮
骆炎民
骆翔宇
机构
华侨大学计算机科学与技术学院
华侨大学机电及自动化学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第3期957-960,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61170028)
华侨大学科研启动项目(14BS215)
华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目
文摘
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。
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
Keywords
background estimation
dark channel prior
color features
rotation invariant
lbp
HOG features
KNN classifier
smoke detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于背景动态更新与暗通道先验的火灾烟雾检测算法
赵亮
骆炎民
骆翔宇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017
12
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