计算机视觉火灾探测中的特征提取

火灾视觉特征的提取是视觉火灾探测中的关键问题.我们主要研究色彩、纹理以及轮廓脉动等特征的提取,并提出一种度量轮廓脉动信息的距离模型,该模型在规格化的傅立叶描述子空间能够准确地度量这种时空闪烁特征.实验结果表明,该方法具有比较好的鲁棒性,有助于提高视觉火灾探测的准确率、降低误报漏报率.

一种基于质心距脉动特征的火焰轮廓识别算法

火灾视觉特征的提取是火灾图像探测的关键问题。提出了一种描述火灾火焰轮廓脉动信息的火焰图像质心距脉动模型,即先用质心距来描述火焰的轮廓信息,再利用傅立叶描述子描述火焰轮廓变化的时空信息,采用距离来度量相邻两帧图像轮廓的变化幅度。实验结果表明,对于火灾火焰视频图像而言,其相邻两帧之间的脉动幅度、变化频率要明显高于受控燃烧、光源干扰等非火灾情况,可有效应用于火灾火焰的识别。研究表明,该方法能有效地探测火灾的发生,降低系统的误报率。