摘要：传统的基于探测器的火灾检测技术易受到环境因素的干扰造成漏报或者误报,因此火灾检测预警方式正在向图像化方向发展。现有的图像型火灾检测方法在比较复杂的火灾场景下,难以提取连贯完整的疑似火焰区域,并且所使用的特征提取方法对视频监控目标场景的区分度较低,在场景改变时不能进行准确的火灾检测。为此提出一种基于灰度共生矩阵和小波变换相结合的火灾检测方法。首先在HSI颜色空间对连续数帧火灾图像进行预处理,并基于色彩相关度进行疑似火焰区域提取;然后使用灰度共生矩阵(GLCM)和小波变换提取火焰纹理静态特征和边缘变化动态特征;最后将两种特征结合并输入到支持向量机进行分类识别,判断有无火灾发生。在不同场景的视频监控火灾数据上进行了实验,仿真结果表明,所提方法检测准确度高,保证了城市火灾检测的可靠性。

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