作者:丁斗恒; 陈彦锟; 吴俊涛 期刊:《武警学院学报》 2019年第12期
目前视频监控系统广泛应用于我国各个城市,为分析监控视频资料,快速确定起火原因提供了条件。针对监控无遮挡情形,设计普通ABS塑料实体火及油盘火等常见火灾形式,应用视频分析方法,对油盘火焰和ABS塑料火焰的颜色、面积增长、质心变化及闪烁频率等特征进行提取、对比和分析,总结不同火焰在视频中的特征变化规律,以识别不同火焰,为快速、准确揭示火灾事故真相提供证据。
作者:刘永涛; 施国庆; 刘佳; 黎冠 期刊:《消防科学与技术》 2019年第12期
为了提高早期火灾的识别准确性和快速性,基于对火焰动态特性、面积变化率等特征的分析,设计火焰识别系统。系统采用RGB模型、HSI模型对火焰图像进行分割预处理,经过二维中值滤波、形态学分析实现对真实火焰的识别,应用自适应混合高斯背景模型差值处理滤除静态火焰的干扰。实验表明,该方法可以高效的识别出动态火焰,滤除静态火焰和伪火焰,在复杂背景下仍具有好的抗干扰能力和识别效率。
作者:蔡启帆 期刊:《中国战略新兴产业》 2018年第1X期
火作为基础工具在现代社会发挥着巨大的作用,然而有利有弊,或具有不可控的性质,所以如何预防火灾的发生成为了一项重大的研究课题。本文将从烟雾识别与火焰识别两个维度来研究森利火险识别技术。在烟雾识别研究中,应用到烟雾小波识别和烟雾颜色识别;在火焰识别的研究过程中,将会用到火焰颜色特征识别以及火焰的动态识别。应用这些技术以期达到预期的研究目的。
作者:张超; 石玮佳 期刊:《工业技术创新》 2017年第06期
结合火焰静态和动态特征,设计一种应用于变电站的火焰识别融合算法.将静态特征划分为颜色、形状和纹理特征,将动态特征划分为区域增长特性和闪烁特性,利用先进的网络摄像机技术,抓拍图像或视频,取静态/动态检测结果交集,实现火焰的识别.搭建软硬件环境开展实验,表明火焰识别融合算法在正常光照下的识别率大于99%,且对复杂背景、高强光环境具有较强的适应性.
作者:冯丽琦; 赵亚琴; 孙一超; 龚云荷 期刊:《计算机应用与软件》 2019年第05期
为了消除野外环境中枯草、枯树枝、枯树叶等干扰对象对野外火灾识别的影响,提高火焰识别的准确率,提出一种新的基于Gabor滤波和局部二值模式(LBP)的多尺度局部纹理特征提取方法,并构建Adaboost-SVM火焰图像分类器。利用火焰的颜色特征提取出疑似火焰区域;对疑似火焰区域进行Gabor滤波,再对Gabor滤波后不同尺度下的图像以16×16的像素邻域网格作为采样窗口,采用LBP提取其纹理特征;运用CART决策树对LBP特征向量进行降维,将分类回归树...
作者:王凯; 冯宪周 期刊:《舰船电子工程》 2018年第03期
为了提高舰船火灾的识别率,研究了一种基于红外视频图像的火焰特征提取算法。首先对红外视频图像进行预处理,然后利用火焰红色饱和度、亮度值以及红色分量值等判据对疑似火焰区域进行识别,采用四邻域搜索法对疑似火焰区域进行分割,最后根据火焰燃烧初期的特点对火焰特征进行提取。实验结果表明,该算法能够有效分割出疑似火焰区域并提取出火焰特征。
作者:曹振; 李爱国 期刊:《消防科学与技术》 2019年第02期
针对大空间环境下的早期火灾的探测问题,提出一种基于记忆矩阵的运动目标检测方法,通过火焰质心的跳动直方图计算火焰的跳动频率,利用HSV颜色空间中火焰像素的特征结合火焰的跳动频率作为logistic回归模型的特征向量,构建火焰识别模型,实现视频火灾火焰探测。实验结果表明提出的算法在复杂的视频场景中都有较高的识别精度。
就森林火险频发和当前森林火险自动检测系统采取比较单一的判断依据,出现错误检测概率较高,适用能力较差的现状,本文通过多判断依据联合的方法以优化单一特征的缺陷,实现了一种基于图像处理的森林火险检测系统。首先获取相机拍摄的实时图像,判断帧间图像差距,基于图像的静态和动态特征,分别进行火焰与烟雾的检测与识别,最后综合判断是否发出火灾预警以完成完整的鲁棒性好,准确率高的森林火险检测系统。
本文主要研究了火焰识别和分割的方法和步骤,主要包括两个方面的内容,一是对图像进行分割,采取基于最大类间方差法(Otsu)图像阈值分割法,较好的分离背景和对象。二是对火焰的识别和分割。主要是通过火焰的颜色特征,对火焰区域进行识别,再结合Otsu图像阈值分割法,将火焰分割出来。仿真结果表明本算法能够根据火焰的特征进行准确的识别和分割出火焰。
作者:袁杨; 张显库 期刊:《中国航海》 2010年第04期
为减少船舶火灾事故发生的概率,提高航运的安全性,提出了一种依靠计算机视觉技术监控船舶火灾的新方法,并通过C++编程将其实现。程序用DirectShow控制USB摄像头采集现场图像,用基于火焰动、静态特征的识别方法判断火灾,火灾发生时计算机能够进行实时声、像报警。编写的程序运行流畅,能够实现火灾监控任务,新监控方法可行。
作者:李福鹏; 梁国坚; 杜鑫峰; 陶熠昆; 朱玲芬 期刊:《自动化与仪器仪表》 2017年第06期
随着智能电网的不断发展,变电站的无人值守和24小时监视不仅可以减少大量的人力和物力的投入,还可以降低人为因素而引起的事故。针对智能巡检机器人,提出了基于图像处理技术的智能巡检机器人对火灾险情进行识别与监控。在火焰的识别过程中通过对火焰的多特征进行了提取和分析,包括火焰的颜色特征、火焰的形状特征和火焰的变化特征。在火焰的多特征提取中也采用了边缘梯度掩膜、膨胀梯度掩膜和填充空洞等技术对图像进行预处理。...
作者:张进华; 庄健; 杜海峰; 王孙安 期刊:《西安交通大学学报》 2006年第07期
根据燃烧过程中火焰的物理特性,结合火焰的静态和动态特征,设计了一种多特征融合的火焰识别算法,对火灾进行快速判别.基于信任度模型建立了火焰识别的概率模型,以疑似概率反映视频图像中出现火焰的几率.实验表明,该算法识别火焰速度快,能够达到25帧/s的处理速度,与其他的火焰识别算法相比,算法在识别过程中无需人工调整即可自动完成,在复杂实际环境中,算法识别的准确性高,抗干扰能力比较强,如对车灯、路灯等干扰疑...
作者:李力; 刘炳海; 李守红 期刊:《消防科学与技术》 2012年第01期
阐述了基于嵌入式平台和数字视频分析方法的嵌入式视频火灾探测器的技术原理及实现方法,分析了基于视频信号进行火灾识别的基本算法,并给出了相关计算公式。介绍了嵌入式视频火灾探测器相对于传统的感烟和感温火灾探测器的特点、应用领域及其应用前景。
作者:王媛彬; 马宪民 期刊:《消防科学与技术》 2012年第02期
针对火灾火焰识别算法复杂和对环境要求高的特点,提出了基于图像特征的火灾火焰识别方法。首先采用颜色模式预判断火灾图像,排除不具有火焰颜色的物体,然后采用图像灰度化和二维熵最大阂值法进行预分割,得到火焰疑似区域,再通过提取火焰纹理特征和形状特征等对火焰图像进行分析、决策,最终判断出是否有火焰产生。实验结果表明,该方法具有较高的探测率,能降低误报漏报率且抗干扰能力强。
作者:沐小会; 宋英磊; 张冰 期刊:《现代电子技术》 2016年第14期
研究基于图像处理的船舶火灾探测系统,其主要用颜色模型算法对采集到的实时图像进行分割,提取目标区域的图像特征,把图像特征作为分类器的输入,输出为1则表示有火灾发生,发出报警信号,输出为2则表示无火灾,继续监控。通过该系统可以对初期火灾进行探测。
作者:常晓敏; 赵涓涓; 葛磊; 强彦; 史曜华 期刊:《计算机科学》 2016年第05期
针对无线多媒体传感网络在森林火灾监测应用中存在的问题,提出了基于图像哈希编码技术的森林火灾识别算法。首先,建立森林火灾图像的图像库,提取火焰图像的一系列静态和动态特征,通过哈希函数对其特征向量进行计算得到对应的哈希码,从而得到图像库对应的哈希码库。其次,计算被识别图像的哈希码,并通过计算汉明距离与哈希码库进行匹配,得出与其最相近的图像,从而得出是否有火灾发生。实验结果表明,该算法的火焰识别准确率达到94.12%...
作者:王琳 李爱国 邹开其 期刊:《辽宁工程技术大学学报·自然科学版》 2016年第07期
针对大空间环境下的早期火灾的探测问题,提出一种基于滑动平均计数模型的视频火灾火焰探测方法.使用自适应背景减除法提取前景中的运动目标,通过滑动平均计数模型度量运动目标的闪烁特性,结合运动目标的圆度变化和面积变化,实现早期火灾火焰的识别.实验结果表明:方法能够适应室外环境变化,快速检测火灾火焰.
作者:陈天炎 曾思通 吴海彬 期刊:《传感器与微系统》 2011年第10期
视频火焰检测对消防安全具有重要的实际意义。火焰颜色信息在视频火灾检测中起着举足轻重的作用,众多学者提出了基于不同颜色空间的多种火焰颜色检测算法。针对目前视频火焰颜色检测算法检测率低、误检率高、适应性差等不足,提出基于颜色空间的火焰图像分割方法。通过研究火焰图像在颜色空间上的分布情况,分析火焰像素对应的y,cB和Cr分量的关系,总结出火焰像素的约束条件。在不同场景下进行火焰目标提取,通过与文献中其他三...
作者:汪锦 于伟华 韩韬 期刊:《上海交通大学学报》 2008年第12期
针对红外图像的火焰识别,采用基于粒子群优化算法的二维最大熵阈值选取方法,选取最佳阈值对红外图像进行分割,使可疑区域从背景中分离出来.选择物体的高度作为特征量,采用标准模板序列,设计两层模糊分类器分析物体的高度变化和灰度分布,给出可疑目标隶属于火焰的评价.实验证明,这种结合火焰动、静特性的算法鲁棒性强,识别率及灵敏度较高,适用于广范围的火灾监控.
传统火灾探测技术存在许多缺陷。提出了一种基于图像的火焰识别方法。首先将图像由RGB模式转换为YCbCr模式,以Cb,Cr为轴建立坐标系并绘出火焰样本的Cb,Cr值。用一个椭圆将绘出的坐标点包括起来,并创建椭圆方程和二维正态分布函数,使正态分布函数在椭圆外部的值为零,并用L-M算法对正态分布函数中的参数进行优化。对火焰的识别转换为判断正态分布函数在像素对应的Cb,Cr处的值是否大于零。该方法具有很好的实时性和识别效果。