【摘要】：為實現(xiàn)低照度室內(nèi)火災(zāi)的早期預(yù)警,提出一種計算機(jī)視覺檢測方法。通過攝像頭獲取圖像,采用自適應(yīng)中值濾波對圖像進(jìn)行去噪,采用直方圖均衡化進(jìn)行增強(qiáng),并采用基于改進(jìn)學(xué)習(xí)率的混合高斯模型提取煙霧區(qū)域,對所提取煙霧的紋理特征、運動方向特征以及面積特征進(jìn)行融合,采用基于支持向量機(jī)的識別算法對煙霧與干擾物進(jìn)行分類檢測。實驗結(jié)果表明,該算法可以有效區(qū)分煙霧與干擾物,有較高的識別率與魯棒性。
[Abstract]:In order to realize early warning of low illuminance indoor fire, a computer vision detection method is proposed. The image is obtained by the camera, the image is de-noised by adaptive median filter, the image is enhanced by histogram equalization, and the smoke region is extracted by the mixed Gao Si model based on the improved learning rate, and the texture features of the smoke are extracted. The moving direction feature and area feature are fused, and the recognition algorithm based on support vector machine is used to classify smoke and interference. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively distinguish smog from interference, and has high recognition rate and robustness.
【作者單位】： 西安科技大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51277149) 陜西省教育廳自然科學(xué)專項課題(14JKk1467)
【分類號】：TP391.41;X932

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2305055