本文關(guān)鍵詞：一種基于紋理特征的主動(dòng)紅外煙霧識(shí)別方法

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【摘要】：視頻圖像火災(zāi)探測(cè)技術(shù)因其探測(cè)效率高、響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用,但普通攝像機(jī)無法拍攝零照度(黑暗)甚至低照度環(huán)境下的煙霧圖像。而火災(zāi)發(fā)生時(shí)往往先產(chǎn)生煙霧,若能實(shí)現(xiàn)火災(zāi)早期的煙氣探測(cè)將有利于預(yù)防火災(zāi)規(guī)模的擴(kuò)大和人員財(cái)產(chǎn)的損失。利用紅外攝像機(jī)結(jié)合紅外發(fā)射燈來成像以完成對(duì)火災(zāi)的探測(cè),具體探測(cè)過程為:首先利用中值濾波去除原始灰度圖像中的噪聲;其次利用三幀差分法提取煙霧前景;然后通過Local Binary Patterns與灰度共生矩陣分別獲取煙霧紋理的局部和統(tǒng)計(jì)特征;最后將煙霧紋理特征輸入Fisher分類器以識(shí)別煙霧與非煙霧(如水汽、飛塵等),并及時(shí)發(fā)出報(bào)警信號(hào)。設(shè)計(jì)有無環(huán)境風(fēng)和人為干擾環(huán)境下的煙霧與水汽試驗(yàn),利用煙霧運(yùn)動(dòng)的不規(guī)則性與擴(kuò)散性、圖像的Gabor特征、LBP尺度驗(yàn)證所用紋理特征。結(jié)果表明,從分類正確率和響應(yīng)時(shí)間看,在低照度環(huán)境下所用紋理特征優(yōu)于其他煙霧特征法。另外,通過調(diào)節(jié)相機(jī)與火源之間的距離,可得到應(yīng)用于實(shí)際工程的紅外攝像機(jī)最佳安裝距離。
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)火災(zāi)科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 安全工程 主動(dòng)紅外 Local binary patterns 灰度共生矩陣 煙霧探測(cè)
【基金】：國家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金項(xiàng)目(U1233102)
【分類號(hào)】：X932
【正文快照】： 0引言發(fā)生火災(zāi)時(shí),煙霧的出現(xiàn)通常會(huì)早于火焰。為了極早預(yù)防火災(zāi)的發(fā)生,越來越多的學(xué)者致力于視頻煙霧圖像探測(cè)的研究。Xiong等[1]認(rèn)為煙霧是一種湍流現(xiàn)象,可通過無量綱的邊緣面積比或表面積體積比來描述該湍流現(xiàn)象的復(fù)雜形狀特征。Fujiwara等[2]使用分形維數(shù)對(duì)灰度圖像進(jìn)行編

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本文編號(hào)：980066