本文選題：煙霧檢測(cè) + 色調(diào)飽和度差分描述子�。� 參考：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：火災(zāi)是嚴(yán)重威脅公眾生命與財(cái)產(chǎn)安全的主要災(zāi)害之一,傳統(tǒng)的火災(zāi)探測(cè)技術(shù)存在適用范圍小、價(jià)格高、誤報(bào)率高、響應(yīng)速度慢以及提供災(zāi)情信息少等弊端。針對(duì)傳統(tǒng)火災(zāi)探測(cè)技術(shù)存在的缺陷,基于視頻的火災(zāi)煙霧探測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生�；谝曨l的煙霧檢測(cè)技術(shù)比基于視頻的火焰檢測(cè)技術(shù)反應(yīng)時(shí)間更早,消防人員能在火勢(shì)蔓延之前就可以采取應(yīng)對(duì)措施,更有利于對(duì)火災(zāi)進(jìn)行有效控制。因此,基于視頻的煙霧檢測(cè)技術(shù)具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。本文對(duì)基于視頻的煙霧檢測(cè)算法進(jìn)行詳細(xì)研究,并在此基礎(chǔ)上提出基于煙霧靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征的煙霧檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文煙霧檢測(cè)算法的有效性和魯棒性。本文的煙霧檢測(cè)算法主要分為兩部分,包括煙霧候選區(qū)域提取算法和候選區(qū)域煙霧識(shí)別算法。本文的主要研究工作如下:(1)研究基于自適應(yīng)均值背景建模的背景差分算法。(2)研究基于光度不變性顏色空間和光度增益的運(yùn)動(dòng)區(qū)域提取算法。(3)根據(jù)煙霧像素在色度(C)、亮度(I)和飽和度(S)分量上的分布范圍,從運(yùn)動(dòng)區(qū)域中篩選出煙霧候選區(qū)域。(4)結(jié)合色調(diào)飽和度描述子(HS-Descriptor)和梯度直方圖(HOG)特征的原理,提出了基于色調(diào)飽和度差分描述子(HS-BS-Descriptor)的煙霧檢測(cè)算法。(5)結(jié)合視頻中煙霧的光流場(chǎng)直方圖(HOF)特征原理,提出了本文的創(chuàng)新點(diǎn),基于HS-BS-Descriptor+HOF的煙霧檢測(cè)算法。(6)研究支持向量機(jī)(SVM)以及分類器評(píng)價(jià)指標(biāo),用SVM算法訓(xùn)練煙霧識(shí)別分類器。
[Abstract]:Fire is one of the main disasters that seriously threaten the safety of public life and property. The traditional fire detection technology has the disadvantages of small scope of application, high price, high false alarm rate, slow response speed and little disaster information. Aiming at the defects of the traditional fire detection technology, the fire smoke detection technology based on video emerges as the times require. The response time of the video based smoke detection technology is earlier than that of the video based flame detection technology. Firefighters can take countermeasures before the fire spreads, which is more conducive to the effective control of the fire. Therefore, video-based smoke detection technology has important research significance and application value. In this paper, the video based smoke detection algorithm is studied in detail, and a smoke detection algorithm based on static and dynamic features of smoke is proposed. Experimental results show the effectiveness and robustness of the proposed smoke detection algorithm. The smoke detection algorithm is mainly divided into two parts, including smoke candidate region extraction algorithm and candidate region smoke recognition algorithm. The main work of this paper is as follows: (1) the background difference algorithm based on adaptive mean value is studied.) the algorithm of extracting moving region based on photometric invariant color space and photometric gain is studied. The range of distributions on the components of C, I and S), The principle of combining HS-Descriptor) with HS-Descriptor and gradient histogram (hog) features is selected from the motion region. A smoke detection algorithm based on HS-BS-Descriptor (HS-BS-Descriptor) is proposed, which combines with the principle of optical flow field histogram (HOF) feature of smoke in video, and the innovation of this paper is presented. The support vector machine (SVM) and the evaluation index of the classifier are studied based on the smoke detection algorithm of HS-BS-Descriptor HOF. The SVM algorithm is used to train the smoke recognition classifier.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1828902