基于運動上下文信息學(xué)習(xí)的室內(nèi)視頻煙霧預(yù)警算法研究
發(fā)布時間:2021-06-14 07:22
火災(zāi)的發(fā)生往往會造成重大的經(jīng)濟損失和人員傷亡,尤其室內(nèi)火災(zāi),由于室內(nèi)空間狹小,同時存在其他可燃物,人員逃生需要一定的時間等因素的限制,增加了人員傷亡的幾率。因此,建立一套完整室內(nèi)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)是預(yù)防火災(zāi)發(fā)生的重要措施之一。煙霧是初期火災(zāi)發(fā)生的特征之一,隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展,智能視頻監(jiān)控在安防領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用。本文提出一種基于視頻圖像的室內(nèi)煙霧預(yù)警算法,該算法可以快速識別火災(zāi)煙霧信息,及時發(fā)出預(yù)警信號,警示工作人員對預(yù)警區(qū)域進行核實和處理。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下:1.使用改進的ViBe算法對疑似煙霧提取。幀間差分法、高斯混合背景建模法、光流法、ViBe等是檢測視頻運動目標常用的算法,由于視頻煙霧檢測具有實時性強,檢測效率高等要求,并且ViBe算法是像素級檢測,更加符合現(xiàn)實場景下的煙霧檢測。為了減少視頻煙霧中非煙霧因素的干擾,本文提出了一種改進的ViBe算法,在原有ViBe算法的基礎(chǔ)上對煙霧運動方向進行約束、判斷,最大限度降低視頻煙霧中的非煙霧區(qū)域的干擾。2.采用運動上下文信息學(xué)習(xí)的混合深度網(wǎng)絡(luò)對疑似煙霧區(qū)域檢測。傳統(tǒng)的煙霧檢測技術(shù)由于存在人為因素,對煙霧檢測實時性、誤報率、漏檢...
【文章來源】:鄭州輕工業(yè)大學(xué)河南省
【文章頁數(shù)】:65 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
MFR-DenseNet結(jié)構(gòu)模型圖
高光譜像素RNN模型圖
煙霧
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于運動篩選和3D卷積的視頻早期煙霧檢測[J]. 高聯(lián)欣,魏維,胡泳植,馮宇浩. 計算機工程與應(yīng)用. 2020(17)
[2]基于高斯混合模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻煙霧檢測[J]. 李鵬,張炎. 激光與光電子學(xué)進展. 2019(21)
[3]深度學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用研究綜述[J]. 鄭遠攀,李廣陽,李曄. 計算機工程與應(yīng)用. 2019(12)
[4]采用聚合Gabor核和局部二元模式的煙霧識別方法[J]. 袁非牛,李鋼,夏雪,章琳,周宇. 小型微型計算機系統(tǒng). 2019(04)
[5]面向煙霧識別與紋理分類的Gabor網(wǎng)絡(luò)[J]. 袁非牛,夏雪,李鋼,章琳,史勁亭. 中國圖象圖形學(xué)報. 2019(02)
[6]基于多特征融合與雙向RNN的細粒度意見分析[J]. 郝志峰,黃浩,蔡瑞初,溫雯. 計算機工程. 2018(07)
[7]視頻煙霧檢測研究進展[J]. 史勁亭,袁非牛,夏雪. 中國圖象圖形學(xué)報. 2018(03)
[8]基于級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻動態(tài)煙霧檢測[J]. 陳俊周,汪子杰,陳洪瀚,左林翼. 電子科技大學(xué)學(xué)報. 2016(06)
[9]基于改進的幀間差分運動目標提取算法[J]. 趙婷,鄭紫微. 無線通信技術(shù). 2016(02)
[10]一種基于雙波段紅外視頻火災(zāi)探測器的研制[J]. 陳學(xué)軍,楊永明. 電子測量與儀器學(xué)報. 2016(03)
博士論文
[1]基于仿生智能優(yōu)化的圖像處理算法研究[D]. 郭艷菊.河北工業(yè)大學(xué) 2014
[2]圖像形態(tài)學(xué)和小波分析在圖像增強與邊緣檢測中的應(yīng)用[D]. 遲健男.東北大學(xué) 2005
碩士論文
[1]室內(nèi)火災(zāi)煙霧識別算法研究[D]. 王慎波.天津大學(xué) 2016
[2]基于光流法的運動目標檢測和跟蹤算法研究[D]. 劉潔.中國礦業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于信息融合的無線電氣火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)研究[D]. 霍柳行.河南理工大學(xué) 2011
[4]視頻圖像中的煙霧檢測方法研究[D]. 楊杰.西南交通大學(xué) 2011
[5]視頻火災(zāi)煙霧檢測相關(guān)方法研究[D]. 安聞川.哈爾濱理工大學(xué) 2011
[6]基于圖像處理的室內(nèi)視頻火災(zāi)煙霧識別方法[D]. 章巧娟.華中科技大學(xué) 2011
[7]視頻火災(zāi)安全監(jiān)控系統(tǒng)在大空間建筑中的設(shè)計及應(yīng)用[D]. 王云.山東科技大學(xué) 2010
[8]基于圖像處理的火災(zāi)探測系統(tǒng)的研究[D]. 董墨.沈陽理工大學(xué) 2008
本文編號:3229344
【文章來源】:鄭州輕工業(yè)大學(xué)河南省
【文章頁數(shù)】:65 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
MFR-DenseNet結(jié)構(gòu)模型圖
高光譜像素RNN模型圖
煙霧
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于運動篩選和3D卷積的視頻早期煙霧檢測[J]. 高聯(lián)欣,魏維,胡泳植,馮宇浩. 計算機工程與應(yīng)用. 2020(17)
[2]基于高斯混合模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻煙霧檢測[J]. 李鵬,張炎. 激光與光電子學(xué)進展. 2019(21)
[3]深度學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用研究綜述[J]. 鄭遠攀,李廣陽,李曄. 計算機工程與應(yīng)用. 2019(12)
[4]采用聚合Gabor核和局部二元模式的煙霧識別方法[J]. 袁非牛,李鋼,夏雪,章琳,周宇. 小型微型計算機系統(tǒng). 2019(04)
[5]面向煙霧識別與紋理分類的Gabor網(wǎng)絡(luò)[J]. 袁非牛,夏雪,李鋼,章琳,史勁亭. 中國圖象圖形學(xué)報. 2019(02)
[6]基于多特征融合與雙向RNN的細粒度意見分析[J]. 郝志峰,黃浩,蔡瑞初,溫雯. 計算機工程. 2018(07)
[7]視頻煙霧檢測研究進展[J]. 史勁亭,袁非牛,夏雪. 中國圖象圖形學(xué)報. 2018(03)
[8]基于級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻動態(tài)煙霧檢測[J]. 陳俊周,汪子杰,陳洪瀚,左林翼. 電子科技大學(xué)學(xué)報. 2016(06)
[9]基于改進的幀間差分運動目標提取算法[J]. 趙婷,鄭紫微. 無線通信技術(shù). 2016(02)
[10]一種基于雙波段紅外視頻火災(zāi)探測器的研制[J]. 陳學(xué)軍,楊永明. 電子測量與儀器學(xué)報. 2016(03)
博士論文
[1]基于仿生智能優(yōu)化的圖像處理算法研究[D]. 郭艷菊.河北工業(yè)大學(xué) 2014
[2]圖像形態(tài)學(xué)和小波分析在圖像增強與邊緣檢測中的應(yīng)用[D]. 遲健男.東北大學(xué) 2005
碩士論文
[1]室內(nèi)火災(zāi)煙霧識別算法研究[D]. 王慎波.天津大學(xué) 2016
[2]基于光流法的運動目標檢測和跟蹤算法研究[D]. 劉潔.中國礦業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于信息融合的無線電氣火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)研究[D]. 霍柳行.河南理工大學(xué) 2011
[4]視頻圖像中的煙霧檢測方法研究[D]. 楊杰.西南交通大學(xué) 2011
[5]視頻火災(zāi)煙霧檢測相關(guān)方法研究[D]. 安聞川.哈爾濱理工大學(xué) 2011
[6]基于圖像處理的室內(nèi)視頻火災(zāi)煙霧識別方法[D]. 章巧娟.華中科技大學(xué) 2011
[7]視頻火災(zāi)安全監(jiān)控系統(tǒng)在大空間建筑中的設(shè)計及應(yīng)用[D]. 王云.山東科技大學(xué) 2010
[8]基于圖像處理的火災(zāi)探測系統(tǒng)的研究[D]. 董墨.沈陽理工大學(xué) 2008
本文編號:3229344
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