本文關(guān)鍵詞：基于視頻監(jiān)控平臺(tái)的室內(nèi)火焰探測(cè)算法研究　出處：《天津大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：火在人們的日常生活中扮演著重要的角色,但如果發(fā)生火災(zāi),后果將是災(zāi)難性的,為了減少火災(zāi)造成的損失,要在火災(zāi)初期盡可能發(fā)現(xiàn)火情,將火災(zāi)消滅在萌芽狀態(tài),而現(xiàn)有的火災(zāi)報(bào)警設(shè)備在實(shí)際使用中存在一定的局限性,容易受外界環(huán)境的干擾,不能實(shí)現(xiàn)火災(zāi)初期報(bào)警。為了克服現(xiàn)有火災(zāi)探測(cè)器的種種缺陷,本文提出了一種基于視頻監(jiān)控平臺(tái)的室內(nèi)火災(zāi)探測(cè)算法,能有效克服現(xiàn)有火災(zāi)探測(cè)設(shè)備的缺陷,在火災(zāi)發(fā)生的初期發(fā)出報(bào)警信號(hào),將火災(zāi)造成的損失降到最低。本文研究基于現(xiàn)有視頻監(jiān)控平臺(tái),通過(guò)SDK開(kāi)發(fā)包獲取視頻碼流,將獲取的視頻碼流轉(zhuǎn)化為便于進(jìn)行視頻處理的格式,同時(shí)采用共享內(nèi)存的方式實(shí)現(xiàn)不同進(jìn)程間視頻數(shù)據(jù)的共享。首先,研究了火焰前景提取算法,包括幀差法、高斯背景建模法和光流法,在深入研究這些算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合火焰的運(yùn)動(dòng)特征和色彩信息,提出了一種新型的火焰前景提取算法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證此前景提取算法能夠得到完整的火焰輪廓,便于后續(xù)火焰特征的提取。在得到完整火焰輪廓的基礎(chǔ)上,深入研究了在不同場(chǎng)所、不同光照強(qiáng)度下火焰識(shí)別的主要特征,包括靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征,以及火焰特征的提取算法,最終決定采用顏色特征、頻率特征、相關(guān)性特征、圓形度特征、向上性特征等作為火焰識(shí)別的主要特征。最后,通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本系統(tǒng)能準(zhǔn)確識(shí)別出各種不同室內(nèi)環(huán)境下突發(fā)的火焰,同時(shí)能有效地避免光線移動(dòng)、人影晃動(dòng)所造成的干擾。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法的識(shí)別準(zhǔn)確率在90%以上,識(shí)別時(shí)間大約在5-20秒。
[Abstract]:Fire plays an important role in people's daily life, but if there is a fire, the consequences will be catastrophic, in order to reduce the loss caused by fire, may be found to do fire early in the fire, the fire will be nipped in the bud, and the existing fire alarm equipment has certain limitation in practical use that is easily disturbed by the environment, can not be achieved at the initial stage of a fire alarm. In order to overcome the shortcomings of existing fire detectors, this paper proposes a fire detection algorithm based on video surveillance platform, can overcome the existing fire detection equipment defects effectively, an alarm signal in the early stage of the fire, the fire loss to a minimum. This paper based on the existing video monitoring platform, access to video stream through the SDK development kit, the video stream into easy video processing and format. By the way of shared memory sharing video data between different processes. First, study the flame foreground extraction algorithm, including frame difference method, Gauss background modeling method and optical flow method, based on in-depth research on these algorithms, combined with the motion of the flame features and color information, proposes a new algorithm for extracting foreground of flame through the experiment, this algorithm can extract the foreground of flame contour complete, easy to extract the features. In the subsequent flame based complete flame contour, studied in different places, different light intensity of the main features of flame recognition, including static and dynamic feature extraction algorithm, and flame characteristics, finally the color characteristic, frequency characteristic, correlation characteristic, circularity, to feature as the main feature of fire flame recognition. Finally, through a lot of experiments. The system can accurately identify all kinds of unexpected fires in indoor environment, and effectively avoid the interference caused by the movement of light and the motion of human figures. The experimental results show that the recognition accuracy of the algorithm is over 90%, and the recognition time is about 5-20 seconds.

【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN948.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1404632