發(fā)布時(shí)間：2023-04-19 04:17

　　煙霧的實(shí)時(shí)視頻探測(cè)可用于早期森林火災(zāi)的預(yù)警,然而,由于煙霧具有飄動(dòng)、擴(kuò)散、閃爍等特性,通過實(shí)時(shí)視頻提取煙霧區(qū)域具有極大挑戰(zhàn)。本文根據(jù)人眼視覺注意力機(jī)制,將陰燃煙霧看作視頻中湍流和灰色顯著的區(qū)域,提出了一種基于顯著性檢測(cè)和SURF-VIBE模型的疑似煙霧區(qū)域提取算法。首先采用一種基于PoolNet的顯著性檢測(cè)方法獲得煙霧顯著性圖譜,通過VIBE運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法獲得視頻中運(yùn)動(dòng)前景,并使用SURF特征匹配算法消除相機(jī)抖動(dòng)等對(duì)運(yùn)動(dòng)前景帶來的干擾,再由計(jì)算出的運(yùn)動(dòng)前景構(gòu)造運(yùn)動(dòng)能量函數(shù),對(duì)顯著性譜進(jìn)行估計(jì),最終提取出疑似煙霧區(qū)域。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明:該算法檢測(cè)準(zhǔn)確率為91.3%,每幀檢測(cè)速度為0.028 s,可用于實(shí)時(shí)視頻煙霧探測(cè)。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
引言
1 本文算法
    1.1 算法整體框架
    1.2 PoolNet顯著性檢測(cè)算法
    1.3 基于SURF-VIBE模型的顯著圖分割
2 結(jié)果與分析
    2.1 實(shí)驗(yàn)說明
    2.2 定性分析
    2.3 量化對(duì)比分析
3 結(jié)論



本文編號(hào)：3793696