检索结果-南通市图书馆

信息技术与信息化 2020年第2期 89-91页

作者：赵文广东电网有限责任公司清远供电局广东清远511500

本文针对以前常用的运动目标检测算法存在的缺陷,结合现场实际情况提出了基于累积差分更新背景减除法,能够避免背景环境下各种因素的干扰,准确捕捉出运动物体。由单片机输出控制信号触发超声波信号电路、电磁波信号电路、音频信号电路,... 详细信息

本文针对以前常用的运动目标检测算法存在的缺陷,结合现场实际情况提出了基于累积差分更新背景减除法,能够避免背景环境下各种因素的干扰,准确捕捉出运动物体。由单片机输出控制信号触发超声波信号电路、电磁波信号电路、音频信号电路,从而驱赶小动物,预防变电站受到破坏。

关键词：累积差分单片机背景减除法

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时空视觉选择性注意机制的视频火焰检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2014年第3期26卷 479-485页

作者：杜静严云洋高尚兵刘以安江南大学物联网工程学院无锡214000 淮阴工学院计算机工程学院淮安223003

引入计算视觉领域中的显著性思想,结合自上而下的视觉注意模型,构建了基于时空视觉选择性注意机制的视频火焰检测模型.该模型用HSV空间的V分量表示火焰的亮度显著性,用RGB空间火焰R和B分量的关系表示火焰的颜色显著性,用局部二值模式的... 详细信息

引入计算视觉领域中的显著性思想,结合自上而下的视觉注意模型,构建了基于时空视觉选择性注意机制的视频火焰检测模型.该模型用HSV空间的V分量表示火焰的亮度显著性,用RGB空间火焰R和B分量的关系表示火焰的颜色显著性,用局部二值模式的3种形式组合成的特征向量之间的距离表示火焰的纹理显著性;为降低模型时间、空间的复杂度,采用主成分分析对局部二值模式特征向量降维,用改进的基于火焰颜色的累积差分表示火焰的运动显著性.最后经加权线性组合各静态、动态特征图,得到当前视频帧的综合显著图.对Bilkent大学火焰视频库中全部的13段火焰视频和通过互联网获得的2段非火焰视频进行实验的结果表明,与其他流行模型相比,该模型可以更准确地检测出视频序列中的火焰区域.

关键词：火焰检测视觉显著性主成分分析局部二值模式累积差分

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基于色彩和闪频特征的视频火焰检测

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计算机科学与探索 2014年第10期8卷 1271-1279页

作者：严云洋吴茜茵杜静周静波刘以安淮阴工学院计算机工程学院江苏淮安223003 江南大学物联网工程学院江苏无锡2141223

基于视频图像的火焰检测是火灾预防的一个重要研究方向。为了提高火焰的检测率,利用RGB和HSI色彩空间中的颜色信息,建立了一种新的火焰色彩模型,应用该模型提取疑似火焰区域。提出了一种基于累积差分RGB三通道的火焰闪频特征抽取方法,... 详细信息

基于视频图像的火焰检测是火灾预防的一个重要研究方向。为了提高火焰的检测率,利用RGB和HSI色彩空间中的颜色信息,建立了一种新的火焰色彩模型,应用该模型提取疑似火焰区域。提出了一种基于累积差分RGB三通道的火焰闪频特征抽取方法,并用逻辑回归(logistic regression,LR)对火焰的闪频特征进行分析,得到了优化的权重和偏斜率,建立了火焰闪频特征值的概率模型。最后将概率模型应用于火焰检测。实验结果表明,该算法对火焰区域检测效果好,适用范围广,且能检测出较小的火焰区域。

关键词：火焰检测火焰闪频色彩模型逻辑回归累积差分

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基于视觉显著性分析的视频火焰检测

基于视觉显著性分析的视频火焰检测

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作者：杜静江南大学

学位级别：硕士

火灾是当今社会发生频率较高的主要灾害之一，它严重威胁了人们的生命和财产安全、影响经济和社会的发展，所以火灾预防意义重大，而火灾预防的重要手段之一是火灾的及时检测。但是传统的感光、感温、感烟等火灾探测器存在检测范围小、... 详细信息

火灾是当今社会发生频率较高的主要灾害之一，它严重威胁了人们的生命和财产安全、影响经济和社会的发展，所以火灾预防意义重大，而火灾预防的重要手段之一是火灾的及时检测。但是传统的感光、感温、感烟等火灾探测器存在检测范围小、响应速度慢、火灾误检率和漏检率较高等缺点。随着计算机图像处理和模式识别技术的飞速发展，基于计算机视觉的视频火焰检测技术展现了其明显的优势，成为了研究热点。本文详细阐述了火灾的视觉特征，介绍并分析了现有视频火焰检测技术的优势和不足，在此基础上，进一步研究了基于视觉显著性分析的视频火焰检测技术。人们在观察一幅图像时，人类视觉系统的选择性注意机制能够不需要训练而快速地定位到图像中的显著物体上，据此本文引入了计算视觉领域中的显著性概念，结合自上而下的视觉注意思想，实现了火焰关键特征的显著性度量，最终构建了时空视觉选择性注意机制的视频火焰检测模型。火焰的亮度、颜色、纹理和闪烁特性是火焰的显著特征。本文首先定义了火焰的亮度和颜色显著度，然后针对主流的RGB模型不能提取火焰中心的亮黄色区域问题，提出了有效的颜色模型，提取了火焰中心的亮黄色区域，一定程度上弥补了火焰中心的空洞，最后对火焰中心的亮白区域所形成的小面积空洞，利用形态学运算进行了填补。为了避免将训练样本和测试样本的纹理特征向量集合直接输入到耗时的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）中进行训练和分类，本文利用了主成分分析（PrincipalComponent Analysis, PCA）方法对训练样本中火焰区域的局部二值模式(Local BinaryPattern, LBP)纹理特征向量进行降维，得到标准的LBP特征向量，然后计算待测疑似火焰区域的LBP特征向量与标准特征向量的距离，从而得到火焰的纹理显著度。针对一般火焰运动目标提取方法造成的误检和对疑似像素点建立复杂的频闪模型耗时的缺点，本文利用累积差分方法，根据火焰的闪烁频率和视频的帧速率，利用两种方法来定义火焰的动态显著度。第一种利用视频图像序列疑似火焰像素点的亮度变化，另一种利用视频图像序列经过小波变换后疑似火焰像素点的改进高频能量过零次数。本文利用两种方法生成火焰的显著图。第一种利用线性加权方法融合火焰的亮度、颜色、纹理和利用亮度变化得到的动态特征，另一种利用四元数离散余弦变换方法融合火焰的另外两种颜色、纹理和利用过零次数得到的动态特征。前者简单有效，后者能够进一步提高火焰目标的显著度。本文使用Bilkent大学视频库中全部的13段火焰视频、2段非火焰视频和通过互联网获得的4段非火焰视频进行了实验，实验结果表明，由于本文计算得到的火焰静态、动态特征比较准确、稳健，与其他主流算法相比，本文所提出的火焰检测算法，具有准确率高、鲁棒性强的特点。

关键词：火焰特征视觉显著性局部二值模式累积差分多特征融合火焰检测视频检测

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