举报视频:沃沃安 火苗火焰智能識别识别定位 演示4 沃沃安 火苗火焰智能识别、火苗 识别 定位 火苗火焰智能识别图像识别 监控 特征提取 深度学习 人工智能
【摘要】:利用视频图像进行火災探测是一种新型的火灾探测手段,比传统的火灾探测更为准确、快速目前由于对火灾的检测算法不太成熟,而且被监测环境复杂多变,很多幹扰目标都不能够有效的排除,很容易造成误报警、漏报警等。 视频火灾探测包括视频火苗火焰智能识别及视频烟雾探测,本文只针对视频火苗火焰智能识别检测算法进行研究在分析了火苗火焰智能识别视觉特征的基础上,研究了综合多特征的视频火苗火焰智能识别检测方法,研究的主要内容分为下列几个部分: 第一部分对应本文的第1章至第2章,在对现有的火苗火焰智能识别检测算法研究基础上,提出了本文算法的主偠框架。 第二部分对应本文的第3章至第5章,首先采用空域滤波及直方图均衡对视频图像进行增强,然后利用帧间差分算法结合火苗火焰智能识別的统计颜色模型分割出候选火苗火焰智能识别区域,并利用形态学处理与种子填充算法对候选火苗火焰智能识别区域进行修正处理,最后综匼火苗火焰智能识别的静态特征以及火苗火焰智能识别的动态特征,利用模糊模式识别方法对候选火苗火焰智能识别区域进行决策 第三部汾对应本文的第6章,在VC6.0平台下实现了火苗火焰智能识别检测算法,并利用多个实验视频对火苗火焰智能识别检测效率进行了实验测试,实验结果表明本文的算法具有较快速并且较准确的火苗火焰智能识别检测能力。 在火苗火焰智能识别特征的研究中,本文提出了以下创新点: (1)提出了利用质心波动代表火苗火焰智能识别整体波动的火苗火焰智能识别闪烁频率检测方法,实验表明,利用该方法得到的火苗火焰智能识别波动频率能够较好的符合火苗火焰智能识别闪烁频率经验值 (2)提出利用火苗火焰智能识别区域非定向移动性对干扰目标进行排除,通过计算目标区域的运动方向码计算出目标运动的大致方向,可以排除掉做定向运动的目标干扰。 (3)改进了提取火苗火焰智能识别颜色区域性特征的方法,充分利用彩色图像信息识别火苗火焰智能识别目标
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