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基于视频的火焰检测算法研究

作　者: 郑璐
导　师: 彭强
学　校: 西南交通大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 火焰检测纹理差分边缘检测支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 73次
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内容摘要

随着现代社会的飞速发展,人口与建筑密度不断增加,火灾的破坏性也在逐年增长,火灾探测技术正受到越来越多国内外学者的关注。与此同时,视频监控系统在交通、金融、公共安全等众多领域的广泛普及,也为这一新的火灾检测技术的应用和推广铺垫了广阔的市场前景,其中的火焰检测识别是整个系统最关键的部分。火焰受到燃烧材质、光照条件、空气对流、物体遮挡等诸多因素影响,呈现出视觉特征上的多样性和不稳定性。本文从图像分析的角度研究：首先借助火焰的运动特征和颜色特征对视频图像进行处理,提取其中疑似火焰区域；接着计算出这些区域所对应的边缘纹理差分信息；在此基础之上利用闪烁统计等方法提取鲁棒的视频火焰特征,进而使用种子生长法来填充火焰区域,为后期的识别打下良好的基础。针对较难识别的火焰视频,结合支持向量机研究其在不同核函数下的识别率。收集和分析产生火焰虚警的视频,根据造成虚警的干扰要素进行整理和分类。研究提取的特征值用支持向量机来分类,并在不同核函数下统计分析识别率。最后,本文设计了火焰检测系统软件实验平台,并对算法进行了测试,结果表明此系统具有良好的检测效果。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-11
第1章绪论  11-16
  1.1 课题的研究意义  11-12
  1.2 国内外火焰检测研究分析  12-14
  1.3 论文的研究内容及章节安排  14-16
第2章火焰在视频中的特性  16-30
  2.1 火焰的运动特征  16-17
    2.1.1 火焰的运动检测  16
    2.1.2 实验结果及分析  16-17
  2.2 火焰在颜色空间的分布  17-25
    2.2.1 RGB颜色空间  18-19
    2.2.2 基于RGB颜色空间的火焰检测  19-20
    2.2.3 YCbCr颜色空间  20-21
    2.2.4 基于YCbCr颜色空间的火焰检测  21-24
    2.2.5 实验结果及分析  24-25
  2.3 火焰的颜色矩  25-27
  2.4 火焰的纹理特征  27-30
    2.4.1 纹理的分类  27-28
    2.4.2 火焰的纹理  28-30
第3章火焰区域的分割  30-45
  3.1 图像分割技术  30
  3.2 分割技术的分类  30
  3.3 火焰的边缘检测  30-35
    3.3.1 基于Sobel算子的边缘检测  31-32
    3.3.2 基于Laplace算子的边缘检测  32
    3.3.3 基于Canny算子的边缘检测  32-33
    3.3.4 实验结果及分析  33-35
  3.4 火焰纹理差分  35-36
  3.5 火焰纹理二值化  36-37
  3.6 火焰闪烁特性  37-40
  3.7 火焰区域种子生长法  40-41
    3.7.1 区域生长法  40
    3.7.2 种子像素的选取  40-41
    3.7.3 火焰区域连通性  41
    3.7.4 火焰区域合并准则  41
  3.8 种子生长前后的对比试验  41-45
第4章机器学习  45-59
  4.1 机器学习的理论  45-47
    4.1.1 监督学习介绍  46
    4.1.2 无监督学习介绍  46-47
    4.1.3 半监督学习介绍  47
  4.2 支持向量机的原理及研究现状  47-49
    4.2.1 支持向量机的原理  47-48
    4.2.2 支持向量机的研究应用  48-49
  4.3 支持向量机的核函数  49-50
  4.4 支持向量机参数的选择  50
  4.5 不同核函数的实验结果对比  50-59
第5章火焰检测系统的实现  59-68
  5.1 实验运行环境  59
  5.2 系统运行界面  59-61
  5.3 测试结果  61-68
结论  68-69
致谢  69-70
参考文献  70-74
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果  74

基于视频的火焰检测算法研究

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