学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于暗通道的视频烟雾检测算法研究

作　者: 王译
导　师: 王凤文
学　校: 东北大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 烟雾检测运动检测暗通道特征提取支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 3次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

基于视频图像的火灾探测具有灵敏度高,响应时间短、探测范围广、抗干扰能力强等优点,是解决高大空间和室外环境火灾探测的有效方法。烟雾相对于火焰在火灾发生的过程中出现的时间更早,传播范围更远,因此对火灾烟雾的探测对于火灾的早期预警、增加疏散人员和拯救财产的时间具有重要意义。火灾烟雾探测因为其本身的重要应用在火灾探测中变得越来越重要。本文在总结和分析国内外基于视频的烟雾探测的基础上,改进了传统帧差法提取疑似烟雾区域。提出了一种基于暗通道先验的烟雾探测新方法,通过分析定义的暗通道的亮度值判断烟雾的有无和强度,有烟雾的图像其暗通道烟雾区域亮度值比较高,无烟雾图像的暗通道比较暗黑。并选择烟雾的一般鲜明特性,例如凸形度、运动方向、半透明性特征进行研究,和暗通道的烟雾探测方法进行融合,提高系统对烟雾探测的准确性和有效性。最后,为了有效融合烟雾的特征,降低系统的误报率,本文提出了采用支持向量机对烟雾的特征进行学习,来预测图像中烟雾的有无。与其他方法相比,采用支持向量机的特征集和分类器可以应用到其他烟雾的应用中,可推广性强。实验显示,本文提出的基于暗通道先验的烟雾检测算法可以针对不同的烟雾场景,准确的探测到烟雾,不仅可以探测烟雾的有无,还可以大体上探测烟雾的浓度信息,具有很高的可靠性和有效性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章绪论  8-14
  1.1 课题背景及意义  8-9
  1.2 火灾探测技术概述  9-11
    1.2.1 传统火灾探测技术  9-10
    1.2.2 基于视频的火灾检测技术  10-11
  1.3 视频烟雾探测技术的国内外研究及发展现状  11-13
    1.3.1 国内外研究现状  11-12
    1.3.2 烟雾探测研究面临的挑战  12-13
  1.4 本文的主要内容和结构  13-14
第2章疑似烟雾区域提取  14-24
  2.1 疑似烟雾区域提取方法概述  14-16
    2.1.1 背景减除法  14-15
    2.1.2 帧间差分法  15-16
    2.1.3 光流法  16
  2.2 疑似烟雾区域提取与分割  16-20
    2.2.1 阈值分割  17
    2.2.2 改进帧差法  17-20
  2.3 后期处理  20-23
  2.4 本章小结  23-24
第3章基于暗通道的烟雾检测  24-38
  3.1 RGB颜色模型  24-25
  3.2 烟雾图像退化模型  25-28
    3.2.1 入射光衰减模型  25-26
    3.2.2 大气散射模型  26-28
    3.2.3 烟雾图像成像模型  28
  3.3 基于暗通道先验的烟雾检测  28-34
    3.3.1 暗通道先验模型  28-31
    3.3.2 基于暗通道先验的烟雾检测  31-34
  3.4 基于引导滤波的暗通道图像优化  34-36
  3.5 基于暗通道烟雾检测的局限性  36-37
  3.6 本章小结  37-38
第4章火灾烟雾特征提取  38-50
  4.1 烟雾形状特征分析  38-40
  4.2 烟雾运动方向分析  40-46
    4.2.1 块匹配法原理介绍  41-43
    4.2.2 烟雾运动方向的估计  43-46
  4.3 烟雾半透明性特征分析  46-49
  4.4 本章小节  49-50
第5章基于支持向量机的烟雾识别  50-58
  5.1 支持向量机概述  50-51
  5.2 支持向量机  51-54
    5.2.1 最优分类超平面  51-53
    5.2.2 支持向量机  53-54
    5.2.3 核函数  54
  5.3 基于支持向量机的烟雾识别  54-57
  5.4 本章小结  57-58
第6章结论  58-60
参考文献  60-64
致谢  64

基于暗通道的视频烟雾检测算法研究

内容摘要

全文目录

相似论文