基于视频图像的火灾探测方法

›› 2008, Vol. 30 ›› Issue (2): 161-164.

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基于视频图像的火灾探测方法

王振华王慧琴王燕妮李虎胜

西安建筑科技大学信息与控制工程学院，西安710055

出版日期:2008-04-25 发布日期:2018-05-08

Online:2008-04-25 Published:2018-05-08

摘要/Abstract

摘要：

图像型火灾探测是利用摄像机作为探头，对拍摄到的现场视频进行处理和分析，通过形体、颜色等变化特征探测火灾。本文提出一种基于视频图像的火灾探测方法，首先探测视频中是否存在移动区域，然后对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行分割，分别分割计算区域的圆形度，面积变化率，闪烁频率及面积变化趋势特征等，最后通过分析特征进行火灾的探测。在此基础上，对提取的各项特征进行综合分析，从而实现火灾的探测和判别。仿真实验结果证明了算法的有效性。

关键词: 区域分割, 特征提取, HIS颜色模型, 小波

中图分类号:

TP751

王振华王慧琴王燕妮李虎胜. 基于视频图像的火灾探测方法[J]. , 2008, 30(2): 161-164.

[1]	董贤会石锐余晨韵. 一种基于SPIHT编码过程的图像选择加密算法[J]. , 2013, 35(5): 627-632, 640.
[2]	周广涛. 基于奇异值分解的多小波图像去噪方法[J]. , 2013, 35(3): 392-394.
[3]	李国军周晓娜蒋勇李林李少华 . 短波电报信号自动检测技术研究综述[J]. , 2013, 35(3): 337-343.
[4]	章仁飞陈印卢莹 . 基于支持向量机的多类数字调制识别方法[J]. , 2013, 35(2): 181-183，186.
[5]	蓝利君房斌王翊罗辉武. 融合小波变换和颜色聚类的车牌定位方法[J]. , 2013, 35(1): 65-68.
[6]	石锐郑晓平何庆华 . 基于HMM-ANN的咳嗽音识别[J]. , 2012, 34(5): 751-753,783.
[7]	陈志建邓绍江黄桂超. 基于DWT和DCT数字图像鲁棒水印算法[J]. , 2012, 34(5): 726-728.
[8]	樊万梅孙棣华赵敏张路. 考虑光照影响的静态图像感兴趣区域提取[J]. , 2012, 34(2): 280-283.
[9]	何杰朱征宇董曙佳于春雷. 基于概念词的特征提取方法[J]. , 2012, 34(1): 119-122,147.
[10]	刘新东陈焕远佘彩绮. 基于小波阀值降噪和BP神经网络的超短期风电功率预测[J]. , 2011, 33(6): 1006-1010.
[11]	苏维嘉　杨玉逢. 基于DSP&CPLD的便携式振动信号处理系统[J]. , 2010, 32(5): 615-617.
[12]	邓晓博朱青. 基于自适应背景模型的动态场景目标检测[J]. , 2010, 32(3): 275-376,295.
[13]	宋培培万遂人. 分布式光纤传感信号特征提取方法研究[J]. , 2009, 31(5): 820-823.
[14]	李晓冬吴胜军杜耘孙俊英杜俊李小路 . 基于小波的钦州水稻产量多时间尺度分析与预测[J]. , 2009, 31(3): 507-509, 516.
[15]	储霞吴效明黄岳山. 色斑检测图像分析系统的研究现状[J]. , 2008, 30(6): 766-769.

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