智能視頻系統(tǒng)中的火焰檢測算法研究.pdf

1、火災(zāi)對人類的生命財產(chǎn)、社會資源、自然環(huán)境和生態(tài)平衡都構(gòu)成了極大的威脅，如何預(yù)防火災(zāi)是世界各國人民共同面臨的一個問題。目前國內(nèi)外應(yīng)用于消防方面的系統(tǒng)主要是基于傳感器的傳統(tǒng)煙火檢測系統(tǒng)，這種系統(tǒng)在空間適應(yīng)能力上存在很大的局限性。近年來，隨著可視化設(shè)備和數(shù)字圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，研究者們提出了一種新的基于視頻圖像的火焰檢測方法?；谝曨l圖像的火災(zāi)檢測方法融合了計算機視覺、數(shù)字圖像處理、模式識別和信號處理等方面的技術(shù)，不受環(huán)境和距離的限制，自

2、動識別視頻中的火焰，能起到早期火災(zāi)預(yù)警的作用。
　　本文以固定相機模式的監(jiān)控視頻為研究對象，提出并實現(xiàn)了一套火焰檢測算法。本文的主要內(nèi)容包括以下幾個方面：首先對火焰的特征進行研究，從靜態(tài)特征和動態(tài)特征兩方面分析了火焰的視覺特征。在靜態(tài)特征方面，通過對比不同的火焰顏色模型，得到了能較好描述火焰顏色的模型；在動態(tài)特征方面，利用PCA的方法提取特征火，同時結(jié)合方差、峰度和偏度分析了火焰外圍的不穩(wěn)定特性，采用短時平均過零率與PCA相結(jié)合的

3、方法分析了火焰的閃動頻率，利用圓度和相似度分析了火焰形狀的不規(guī)則性。然后根據(jù)視頻火焰檢測的一般步驟，并結(jié)合火焰的視覺特征，設(shè)計了一套火焰檢測算法。該算法主要包括三個模塊：前景檢測、特征分析、特征融合。特征分析模塊直接采用了火焰動態(tài)特征分析時提出的方法，其他兩個模塊則對常用的方法進行了改進，采用了更適合于本算法的方法。在前景檢測模塊中，本文采用了顏色與運動信息相結(jié)合的方法。其中，運動目標的提取采用了減背景的背景建模方法，相比傳統(tǒng)的背景建模

4、法，這種方法效率更高。而顏色信息的加入則可以排除不具有火焰顏色的運動物體的干擾。在特征融合模塊中，本文結(jié)合火焰特征的優(yōu)先級，對大多數(shù)投票方案進行了改進，采用了設(shè)置權(quán)重的投票方案對動態(tài)特征判別結(jié)果進行融合，并給出最終的檢測結(jié)果。
　　以本文所提出的火焰檢測算法為基礎(chǔ)，我們設(shè)計了一套智能視頻火焰檢測系統(tǒng)，并對不同環(huán)境下的大量視頻進行了測試。測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)具備實時檢測能力，識別率高、誤檢率低，且具有一定的抗干擾能力，可靠性較高，擁