基于特征對比度的視覺注意和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的林區(qū)火焰智能檢測技術(shù)研究.pdf

1、林區(qū)火焰檢測對保護我國森林資源具有重要的意義。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，林區(qū)火災(zāi)檢測正朝著智能化方向發(fā)展。視頻圖像處理技術(shù)的應(yīng)用擴大了火焰檢測的范圍，提高了火災(zāi)檢測的精度，縮短了檢測和預(yù)報時間，并且能夠提供更加豐富直觀的火災(zāi)信息。因此，基于視頻圖像的火災(zāi)檢測技術(shù)作為一種新型、有效、智能的探測技術(shù)越來越受到人們的關(guān)注。
　　本文主要研究了基于視頻圖像處理的林區(qū)火焰智能檢測算法，提出了一種新的火焰檢測算法。首先本文不直接研究火焰顏色與運動特

2、征，而是引入視覺注意模型計算模型，利用視覺特征對比度（運動和顏色）生成顯著圖，進而找到感興趣區(qū)域，再對感興趣區(qū)域進行火焰時空特征檢測，最后使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器作最終判決。本文的主要工作內(nèi)容如下：
　　1.分析了火焰檢測的技術(shù)難點，在前人研究工作基礎(chǔ)上提出了開放環(huán)境下火焰檢測的算法流程。
　　2.本文將視覺選擇注意機制引入到開放環(huán)境下視頻圖像的感興趣區(qū)域提取。并且，針對傳統(tǒng)視覺注意模型是基于高斯金字塔構(gòu)架，計算量相對較大，不適

3、合實時性檢測要求的缺點，本文提出了視覺特征對比度的方法：即在圖像原級上計算對比度顯著性圖，從而減少了計算量。
　　3.針對林區(qū)開放環(huán)境下光照條件不斷變化，提出基于視覺特征對比度的火焰顏色檢測方法。由于光照影響作用于整幅圖像，而火焰顏色的特征對比度基本上不隨光照改變。因此，基于對比度的本文方法對光照變化不敏感；并且相比于傳統(tǒng)的顏色判據(jù)提取火焰目標的方法來說，本文方法對場景中噪聲干擾具有更強的魯棒性。
　　4.本文對疑似火焰區(qū)域

4、的動態(tài)時空特征進行了研究，包括火焰運動時空不一致性、火焰區(qū)域蔓延性和火焰區(qū)域的紋理特征。針對火焰運動方向和大小的隨機性特征，火焰運動具有時空上的不一致性，本文提出使用包含運動大小和方向信息的二維信息熵來度量火焰運動的時空不一致性。并且文中使用了蔓延率描述火焰在時空上面積的擴張性變化，以及利用小波高頻能度量火焰區(qū)域的紋理特征。
　　5.本文設(shè)計了基于概率分析的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器對火焰進行識別。首先對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行了結(jié)構(gòu)設(shè)計，然后采用P