室內(nèi)場景火苗檢測算法研究與視覺預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、火災(zāi)一直威脅著人類生命和財(cái)產(chǎn)的安全，提前檢測出火災(zāi)并發(fā)出預(yù)警信息一直是一個(gè)重要的研究課題。近二十多年來，隨著科技的快速發(fā)展，基于視覺的火災(zāi)檢測技術(shù)成為預(yù)防火災(zāi)的一個(gè)主要研究方向。基于視覺的火災(zāi)檢測運(yùn)用監(jiān)控視頻可以得到更豐富的信息，抗干擾能力更強(qiáng)，適用的區(qū)域也更廣泛。然而目前基于視覺的火災(zāi)檢測的研究工作主要是對(duì)于已經(jīng)燃燒起來的火焰進(jìn)行分析，還沒有學(xué)者針對(duì)初期的火苗進(jìn)行研究。在公交車、加油站、易燃倉庫等場景中，一旦出現(xiàn)火苗，就可能會(huì)造成不可

2、估量的損失。根據(jù)這些特殊場景的需求，本文針對(duì)室內(nèi)場景的火苗視頻，研究了火苗的靜態(tài)特性與動(dòng)態(tài)特性，提出了一套完整的火苗檢測方法。通過不同場景的火苗視頻進(jìn)行測試，本文提出的方法有較低的虛警率和較高的準(zhǔn)確率。本文的主要研究內(nèi)容有：
　?。?）研究了靜態(tài)火苗的顏色特性與輪廓形狀特性。分析了火苗在不同顏色模型下的統(tǒng)計(jì)特征，利用火苗的顏色特征分割火苗圖像，對(duì)比分析火苗圖像在不同顏色模型下的分割結(jié)果，得到最佳的表示火苗的顏色模型。應(yīng)用鏈碼得到火

3、苗邊界信息，然后用傅里葉描述子、Hu不變矩特征表述火苗的邊界形狀，對(duì)比分析了傅里葉描述子與Hu不變矩特征表述火苗邊界的可靠性。
　?。?）研究了火苗視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測?；鹈缬衅洫?dú)特的運(yùn)動(dòng)特性，火苗出現(xiàn)時(shí)可以看作是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，火苗出現(xiàn)后，又是靜止不動(dòng)的。針對(duì)火苗運(yùn)動(dòng)的特性，提出改進(jìn)型的幀間差分法檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，去除大量與火苗顏色相近的背景信息。
　?。?）研究了火苗的幀間動(dòng)態(tài)特征?；鹈缡且粋€(gè)具有穩(wěn)定的形態(tài)的目標(biāo)，幀間的火苗具有連