復雜場景下視頻火焰檢測.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，人們越來越適應于使用火進行生產(chǎn)生活。同時，每年火災發(fā)生頻率也在不斷增長。為了創(chuàng)造更加安全可靠地生活，人們開始致力于提高安防方面措施，火災檢測技術也備受人們的重視，成為國內(nèi)外研究的重要課題。近幾年，視頻監(jiān)控技術廣泛應用于交通、小區(qū)和倉庫等環(huán)境下。充分開發(fā)利用視頻監(jiān)控技術，檢測和分析視頻中的火災信息，及時發(fā)出警報，將為人身和財產(chǎn)安全提供有力保障。
　　視頻火焰檢測技術是識別火災的一個重要依據(jù)，通過檢測火焰的特征可判斷是

2、否有火災發(fā)生。事實上，不同材質(zhì)的燃燒物燃燒受光照、氣流等因素影響，火焰會呈現(xiàn)不同的可視化多樣性特征，如運動變化特征、獨特的顏色特征、頻閃特征等。本文對這些火焰特征進行研究，設計基于普通監(jiān)控視頻的火焰檢測算法。
　　在運動檢測方面，本文首先對比分析了視頻場景中運動檢測算法。然后針對復雜場景視頻中火焰塊區(qū)域運動變化情況，提出分塊幀組的運動檢測方法。這種方法提高了相鄰像素間關聯(lián)性，減小了噪點干擾。通過該運動檢測算法，可快速定位到疑似火焰

3、區(qū)域，這樣能夠大大縮短檢測時間，提高檢測效率。最后針對提取的疑似火焰目標區(qū)域，本文設計了兩種視頻火焰檢測方法：
　　一是設計了針對火焰塊區(qū)域的基于顏色矩的視頻火焰檢測方法。該方法分析了大量視頻中火焰塊區(qū)域的顏色矩，并進行統(tǒng)計分析，得到火焰塊區(qū)域的顏色矩變化規(guī)律，構(gòu)建其顏色矩的顏色模型進行處理。通過顏色矩模型檢測，得到疑似火焰區(qū)域，然后利用火焰像素與非火焰像素的閃爍頻率不同，使用小波變換對火焰塊區(qū)域頻率特征進行檢測。最后通過局部加權(quán)

4、算子對火焰區(qū)域進行檢測，消除單個非火焰像素點干擾。
　　二是設計了針對火焰像素的基于視頻的火焰檢測方法，該方法針對單個火焰像素，在HSV顏色空間內(nèi)，對色調(diào)、色飽和度和亮度建立火焰像素顏色模型，減小亮度干擾。利用小波變換分析火焰像素的頻閃特性，利用空域小波變換對火焰塊區(qū)域進行能量分析，判斷出高度疑似火焰區(qū)域。最后進行零散非火焰像素點濾除，提高視頻火焰檢測算法的準確率。
　　實驗表明，兩種方法均能有效檢測出視頻中火焰區(qū)域并呈現(xiàn)在