基于累积量和主运动方向的视频烟雾检测方法

视频烟雾检测具有响应速度快、非接触等优点。但现有的视频检测方法误报率比较高。通过分析早期火灾烟雾运动规律,提出了一种适用于普通视频的烟雾检测方法。为了加快检测速度,将视频图像分割成大小相等的块,并估计每个块的运动方向。采用滑动时间窗口生成块运动方向时间序列,在此时间序列的基础上计算块的累积量和主运动方向。累积量可以反映出运动持续的程度,而主运动方向表明每个块最可能的运动方向,可以有效地抑制噪声的干扰。根据累积量和主运动方向提取出3维特征矢量,采用贝叶斯分类器进行烟雾的检测。实验结果表明,该方法鲁棒性高、速度快,能够准确地检测烟雾的出现。     

基于视频的实时烟雾检测算法

为了解决实际烟雾检测中的准确率低、适应性差和速度慢三大问题并提高实时烟雾检测效率,提出基于块的实时烟雾改进算法。首先采用一种基于块的背景减除法提取运动块,再使用归一化的YIQ空间烟雾颜色模型对运动块进行色度检测。然后对由运动块组成的连通域进行时间域上的快速运动方向估计,从而获得烟雾区域,并消除运动异常块的干扰。实验结果表明,该算法简单有效,计算速度快,能适应场景光照变化,能实时检测到烟雾。     

多特征分析的视频烟雾检测方法

提出了一种视频烟雾检测方法,利用烟雾颜色、运动方向以及纹理等特征区分烟雾,并在检测烟雾的同时找到火源位置。引入暗原色先验方法提取出与烟雾颜色相似的区域作为烟雾候选区;通过分析图像局部纹理特征估计图像块的运动方向,排除运动方向向下的非烟雾区域,从而缩小烟雾候选区;将烟雾候选区的一系列特征作为支持向量机的输入,分类为烟雾和非烟雾;根据被检测出的烟雾在视频帧中的具体位置以及对应位置出现烟雾的频数估计火源在视频帧中的位置。与相关算法的实验结果进行了比较,证明了该算法的有效性。     

基于混合高斯运动检测模型与多特征的烟雾识别算法

为了有效克服复杂环境下动态、静态疑似烟雾物体的干扰,实现对烟雾的实时准确检测,提出基于混合高斯运动检测模型与多特征分析的烟雾识别算法。首先应用优化的混合高斯运动分析模型对视频图像序列进行运动区域提取,然后依据烟雾的颜色特性、形状不规则性及面积扩散特点,对提取的疑似烟雾运动区域进行分析与筛选,从而判定出其是否为烟雾。实验结果表明:该算法可实时提取视频中的烟雾区域,并有效剔除疑似烟雾区域的干扰,具有良好的烟雾识别能力。     

基于YUV颜色空间和多特征融合的视频烟雾检测

针对基于视频的烟雾检测方法在复杂环境中存在高误报、高漏报问题,提出了一种基于YUV颜色空间和多特征融 合的视频烟雾检测算法。首先通过高斯混合模型检测运动区域,然后应用YUV颜色空间烟雾像素过滤方法确定疑似烟雾区域,进一步将疑似区域块分割后使用离散小波变换和均匀局部二值模式提取烟雾纹理特征,最后多特征融合并通过Real AdaBoost分类器进行火灾识别分类。实验结果表明,高斯混合模型能够有效检测运动区域,运动区域YUV颜色空间过滤可以滤除大量非烟雾像素区域,选取的烟雾特征及分类方法具有更高的识别精度,多个场景视频测试表明所提出的视频烟雾检测算法相比同类算法具有识别准确度更高、误报率更低,从而更符合不同的应用场景。     

基于运动和颜色的视频烟雾检测算法

为了提高视频烟雾检测的准确性,有效排除视频中类似烟雾运动的物体,降低对环境光照变化产生的误检,提出了基于运动和颜色改进的烟雾检测算法.该算法能有效克服被检测场景光照的变化、背景混乱运动、以及运动目标阴影带来的干扰.它由两部分构成:烟雾运动检测和烟雾颜色特征的提取.该算法通过运动分割的方法检测出运动的像素,把归一化rgb空间颜色模型引入,以剔除疑似烟雾区域的干扰,并有效减小光照变化等影响.     

城镇森林交界域视频烟雾检测算法

针对城镇森林交界域火灾烟雾视频检测准确率低问题,提出一种融合多项图像特征和深度学习的视频烟雾检测算法。通过Vi Be方法提取前景变化区域,根据烟雾模糊特征和角点信息排除部分纹理细节较明显的区域。在此基础上,以颜色特征为判据进一步缩小检测范围,使用累积帧差法排除运动刚体的干扰,利用深度学习模型识别目标是否为烟雾。采用级联分类器的方式设计整体算法,并使用并行计算技术进行实现。实验结果和工程案例表明,该算法能够实现城镇森林交界域火灾早期烟雾的精准识别。     

基于稠密光流和边缘特征的烟雾检测算法

为了克服传统火灾烟雾检测技术的缺陷,提高视频烟雾检测算法的检测率,通过观察烟雾运动的特性,提出一种基于稠密光流和边缘特征的烟雾检测算法。该算法首先利用混合高斯背景建模和帧差相结合的方法提取运动区域,然后将此运动区域池化为上、中、下三部分,并在每个池化区域提取光流矢量特征和边缘方向直方图。考虑到烟雾运动在时域中的连续相关性,提取相邻三帧的烟雾特征向量以提高算法的鲁棒性。最后使用支持向量机进行训练和烟雾检测。实验结果表明,该算法在测试视频集上准确率超过94%,与现有方法相比,能更好地适应实际应用中复杂的环境条件。     

基于颜色直方图和小波变换的视频烟雾检测

从视频中自动识别烟雾在火灾早期预报警、尾气识别等实际应用中具有重要意义。烟雾检测的难点之一在于如何排除与烟雾颜色相近的运动对象的干扰。为了保证检测效果和实时性,提出使用静态的小波统计特征来排除汽车、行人等干扰区域。该算法首先使用背景剪除法获取运动区域,然后利用颜色直方图映射来提取符合烟雾色彩特征的疑似区,最后分别对背景和相应的视频帧做小波变换并对二者求差,根据差值图像的统计特征来去除疑似区域中的非烟雾物体。实验结果表明,该方法正确率较高,检错率较低,且基本达到实时效果。     

时空特征局部保持的运动视频关键帧提取

为提高运动视频关键帧的运动表达能力和压缩率,提出柔性姿态估计和时空特征嵌入结合的运动视频关键帧提取技术。首先,利用人体动作的时间连续性保持建立具有时间约束限制的柔性部件铰接人体（ST-FMP）模型,通过非确定性人体部位动作连续性约束,采用N-best算法估计单帧图像中的人体姿态参数;接着,采用人体部位的相对位置和运动方向描述人体运动特征,通过拉普拉斯分值法实施数据降维,获得局部拓扑结构表达能力强的判别性人体运动特征向量;最后,采用迭代自组织数据分析技术（ISODATA）算法动态地确定关键帧。在健美操动作视频关键帧提取实验中,ST-FMP模型将柔性混合铰接人体模型（FMP）的非确定性人体部位的识别准确率提高约15个百分点,取得了81%的关键帧提取准确率,优于KFE和运动块的关键帧算法。所提算法对人体运动特征和人体姿态敏感,适用于运动视频批注审阅。     

基于方向傅立叶谱的水面尾迹纹理提取

针对可见光航空遥感监测中,耀斑和云阴影等强噪音的干扰使水中目标很难直接发现,该文提出一种基于方向傅立叶能量谱和支持向量机的水面尾迹纹理自动提取算法,通过提取运动产生的尾迹实现对它们的准确识别。该算法将图像划分成大小相等的子图像,求取子图像的傅立叶能量谱,通过对传统的主成分分析进行改进求得子图像的纹理方向,根据纹理方向将能量谱划分为20个区域,将每个区域的能量谱和作为纹理特征。该纹理特征具有平移和旋转不变性等优点,并使用支持向量机作为分类器。实验结果表明该方法能够准确地提取运动目标产生的尾迹纹理。     

基于帧间高频能量和相关性的烟雾检测算法研究

针对视频烟雾检测中当干扰物和烟雾极为相似时容易出现误判的问题,对基于帧间高频能量和相关性的烟雾检测进行了研究。首先通过混合高斯背景模型与三帧差法提取运动目标,再利用烟雾的颜色、扩散性、形状提取疑似目标区,对目标区域用离散小波变换获取高频能量,利用帧间高频能量和相关性对疑似区域进行烟雾判断,从而确定目标是否是烟雾并给出报警。通过MATLAB和VS2010进行仿真,结果表明,该算法可以有效提高烟雾识别检测的可靠性,减少误报。     

基于小波变换和稀疏光流法的火灾烟雾检测

传统图像型火灾烟雾检测算法不适用于存在灯光、水蒸气等噪声的图像。为此,通过分析早期火灾烟雾的运动规律,采用分块和背景自适应相结合的方法,提取运动前景,然后分别在RGB空间和HSV空间建立烟雾的颜色模型和亮度变化模型,分割出烟雾疑似区域。在灰度空间使用二维离散小波变换对烟雾疑似区域及对应的背景区域进行能量分析,提取高频和低频能量的比值。用Lucas-Kanade稀疏光流算法跟踪运动区域,获取烟雾运动区域的平均偏移量和相位分布作为烟雾识别特征,根据烟雾识别规则,判断监控区域是否有火灾发生。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能够提高烟雾检测的准确率。     

粗糙集与区域生长的烟雾图像分割算法研究

针对图像型火灾烟雾分割算法不能同时提取白色、灰白色和黑色烟雾的问题,提出了一种粗糙集和区域生长法相结合的烟雾图像分割算法。在RGB颜色空间提取图像的R分量,根据R分量的统计直方图构造粗糙度直方图,选取粗糙度直方图中合适的波谷值作为分割阈值,对图像进行粗分割。相对背景图像,烟雾属于运动信息,采用帧间差分法提取运动区域,排除静态干扰。烟雾具有独特的颜色特征,在RGB颜色空间建立烟雾颜色模型,去除颜色相近的运动干扰,获得疑似烟雾区域。在该区域内选择种子点,在粗糙集粗分割的结果上进行区域生长,提取出烟雾区域。实验结果表明,该算法能够同时分割出白色、灰白色和黑色烟雾,烟雾边缘不规则信息保存比较完整,与已有算法的平均分割准确率、召回率以及F值相比,分别提高了19%、21.5%、20%。     

基于视频的烟雾检测预警系统在森林防火系统中的应用

运用数字图像处理技术,提出利用烟雾来识别森林火灾的思想,给出森林烟雾监测预警系统的设计方法。该方法对获取到的图像进行处理,处理后再提取可疑区域并对可疑区域火灾发生时烟雾的特征进行识别,主要包括烟雾的背景模糊度特征和扩散性特征,针对烟雾的这些特征设计了相应的检测算法,实现对视频中的烟雾图像的提取、检测并自动报警。分析结果表明,结合烟雾特征设计的烟雾检测预警系统具有较好的识别效果,在森林防火预警中有很强的实用性。     

基于Harris特征点检测与跟踪的火灾烟雾识别

针对现有的视频火灾烟雾探测方法实时性差,误报率和漏报率都比较高的问题,在深入分析烟雾图像特征的基础上,发现早期烟雾运动缓慢且主要运动方向呈向上趋势,在连续帧中像素的强度变化具有一致性的特点,通过Harris检测算法找到强度变化剧烈和图像边缘的特征点,根据光流场与运动场的对应关系由成像平面中光流的变化估计烟雾的相对运动,计算运动矢量信息,实现多特征烟雾检测。该算法是基于烟雾灰度变化的特征点作为检测对象,大大减少了待处理的数据量,缩短了算法处理时间,综合了烟雾的局部特性和全局特性,具有较强的鲁棒性和较高的检测准确率。     

一种新的步态图像序列分割算法

在运动目标步态识别中,从步态图像序列中提取出完整的人体运动轮廓对特征提取、目标分类和目标识别等有着非常重要的意义。提出了一种新的运动目标分割算法：首先应用改进的块匹配算法进行运动估计;然后运用分水岭算法把当前帧图像分割成许多封闭而不重叠的小区域;最后运用仿射参数模型进行运动块区域合并。在CMU步态数据库中采用基准算法进行的实验表明,运用所提出的算法能够提取出完整的人体轮廓,进一步提高步态识别的识别率。     

基于改进局部方向模式特征的人脸识别算法

为了提高人脸识别率和效率,提出一种改进局部方向模式特征的人脸识别算法。首先将人脸图像分割成若干不重叠的子块,采用改进局部方向模式算法提取每个子块特征,然后对所有子块的特征进行连接,构成人脸图像的特征向量,最后采用最小二乘支持向机对人脸图像进行识别。在多个人脸库上进行仿真实验,结果表明,该算法获得了比传统算法更高的人脸识别率,而且加快了运行时间,较好地满足人脸识别实时性要求。     

基于能量估计的局部运动模糊检测

为了解决日常拍摄的图像或视频中普遍存在局部运动模糊导致信息丢失的问题,提出一种基于能量估计的局部运动模糊检测算法。该算法首先计算图像的Harris特征点,根据每个区域内的特征点分布筛选出备选区域;然后根据近单色区域梯度分布平滑的特点,通过计算备选区域的梯度分布并参照平均幅值阈值过滤掉大部分容易被误判的部分;最后根据运动模糊对图像能量衰减的特征对备选区域进行模糊方向估计,并计算模糊方向和与其垂直方向的能量,根据两个方向上能量的比值进一步去掉单色区域和散焦模糊区域。在图像库上的实验结果表明,所提算法能较好从存在近单色区域和散焦区域干扰的图像中检测出运动模糊区域,有效提高局部运动模糊检测的鲁棒性以及适应性。     

一种基于背景运动特性分析的背景配准算法

为了解决复杂背景下基于背景运动补偿的目标检测算法无法精确提取背景运动特征块的问题,该文提出了一种基于背景运动特性分析的背景配准算法。采用Harrir-Affine焦点算法提取仿射不变特征点,通过Lucas-Kande光流法估算特征区域光流矢量,通过特征区域光流主方向相似度度量对特征区域聚类实现背景特征区域的精确提取。实验结果表明:该算法能够精确提取出背景运动特征块,与传统的基于背景配准的目标检测算法进行比较,采用本文算法的目标检测其有效性提高了1.1倍。