基于动态特性的实时视频烟雾检测

针对室外或大空间环境下烟雾的动态特性,实现一种实时视频处理的烟雾检测算法。首先采用高斯混合模型GMM(Gaussian mixture model),利用背景差分方法实现对运动目标的提取;其次在小波域上分辨出烟雾可能出现的图像区域;再次计算目标在空间扩散的动态特性;最后采用支持向量机区分出烟雾目标。实验结果表明,该算法适应背景复杂场景,能够有效抑制环境扰动影响,快速、准确地检测视频图像中出现的烟雾。     

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。     

基于块分割和SVM的视频火灾烟雾识别

研究火灾早期预警问题,为了解决现有图像型火灾烟雾检测算法对环境适应能力不强和探测准确性不高等问题,采用分块和背景差分,分析烟雾在RGB和HSV颜色空间色彩和亮度的变化规律获取疑似烟雾区域;以运动主方向和疑似烟雾与背景对应区域的高低频能量比作为火灾烟雾识别依据,构建SVM分类器,最终实现烟雾判决。并与BP神经网络模型火灾烟雾探测方法进行了比较分析,结果表明,改进的算法具有较强自适应性,识别率高,实时性强,鲁棒性高,可适用于多种火灾探测场景。     

一种基于背景动态更新与暗通道先验的火灾烟雾检测算法*

烟雾检测在现代智能消防中有着重要的应用前景,随着计算机视觉和模式识别技术的发展,基于视频图像的火灾烟雾检测算法不断被提出。针对目前检测方法适应性不强、在复杂环境下检测性能不高的问题,提出了一种基于背景动态更新和暗通道先验的烟雾检测算法。算法首先通过改进的背景动态更新算法提取运动前景;然后,结合暗通道先验知识确定前景中的疑似烟雾区域;最后,利用烟雾颜色特征、旋转不变的LBP纹理特征和HOG特征的线性融合通过最近邻分类器(KNN)进行识别。通过在多个视频场景下的实验,表明该算法受环境因素影响较小,且具有良好的烟雾检测能力。     

基于改进YOLOv3的火灾检测与识别

现阶段火灾频发,需要自动进行火灾的检测与识别,虽然存在温度、烟雾传感器等火灾检测手段,但是检测实时性得不到保证.为了解决这一问题,提出了基于改进YOLOv3的火灾检测与识别的方法.首先构建一个多场景大规模火灾目标检测数据库,对火焰和烟雾区域进行类别和位置的标注,并针对YOLOv3小目标识别性能不足的问题进行了改进.结合深度网络的特征提取能力,将火灾检测与识别形式化为多分类识别和坐标回归问题,得到了不同场景下火焰和烟雾两种特征的检测识别模型.实验表明,本文提出的改进YOLOv3算法对不同拍摄角度、不同光照条件下的火焰和烟雾检测都能得到理想的效果,同时在检测速度上也满足了实时检测的需求.     

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。     

基于烟雾动态特征分析的实时火灾检测

传统的离子式、光电式、吸烟式等烟雾探测器.需要非常靠近烟雾源时才能完成检测,不能应用于室外大空间、远距离等特殊场合的火灾监控系统中.提出了一种基于烟雾动态特征的图像型火灾识别算法.通过监测普通CCD摄像机拍摄的视频图像,进行运动物体的检测分割,分析图像帧中运动物体的动态特征,进而判断监控区域是否有火灾烟雾的发生.实验结果表明,该算法具有比较好的鲁棒性,能够有效地降低火灾监控系统的误报漏报率.     

基于码本模型和多特征的早期烟雾检测

提出一种基于码本模型和多特征的早期烟雾检测算法。首先,利用码本模型进行前景提取;然后,结合烟雾的颜色模型和形状特征模型检测前景中的疑似烟雾区域;最后,利用烟雾的动态特性,有效地降低误检率,提高算法的鲁棒性。通过ROC曲线对比,实验结果表明,该算法具有良好的烟雾检测能力。同时,能够满足实时性要求,具有较高的实用价值。     

基于空间区域生长和模糊推理的视频烟雾检测

提出基于空间区域生长和模糊推理的视频烟雾检测方法。研究火灾烟雾颜色特性、扩散特征,采用三帧法与三通道区域生长分割算法分割出第1帧、第2帧图像的烟雾疑似区域,分析该疑似区域的图像光流主方向,求得2幅图像的主方向角比率,通过模糊逻辑智能分析器检测火灾是否发生。实验结果表明,该方法的检测速度较快,抗干扰能力较强。     

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。     

小说人物的分布表示及其应用研究

小说是以刻画人物为中心,通过完整的故事情节和具体的环境描写反映社会生活的一种文学体裁。对小说人物进行建模,是小说文本理解和小说文本挖掘的基础性工作。该文构建了大规模的小说语料库,抽取人物及其依存特征,提出基于skip-gram的人物向量训练方法,以人物为目标,以依存特征为上下文,基于训练出的人物向量,探索了小说人物相似度计算、小说人物聚类分析及小说人物画像等应用。实验结果表明,小说人物的分布表示有较好的应用效果。     

啤酒瓶凸形字符的提取及识别方法研究

通过辨认啤酒瓶上的“B”字和日期标志，对满足规范的啤酒瓶加以回收利用．这项工作目前由人手工完成,费时费力．本文提出了一种用计算机提取啤酒瓶“B”字和日期标志并进行识别的方法，代替手工操作，有效地降低了成本和提高了效率．文章首先对系统做了简介，然后对拍到的图像作预处理，接下来用一种基于分裂合并思想的分割方法将字符从图像中分割出来，并采用基于地形结构的方法提取字符的笔划，最后用多层BP神经网络对字符进行识别．试验结果表明：该方法能比较有效的识别啤酒瓶中的“B”字和日期，对于污损不是特别严重的酒瓶．识别时间小于0．15秒／个．分捡正确判断率约为97％．     

国外及少数民族文字对汉字体设计的启示

西方拉丁字母和日本字体的种类都远远超过我国的汉字字体,借鉴和参考其优秀的字体来设计汉字字体是一条方便而快捷的丰富汉字字体种类的途径。我国少数民族文字种类异常丰富,其字体形态和结构也独具个性,汲取这些字体中的一些特征和元素融入到汉字设计中,也是汉字字体设计的一个思路和方法。     

基于汉字原型的手写汉字识别

本文以现存三种汉字的计算机表示和两种传统的汉字结构分析方法进行评述，应用拓扑和几何的基本原理，分析了汉字结构及其制约关系，确定了四类组成汉字的基本关系，在此基础上实现了汉字原型，最后给出了汉字原型应用手写汉字识别的实例。     

多字体印刷维吾尔文字符识别系统的研究与开发

该文介绍了维吾尔文的特点及维吾尔文字符识别系统．针对维吾尔文的连体结构．重点讨论了解决过程中的技术难点．其中利用投影分离出连体段中的字母．采用边切分边识别的方法，对文本图像进行了切分．分类．提取外围特征，并通过样张的训练．使维吾尔文字符的识别获得了较满意的结果．     

汽车牌照号码识别中反色判断的新方法

根据彩色车牌的颜色特征和车牌的灰度图的几何特征，提出了一种将车牌灰度图颜色统一转换成黑底白字(或者白底黑字)的新方法。     

一种热电偶非线性校正的新方法

提出了对热电偶低温段非线性校正的一种新方法，通过对热电阻进行变换，取出电压信号，经过匹配参数及零点迁移后，将热电偶的凹曲线与热电阻的凸曲线合成、迭加，曲线被校直，效果颇佳。     

试析汉字审美之“意象”

汉字之意象审美使得汉字得以以古朴刚正而又不失妖娆的美态展现于受众眼前,文章试从汉字的结构意象、笔法意象及情感意象来剖析其审美意象,是以勾勒完整的形神兼备的汉字神韵。     

关于两个汉字部件规范的一点思考

《信息处理用GB 13000.1字符集汉字部件规范》和《现代常用字部件及部件名称规范》这两个文件对规范汉字部件具有重要意义。但在实践中,它们存在着部件过多以及没有可行的拆分规则这两个最突出的问题,其原因是规范的制定缺乏系统和深层次的思考。要从根本上解决这些问题,就必须重新审视其中的拆分规则,将拆分规则和部件制定融为一体,并立足于有利于汉字输入、汉字教学和汉字检索这三者统一的层面来完善汉字部件规范。实验证明,这样做行之有效。     

图像表示及在检索系统中的应用

目前,网上流行的过滤和搜索系统主要是依靠文本内容,很少有图像搜索系统。广义的图像搜索引擎可以输入图像,从网络中搜索类似的图像及文本内容,免去了语言的障碍。常用的技术为基于内容的图像检索（CBIR）,它是图像分析的一个的重要研究领域,也是目前搜索引擎技术的难点。造成图像分析与检索困难的原因是目前还没有标准的描述图像的方法,众所周知,图像相对于文本理解起来更为复杂,表达的信息也更为丰富。本文阐述了一种基于标题、颜色、形状等多种特征的图像信息表示方法,并利用文本分析、颜色直方图的颜色特征提取、图像边缘检测实现了对图片信息的展示与检索功能。