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基于Harris特征点检测与跟踪的火灾烟雾识别
引用本文:胡燕,王慧琴,姚太伟,贾阳. 基于Harris特征点检测与跟踪的火灾烟雾识别[J]. 计算机工程与应用, 2014, 0(21): 180-183,194
作者姓名:胡燕  王慧琴  姚太伟  贾阳
作者单位:1. 西安建筑科技大学 管理学院,西安 710055; 西安建筑科技大学 信息与控制工程学院,西安 710055
2. 西安建筑科技大学 信息与控制工程学院,西安,710055
基金项目:高等学校博士学科点专项科研基金项目(No.20126120110008);陕西省教育厅专项科研计划项目(No.14JK1438);西安建筑科技大学青年科技基金项目(No.QN1125)。
摘    要: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。

关 键 词:Harris  特征点  Lucas-Kanade目标跟踪  烟雾特征  烟雾识别

Fire smoke recognition based on Harris feature point detection and tracking
HU Yan,WANG Huiqin,YAO Taiwei,JIA Yang. Fire smoke recognition based on Harris feature point detection and tracking[J]. Computer Engineering and Applications, 2014, 0(21): 180-183,194
Authors:HU Yan  WANG Huiqin  YAO Taiwei  JIA Yang
Abstract:
Keywords:Harris  feature point  Lucas-Kanade target tracking  smoke features  smoke recognition
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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