資料介紹
火災(zāi)是一種給人類帶來了嚴(yán)重?fù)p失的災(zāi)害,而煙霧作為火災(zāi)發(fā)生初期的表現(xiàn),準(zhǔn)確地識(shí)別煙霧變得尤為重要。目前,比較成熟的傳統(tǒng)煙霧檢測(cè)方法是基于傳感器的探測(cè)技術(shù),常見的有感煙、感溫、感光、感濕、感聲等煙霧探測(cè)器。但是這些基于傳感器探測(cè)技術(shù)的探測(cè)器必須在煙霧點(diǎn)附近才能準(zhǔn)確的檢測(cè)出煙霧,易受監(jiān)控環(huán)境的面積、溫度、濕度和氣流等因素的影響,而且只有煙霧達(dá)到一定的濃度后才能被探測(cè)器檢測(cè)到,所以傳統(tǒng)的探測(cè)器方法的應(yīng)用范圍受到了較大限制。
視頻中類似煙霧的區(qū)域很大程度上增加了煙霧檢測(cè)的誤差,為了提高煙霧檢測(cè)的準(zhǔn)確性,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,一種基于小波特征、煙霧紋理特征以及Y分量均值特征相結(jié)合的煙霧檢測(cè)方法被提出。首先對(duì)視頻序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)區(qū)域提?。蝗缓髮?duì)疑似區(qū)域提取小波特征、紋理特征以及Y分量均值特征,形成一種新的多特征組合向量;最后將特征向量輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明,通過這種組合特征的方法,檢測(cè)結(jié)果更有效。

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