姚太伟
- 作品数：4 被引量：27H指数：3
- 供职机构：西安建筑科技大学信息与控制工程学院更多>>
- 发文基金：陕西省科学技术研究发展计划项目陕西省教育厅科研计划项目青年科技基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于小波变换和稀疏光流法的火灾烟雾检测被引量：18
- 2012年
- 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。
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- 关键词：块分割小波变换
- 基于块分割和SVM的视频火灾烟雾识别被引量：5
- 2012年
- 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。
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- 关键词：块分割支持向量机
- 图像型火灾烟雾探测技术研究
- 目前图像型火灾烟雾探测技术还不够成熟,在实际应用中,容易出现误报漏报现象。本文针对目前图像型火灾烟雾探测在实时性和准确性方面存在的问题,分别从以下几个方面进行研究: 首先分析了常见的可疑区域图像分割算法,从分割效果、复...
- 姚太伟
- 关键词：运动目标检测二维离散小波变换特征提取
- 基于Harris特征点检测与跟踪的火灾烟雾识别被引量：4
- 2014年
- 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。
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- 关键词：HARRIS特征点
