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邵明亮

作品数:2 被引量:7H指数:1
供职机构:燕山大学更多>>
发文基金:河北省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经模糊
  • 2篇视频
  • 2篇视频烟雾检测
  • 2篇特性分析
  • 2篇自适应神经
  • 2篇自适应神经模...
  • 2篇自适应神经模...
  • 2篇小波
  • 2篇小波变换
  • 2篇模糊推理
  • 2篇模糊推理系统
  • 2篇矩阵
  • 2篇灰度
  • 2篇灰度共生矩阵
  • 2篇共生矩阵
  • 2篇波变换
  • 1篇纹理
  • 1篇纹理特征
  • 1篇离散小波变换
  • 1篇混合高斯

机构

  • 2篇燕山大学

作者

  • 2篇邵明亮
  • 1篇张燕君

传媒

  • 1篇光学技术

年份

  • 2篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于小波纹理特性分析的视频烟雾检测算法研究
传统的火灾探测大多为感温型、感烟型或者为两者的复合型。针对特定点位有很高的准确度,但它有很大的局限性,很难对大空间、大面积的场景进行准确的火灾探测。近些年随着计算机技术的飞速发展,带动了图像处理与模式识别的发展,出现了利...
邵明亮
关键词:视频烟雾检测混合高斯模型小波变换灰度共生矩阵自适应神经模糊推理系统
文献传递
基于小波纹理特性分析的视频烟雾检测算法研究被引量:7
2013年
为了克服由于烟雾稀薄、远景以及风速带来的干扰,实现火灾的及时准确检测,提出了一种有效的基于小波纹理特征分析的视频烟雾检测算法。该算法首先利用混合高斯模型提取运动区域,对运动区域进行网格化和二维离散小波变换以获取局部信息;然后利用灰度共生矩阵提取每个网格的纹理特征;最后利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和联合判别准则进行训练和火灾判断。实验表明,该算法检测率达到了94.8%,误检率为1.1%,证明该算法可以充分挖掘图像的局部信息,并提高了检测烟雾的空间分辨率,适宜多种场景,可靠性较高。
张燕君邵明亮
关键词:纹理特征二维离散小波变换灰度共生矩阵自适应神经模糊推理系统
共1页<1>
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