基于背景动态更新与暗通道先验的火灾烟雾检测算法

摘要：

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.

关键词：背景估计、暗通道先验、颜色特征、旋转不变的LBP、HOG特征、KNN分类器、烟雾检测

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61170028;华侨大学科研启动项目14BS215;华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目

在线出版日期：2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：957-960