基于多特征融合的视频烟雾检测

摘要：

烟雾检测对火灾早期防范非常重要，传统的火灾探测技术主要利用传感器对火焰和温度进行识别，其每一个传感点只能检测到布控点周围的局部空间，对于开放空间等特殊场合难以发挥作用。为了克服传统火灾检测存在的误报率高等缺点，文中提出一种基于烟雾多特征融合技术的图像型火灾检测方法。该方法首先利用背景减除法获取普通 CCD 摄像机拍摄的疑似火灾烟雾区域，然后再从时域和频域着手，提取火灾烟雾的轮廓不规则特征、背景模糊度特征和纹理特征作为神经网络的输入信号，同时采用 sigmoid 函数将输出归一化，最后通过对 BP 神经网络训练完成火灾烟雾的多特征融合，并对来自网络的火灾视频进行测试。实验结果表明：图像型火灾检测方法能够准确快速地识别火灾烟雾，达到早期预警的目的。

关键词：烟雾检测、轮廓不规则特征、模糊度特征、纹理特征、特征融合

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金项目C201244

在线出版日期：2016-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：129-133