嵌入通道注意力的YOLOv4火灾烟雾检测模型 被引量：32

1

作者 谢书翰 张文柱 +1 位作者 程鹏 杨子轩 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1445-1453,共9页

为提高火灾烟雾检测模型的性能,以及避免繁琐的手工烟雾特征提取过程,本文提出一种基于卷积神经网络YOLOv4的火灾烟雾检测模型。该方法以CSPDarkNet53为主干网络,在主干网络的最后一层加入了13×13.9×9.5×5.1×1四个... 为提高火灾烟雾检测模型的性能,以及避免繁琐的手工烟雾特征提取过程,本文提出一种基于卷积神经网络YOLOv4的火灾烟雾检测模型。该方法以CSPDarkNet53为主干网络,在主干网络的最后一层加入了13×13.9×9.5×5.1×1四个不同尺度的最大池化,多尺度特征融合中采用了PANet(Path Aggregation Network)以提高网络特征提取能力;为了增强网络预测头提取有效烟雾信息的能力,在网络预测头加入通道注意力网络。针对火灾烟雾数据集,候选框的尺寸使用K-means进行聚类以得到更加符合贴近火灾烟雾数据集的尺寸;由于本文仅识别火灾烟雾一种类别,所以精简损失函数,剔除分类误差,使算法收敛得更快。训练阶段使用了图像翻转、放缩和随机擦除等数据增强方法以降低过拟合的风险。实验结果表明,所提出的火灾烟雾检测模型精度高,其准确率达到92.5%,召回率达到87.7%,同时检测速度可达5.1帧/s,提高了火灾烟雾检测模型的性能。 展开更多

关键词 火灾烟雾检测 YOLOv4 通道注意力网络 K-MEANS

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基于目标区域的卷积神经网络火灾烟雾识别 被引量：16

2

作者 冯路佳 王慧琴 +2 位作者 王可 卢英 王钾 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第16期75-83,共9页

在场景复杂、干扰较多的情况下,传统的火灾烟雾识别方法的识别性能不高。针对该问题,提出了一种基于目标区域的卷积神经网络火灾烟雾识别方法,构建两层的火灾烟雾识别模型,利用目标区域定位层的运动检测算法对火灾烟雾图像进行烟雾目标... 在场景复杂、干扰较多的情况下,传统的火灾烟雾识别方法的识别性能不高。针对该问题,提出了一种基于目标区域的卷积神经网络火灾烟雾识别方法,构建两层的火灾烟雾识别模型,利用目标区域定位层的运动检测算法对火灾烟雾图像进行烟雾目标区域的提取,快速去除复杂场景的大量无关干扰信息,并将提取的烟雾目标区域输入火灾烟雾识别层,通过卷积神经网络精细提取烟雾的深层特征后进行分类,完成火灾烟雾的识别。实验结果表明,所提方法在复杂环境下的数据集中,抗干扰能力较强,能够有效降低误检率,提高烟雾识别的准确率。 展开更多

关键词 图像处理 火灾烟雾识别 目标区域 卷积神经网络 运动检测 抗干扰能力

原文传递

火灾烟气特征的实验研究 被引量：7

3

作者 冉海潮 《传感技术学报》 CAS CSCD 2002年第1期94-96,共3页

烟气是火灾过程的重要物理现象 .烟气中悬浮的烟气颗粒目、尺寸分布、团聚效应和烟气的湍流效应是火灾探测的重要影响因素 .本文分析了火灾烟气的特征 。

关键词 烟气 湍流效应 火灾探测

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基于视频图像的公路隧道火灾烟雾检测 被引量：11

4

作者 邓实强 丁浩 +2 位作者 杨孟 刘帅 陈建忠 《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第2期291-302,共12页

为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警,针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题,通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征,提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先,通过改进后的Vibe算法模... 为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警,针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题,通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征,提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先,通过改进后的Vibe算法模型提取图像运动区域;然后,在YUV色彩空间中确定疑似烟雾区域后利用颜色滤出方法分割出疑似烟雾区域;最后,用从疑似烟雾区域图像中提取的颜色矩和均匀局部二进制模式(ULBP)与灰度共生矩阵(GLCM)构成机器学习分类器的输入向量进行隧道火灾烟雾识别。为满足复杂的隧道环境,对比分析BP神经网络、支持向量机、随机森林3种机器学习分类器的烟雾识别效果,选出最优算法作为公路隧道烟雾识别分类器。通过模拟公路隧道火灾烟雾试验视频和某实际公路隧道火灾视频对分类器进行试验测试,结果表明:基于BP神经网络算法的检测系统识别性能最优,选取的烟雾特征具有较高识别精度,能够在隧道复杂环境中识别火灾烟雾。 展开更多

关键词 公路隧道 火灾烟雾检测 机器学习 多特征融合

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基于烟气湍流效应的火灾判据 被引量：5

5

作者 冉海潮 孙丽华 《传感技术学报》 CAS CSCD 2001年第1期72-74,共3页

烟气是火灾过程的重要物理现象 .烟气的湍流效应是火灾图像探测的重要影响因素 ,本文分析了烟气湍流效应对火灾图像探测的影响 ,得出了一些烟气湍流效应的图像特征 。

关键词 火灾烟气 火灾图像探测 湍流效应 火灾判据

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基于单高斯模型的森林火灾烟图像目标检测 被引量：7

6

作者 徐鹏 任波 《计算机与现代化》 2009年第2期18-20,53,共4页

单高斯模型森林火灾烟图像目标检测方法是根据烟目标内部灰度分布不均匀,且形状和面积会随着时间不停变化等特点,首先,通过火灾烟的动态数据累积图像得到烟目标出现的大致区域,再通过构造单高斯背景统计模型,对目标区域内部进行逐帧分割... 单高斯模型森林火灾烟图像目标检测方法是根据烟目标内部灰度分布不均匀,且形状和面积会随着时间不停变化等特点,首先,通过火灾烟的动态数据累积图像得到烟目标出现的大致区域,再通过构造单高斯背景统计模型,对目标区域内部进行逐帧分割,最后,统计烟目标面积的变化趋势。经过对森林火灾烟序列图像进行实验和分析,结果表明这种方法对早期火灾产生的烟能够实时检测和识别,并有效提高了火灾烟图像检测的可靠性。 展开更多

关键词 火灾烟图像 目标检测 动态数据累积 高斯背景统计模型

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火灾烟雾光学探测技术原理的数学分析 被引量：3

7

作者 徐琼 程晓舫 袁宏永 《火灾科学》 CSCD 2002年第4期217-221,共5页

从辐射传热的角度 ,同时考虑照明条件下的火灾烟雾与环境背景中其他物体的辐射 ,采用信 /噪比处理方法 ,对火灾烟雾光学探测原理进行了数学分析。分析指出 :火灾烟雾光学探测必然分为散射型和透过型两种原理类型 。

关键词 火灾 烟雾光学探测技术 数学分析 数学原理

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基于改进YOLOv5的轻量化早期舰船火灾烟雾检测算法

8

作者 康斓 蒋晓刚 苑志江 《通信与信息技术》 2024年第2期21-26,共6页

为改进当前目标检测技术对舰船环境下早期火灾烟雾小目标的检测精度不足、速度较慢与特征表达能力不充分的现状,对改进YOLOv5的轻量化早期舰船火灾烟雾检测方法进行了研究。首先,对YOLOv5网络结构进行分析;其次,从主干网络MobileNetv3... 为改进当前目标检测技术对舰船环境下早期火灾烟雾小目标的检测精度不足、速度较慢与特征表达能力不充分的现状,对改进YOLOv5的轻量化早期舰船火灾烟雾检测方法进行了研究。首先,对YOLOv5网络结构进行分析;其次,从主干网络MobileNetv3架构轻量化、检测颈Bi-FPN特征融合金字塔改进、优化Alpha-IoU损失函数与改进Soft-NMS四方面改进YOLOv5算法;最后,构建消融与对比实验验证改进性能。改进模型训练时间减少34.1%,mAP较原模型提升了6.6%。其对早期舰船火灾烟雾检测效果优异,对舰船火灾的早期预警具有指导意义。 展开更多

关键词 火灾烟雾检测 目标检测 注意力机制 特征融合 舰船安全

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基于改进YOLOv5s的火灾烟雾检测算法研究 被引量：2

9

作者 蔡静 张讚 +2 位作者 冉光金 李震 李良荣 《智能计算机与应用》 2023年第5期75-81,共7页

为了解决火灾烟雾检测算法中存在的错检、漏检以及实时性差等问题,提出了一种基于YOLOv5s的火灾烟雾检测模型。首先,使用Ghost Convolution模块代替原YOLOv5s网络结构中的常规卷积模块,在保持相同性能的基础上,降低检测模型的计算成本... 为了解决火灾烟雾检测算法中存在的错检、漏检以及实时性差等问题,提出了一种基于YOLOv5s的火灾烟雾检测模型。首先,使用Ghost Convolution模块代替原YOLOv5s网络结构中的常规卷积模块,在保持相同性能的基础上,降低检测模型的计算成本、减少模型参数;其次,在原YOLOv5s模型骨干网络中加入Vision Transformer结构,减少对卷积神经网络的依赖性,同时提高获取全局和局部特征的能力;最后,引入Coordinate Attention注意力机制,有效地提取特征信息,进一步提高检测的准确率。实验结果表明,所提出的火灾烟雾检测模型参数减少17%,准确率提高0.73%,检测速度提升22.5%,可以满足实际场景下的火灾烟雾检测。 展开更多

关键词 火灾烟雾检测 YOLOv5s Vision Transformer Coordinate Attention

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基于深度卷积神经网络的火灾预警算法研究 被引量：6

10

作者 林作永 谌瑶 《信息通信》 2018年第5期38-42,共5页

烟雾检测在火灾预防中起着非常重要的作用,针对传统方法中检测精度低、开阔空间难以检测的问题,文章提出了基于深度卷积神经网络的火灾烟雾检测方法。近年来,卷积神经网络在各种目标检测中发挥着越来越重要的作用,各类应用于目标检测的... 烟雾检测在火灾预防中起着非常重要的作用,针对传统方法中检测精度低、开阔空间难以检测的问题,文章提出了基于深度卷积神经网络的火灾烟雾检测方法。近年来,卷积神经网络在各种目标检测中发挥着越来越重要的作用,各类应用于目标检测的神经网络框架也被提出并应用到实际生活当中,文章通过替换特征提取器(例如Inception Net和残差网络)和参数优化来改进现有的目标检测框架Faster R-CNN,Single Shot Multi Box Detector(SSD),Region-based Fully Convolutional Networks(R-FCN)并将其应用在火灾烟雾检测上。在烟雾检测数据上,m AP最高达到了56.04%,与现有的烟雾检测方法相比,文章方法在检测精度上和速度上都取得了较好的结果。 展开更多

关键词 火灾烟雾 目标检测 Tensorflow FASTER R-CNN SSD R-FCN 特征提取网络

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地铁车辆段烟气蔓延规律研究及火灾探测器选型试验 被引量：5

11

作者 刘苏敏 陆嘉 +1 位作者 张文庆 方丽丽 《城市轨道交通研究》 北大核心 2017年第11期90-93,119,共5页

通过典型火源燃烧试验分析了地铁车辆段内的烟气蔓延特性,对高大空间常用火灾探测器在地铁车辆段内的探测性能及抗雾霾干扰特性进行了研究。结果表明,以光截面感烟火灾探测器和图像型火灾探测器相结合的探测方式,可有效实现地铁车辆段... 通过典型火源燃烧试验分析了地铁车辆段内的烟气蔓延特性,对高大空间常用火灾探测器在地铁车辆段内的探测性能及抗雾霾干扰特性进行了研究。结果表明,以光截面感烟火灾探测器和图像型火灾探测器相结合的探测方式,可有效实现地铁车辆段内的火灾早期探测。 展开更多

关键词 地铁车辆段 大空间 火灾烟气 火灾探测

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基于SSD和光流法的烟火检测 被引量：2

12

作者 李宏 《现代计算机》 2022年第9期50-54,共5页

因为烟火在不同的场景有着不同的形状和大小,所以烟火识别和检测一直都是一个极具挑战性的任务。之前的烟火检测算法主要是基于运动检测算法和分类网络,这些方法往往无法实现高准确率和实时性。为了解决这个问题,本文提出一个基于目标... 因为烟火在不同的场景有着不同的形状和大小,所以烟火识别和检测一直都是一个极具挑战性的任务。之前的烟火检测算法主要是基于运动检测算法和分类网络,这些方法往往无法实现高准确率和实时性。为了解决这个问题,本文提出一个基于目标检测网络SSD和光流法的烟火检测方法。首先,目标检测网络SSD用来检测视频帧的烟火候选框。然后利用OpenCV提供的光流SDK计算出相邻帧的候选框的光流运动方向,根据热空气向上流动的理论,进一步判断候选框中是否存在烟火。实验结果表明,使用目标检测网络SSD和光流法实现的烟火检测在准确性和实时性都有很好的表现,同时能够极大减少误检情况。 展开更多

关键词 目标检测 光流法 烟火检测

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火灾烟雾的轮廓光流矢量分析 被引量：1

13

作者 赵萌 吴爱国 杜春燕 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期457-464,共8页

由于烟雾运动具有特殊的湍流特性,使得其运动方向具有特定一致性.利用这一特性,采用光流矢量分析方法,对可疑区域运动方向进行判定.为了提高算法实时性,首先提取可疑区域轮廓,然后对轮廓光流矢量进行分析.通过对比烟雾与非烟雾干扰（包... 由于烟雾运动具有特殊的湍流特性,使得其运动方向具有特定一致性.利用这一特性,采用光流矢量分析方法,对可疑区域运动方向进行判定.为了提高算法实时性,首先提取可疑区域轮廓,然后对轮廓光流矢量进行分析.通过对比烟雾与非烟雾干扰（包括运动的光照、行进中的汽车车灯、水蒸气等）,分析其轮廓的光流矢量特性,发现烟雾轮廓与非烟雾轮廓的光流矢量具有明显差异性,即其运动矢量基本呈现向上、向外扩散的趋势,因此角度基本位于一、二象限,即在0°~180°之间（除个别干扰点）,这也与烟雾湍流运动特征相匹配,而分析非烟干扰发现,运动矢量并不具备这一特征.通过对比实验证明了该算法在保证准确度的基础上,将传统光流算法的计算速度提高了3倍. 展开更多

关键词 火灾烟雾探测 光流 轮廓光流矢量

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基于多核支持向量机的火灾烟气检测算法研究

14

作者 冯倩 郭炜 胡刚 《信息技术》 2012年第3期118-120,共3页

火灾烟气中气体和烟雾浓度测量对火灾研究有着重要意义。文中提出一种利用多传感器技术同时在线测量各种有害气体浓度,然后将多个测量结果作为特征向量,利用上位机的模式识别算法进行判别的方案。上位机对多传感器同时探测到的数据进行... 火灾烟气中气体和烟雾浓度测量对火灾研究有着重要意义。文中提出一种利用多传感器技术同时在线测量各种有害气体浓度,然后将多个测量结果作为特征向量,利用上位机的模式识别算法进行判别的方案。上位机对多传感器同时探测到的数据进行智能化处理,可有效抑制线性方法的过拟合问题,提高数据泛化能力,减小预测结果对于噪声的敏感度,从而提高预测的效率和精度。基于不同气体的测量值的重要程度不同,文中提出了利用多核支持向量机对特征进行分类的设计实现方法。实验表明,文中提出的气体数据后处理方案可以有效地对火灾进行预警。 展开更多

关键词 火灾预警 火灾烟气 多传感器检测 检测系统 多核支持向量机

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火灾浓雾中的人体目标识别探测

15

作者 曲明伟 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2016年第8期1110-1112,共3页

对火灾浓雾现场的采集图像数据进行加权计算,提高采集图像的数据灰度值和人体特征识别系统的检测速度。采用火灾浓雾运动目标检测背景估计算法,排除易燃物体及其他问题带来的误判影响。将灰度化的现场视频图像进行预处理,优化PCNN设定参... 对火灾浓雾现场的采集图像数据进行加权计算,提高采集图像的数据灰度值和人体特征识别系统的检测速度。采用火灾浓雾运动目标检测背景估计算法,排除易燃物体及其他问题带来的误判影响。将灰度化的现场视频图像进行预处理,优化PCNN设定参数,确定系统的迭代次数,计算人体特征识别探测系统的时间。仿真实验表明,改进后人体目标图像识别系统对人体目标识别探测效率高,有效提升了救援速度。 展开更多

关键词 火灾浓雾 人体目标识别 火灾探测

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基于视频区域动态特征的林火烟雾检测技术研究 被引量：9

16

作者 刘长春 刘鹏举 季烨云 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期10-19,共10页

【目的】视频监控越来越多地应用到森林火灾烟雾的早期检测中。现有的视频林火烟雾检测方法大多是基于像素提取烟雾特征进行分析检测,烟雾发生早期或烟雾距离摄像头较远时,在视频图像上烟雾仅呈现较小区域,且烟雾的扩散具有无规则性,背... 【目的】视频监控越来越多地应用到森林火灾烟雾的早期检测中。现有的视频林火烟雾检测方法大多是基于像素提取烟雾特征进行分析检测,烟雾发生早期或烟雾距离摄像头较远时,在视频图像上烟雾仅呈现较小区域,且烟雾的扩散具有无规则性,背景环境复杂多变,导致基于像素的特征不明显,因此使基于像素的烟雾自动化检测难度增大。本文根据可见光视频图像处理原理,提出一种基于局部区域图像动态特征的林火视频烟雾检测方法,以提高林火视频烟雾检测准确度和灵敏度。【方法】以视频图像为研究对象,每秒取一帧生成图像序列,对图像序列进行多层次不同尺度分区;利用图像信噪比原理,计算分区后的连续图像序列的信噪比;根据背景图像信噪比得到自适应阈值,确定待检测图像序列发生亮度变化的图像块,即为疑似烟雾块;提取疑似烟雾块的LBP纹理特征,采用支持向量机区分出烟雾区域。【结果】利用HSV颜色空间的亮度分量,可以有效提取烟雾区域。选择有林火烟雾的视频,对提出的烟雾变化检测方法进行验证,分析结果表明该方法能确定烟雾发生所在的图像块,且能排除部分非烟雾干扰因素。【结论】本文提出了基于局部区域亮度特征和LBP纹理特征的视频林火烟雾检测技术,能准确定位烟雾发生区域,排除部分干扰因素,检测识别率平均达到92%以上,有助于实时林火烟雾自动检测,提高林火烟雾检测率,具有很强的实用性。 展开更多

关键词 林火烟雾检测 视频图像 分区 信噪比 LBP纹理特征

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基于分数阶微分视频融合的森林烟火检测算法 被引量：9

17

作者 仲亭玉 刘文萍 刘鹏举 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期24-31,共8页

森林火灾检测是国内外林业应用研究的重要课题之一。及时准确地检测到森林火灾,对于森林健康及环境安全意义重大。现有的利用视频技术检测森林火灾的方法大多针对单一波段,如可见光波段或红外波段的视频信息进行分析,然而在实际应用过程... 森林火灾检测是国内外林业应用研究的重要课题之一。及时准确地检测到森林火灾,对于森林健康及环境安全意义重大。现有的利用视频技术检测森林火灾的方法大多针对单一波段,如可见光波段或红外波段的视频信息进行分析,然而在实际应用过程中,由于森林环境复杂,基于单一波段视频信息检测火灾的结果欠佳。现阶段,基于多个波段的森林火灾检测方法非常少。本文综合利用红外及可见光视频特征,提出了一种基于分数阶微分视频融合的森林烟火检测算法,将分数阶微分理论引入红外视频和可见光视频融合中,利用分数阶微分算子对两个波段视频进行融合,然后利用背景去除法检测融合视频中的异常帧,且对异常帧图像及其与背景帧的差分图像分别进行图像分割,最终得到检测出的森林烟火区域。采用空间频率、平均梯度、森林火灾检测准确率和森林火灾检测时间误差度4个测度对本文算法和基于区域能量融合算法、基于窗口方差融合算法、基于HSI变换融合算法进行定量分析和比较。结果表明,本文算法的融合视频的融合效果最佳,并且森林火灾检测准确率和森林火灾检测时间误差均明显优于其他3种算法,说明本文提出的算法具有较好的有效性和准确性,为森林火灾检测提供了有利的新途径。 展开更多

关键词 数字视频分析技术 分数阶微分 红外和可见光融合 森林烟火检测

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烟气湍流效应对火灾图像探测的影响 被引量：6

18

作者 刘力辉 冉海潮 孙丽华 《火灾科学》 CSCD 2001年第3期171-173,共3页

烟气是火灾过程的重要物理现象。烟气的湍流效应是火灾图像探测的重要影响因素。分析了烟气湍流效应对火灾图像探测的影响 ,得出了一些烟气湍流效应的图像特征 。

关键词 火灾烟气 火灾图像探测 湍流效应 火灾探测系统

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一种改进的DETR输电线通道山火烟雾检测方法 被引量：1

19

作者 张政 何慧 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期670-675,共6页

输电线通道中的火灾会对电力系统的正常运行造成极大的安全隐患,但由于山火烟雾的形状、大小和颜色变化多样导致传统图像方法检测精度较差.为了提高山火检测精度,本文提出一种基于改进DETR的输电线通道山火检测方法.首先,在特征提取阶... 输电线通道中的火灾会对电力系统的正常运行造成极大的安全隐患,但由于山火烟雾的形状、大小和颜色变化多样导致传统图像方法检测精度较差.为了提高山火检测精度,本文提出一种基于改进DETR的输电线通道山火检测方法.首先,在特征提取阶段加入多尺度特征信息,并利用空洞卷积提高算法对底层特征的感知能力;然后,引入相对位置编码对Transformer模块中的自注意力机制进行改进;其次,利用CIOU对算法的损失函数进行调整;最后,在标注好的输电线通道山火数据集上对改进后算法进行模型训练和测试.实验结果表明,本文所提出的改进后的DETR模型平均精度可达到84.77%,与原始DETR算法相比提高了6.52%,与其它主流目标检测算法对比,本文提出的山火检测模型可有效识别输电线通道中的山火目标并达到较高的检测精度. 展开更多

关键词 山火烟雾检测 深度学习 目标检测 多尺度特征信息 相对位置编码

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基于图像处理的舰船火灾烟雾检测技术研究 被引量：6

20

作者 周泊龙 宋英磊 俞孟蕻 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第5期111-115,共5页

舰船火灾探测报警系统作为损管监测体系的关键构成部分,其性能的优劣将会直接影响到舰船和舰员的安全问题。为提高舰船火灾探测技术的实时性和准确性,减少误报、漏报等情况的发生,提出一种结合烟雾颜色特征与运动特征进行研究的视频火... 舰船火灾探测报警系统作为损管监测体系的关键构成部分,其性能的优劣将会直接影响到舰船和舰员的安全问题。为提高舰船火灾探测技术的实时性和准确性,减少误报、漏报等情况的发生,提出一种结合烟雾颜色特征与运动特征进行研究的视频火灾烟雾检测技术。该技术通过运动目标区域检测和对烟雾颜色特征、形状不规则性和扩散性特征的提取,经过分析与判断,将满足烟雾特征判据的目标区域判别为烟雾区域。检测结果表明该技术能够准确且迅速地探测火灾烟雾,误报率低,可靠性好。 展开更多

关键词 舰船火灾探测 颜色特征 运动特征 视频火灾烟雾检测

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