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题名视频车辆黑烟检测算法研究进展
被引量：2
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作者
张天琪
杨伟东
张姣姣
彭凯
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机构
河北工业大学机械工程学院
天津市圣威科技发展有限公司
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期316-333,共18页
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基金
天津市科技计划项目(18YFCZZC00150)。
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文摘
黑烟车辆逐渐成为城市的主要污染源之一,针对黑烟的视频车辆检测方法具有效果好、成本低、应用面广和不妨碍交通等优点,但是仍存在误检率高、新方法可解释性差的缺陷。为了总结归纳视频黑烟检测算法的研究进展,本文对2016—2019年公开发表的文献进行总结。视频黑烟检测框架按顺序可以分为监控视频预处理、疑似黑烟区域选取、黑烟特征选取、分类识别和算法性能分析几部分,而且此顺序可以根据实际情况微调。本文介绍了视频黑烟检测框架,从层次的角度分析了疑似黑烟区域提取和黑烟特征选取。疑似黑烟区域提取方法由低到高依次分为图像级提取、目标级提取、像素级提取和纯黑烟重构等4个层次,提取方法的精细度与稳定性逐步上升,而且高层次方法一般可以应用在低层次方法的结果上。黑烟特征按基于学习的非线性映射次数划分为底层特征、中层特征和高层特征等3个层次,分界点是1次和3次。随着层次的提高,特征表达力就会越强,但二者之间并不是严格的线性关系。然后从可解释性的角度重点介绍了高层特征。另外,本文从有、无深度学习的角度归纳了特征提取算法,之后从传统方法与深度方法两方面归纳了常见的分类识别方法。最后介绍了主流算法评价指标。针对视频黑烟检测算法的几个特点,对其未来发展方向进行了总结归纳。
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关键词
黑烟车辆检测
特征提取
烟雾识别
深度学习可解释性
综述
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Keywords
smoky vehicle detection
feature extraction
smoke classification
interpretability of deep learning
review
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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