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1、ComputerScienceandApplication计算机科学与应用,2013,3,336-343http://dx.doi.org/10.12677/csa.2013.38059PublishedOnlineNovember2013(http://www.hanspub.org/journal/csa.html)*SurveyofFlameDetectionBasedonVideo1,21,2#1,22XiyinWu,YunyangYan,JingDu,Yi’anLiu1SchoolofInternetofThingsEngi
2、neering,JiangnanUniversity,Wuxi2FacultyofComputerEngineering,HuaiyinInstituteofTechnology,Huaian#Email:keweiwxy@126.com,areyyyke@163.comthththReceived:Oct.25,2013;revised:Nov.13,2013;accepted:Nov.19,2013Copyright©2013XiyinWuetal.Thisisanopenaccessarticledistributedunder
3、theCreativeCommonsAttributionLicense,whichpermitsunre-stricteduse,distribution,andreproductioninanymedium,providedtheoriginalworkisproperlycited.Abstract:Thetraditionalfiredetectionsystemisanunsatisfactorywayofdetectingfirebasedonsomesensors.Asaneffectivetypeofearlyfire
4、detectiontechnology,videofiredetectionhasreceivedextensiveattentionrecentlywiththeimprovementoftechnologyofcomputeranddigitalimageprocess.Theprocessofvideofiredetectionisshownhere.Theflameimagecharactersarediscussedsuchasthestaticcharacteristicsinsingleframeanddynamicch
5、aracteristicsinmultipleframes.Sometypicalmethodsoffireimagefeatureextractionarepresented.Thenthefusionalgorithmwithmultiplefeaturesisclassifiedandsummarized.Finally,thedevelopmentofvideofiredetectionisprospected.Keywords:FlameDetection;FeatureExtraction;FeatureFusion;Su
6、rvey*视频火焰检测综述1,21,2#1,21吴茜茵，严云洋，杜静，刘以安1江南大学物联网工程学院，无锡2淮阴工学院计算机工程学院，淮安#Email:keweiwxy@126.com,areyyyke@163.com收稿日期：2013年10月25日；修回日期：2013年11月13日；录用日期：2013年11月19日摘要：基于传感器的传统火灾检测系统已经不能满足实际需求。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展，视频火焰检测作为一种新型有效的早期火灾探测技术，已经受到人们的广泛关注。本文介绍了视频火焰检测流程，着重分析火焰的图像特征，包
7、括基于单帧的静态特征和基于多帧的动态特征，并探讨了典型的特征提取算法，对多特征融合算法进行了分类比较，最后展望了视频火焰检测的发展趋势。关键词：火焰检测；特征提取；特征融合；综述1.引言[2]烟雾等物理采样进行检测，虽然成本低、见效快，由于火灾的频发性，尽早预防和避免火灾事故越但存在适用空间有限、易受干扰、误报率高、智能度来越重要。现今使用的火灾探测系统一般基于传感器低、不适合在恶劣条件下检测等局限性。[1]，主要分为静电式、感温式、感光式和复合式。这近年来，随着视频监视设备的普及和视频图像处些传感器大都是对颗粒、空气湿度、温度、透明
8、度、理技术的发展，研究者们将目光转向了视频火焰检测*(VideoFireDetection,VFD)。摄像机采集信号后，将资助信息：教育部科学技术研究重大项目(311024)；江苏省“333工程”；江苏省“青蓝工程”资助
