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1、基于多特征的视频烟雾检测算法AVideoSmokeDetectionAlgorithmBasedonMulti-FeatureFusion学科专业：信息与通信工程作者姓名：林成忠指导教师：张为教授天津大学电子信息工程学院二零一七年十一月摘要火灾发生的早期往往伴随着烟雾的产生，及时准确的将烟雾检测出来，对于提高火灾预警成功率、保护人类生命财产的安全具有重要的意义。传统的烟雾检测方法例如感烟、感温等烟雾探测器，是根据烟雾产生时颗粒、温度等物理量的变化而进行检测的，这种检查方法往往需要等到烟雾到达一定浓度才能有效报警，因而会失去最佳救援和抢救的时间。视频火
2、灾烟雾分析技术只要画面中存在烟雾的产生，则会及时有效的报警。为了克服传统火灾烟雾检测技术的缺陷，提高视频烟雾检测算法的检测率，本文通过观察烟雾运动的特性，提出一种基于多特征的视频烟雾检测算法。该算法首先利用混合高斯背景建模和改进的背景均值减除相结合的方法，提取运动区域。然后利用烟雾颜色和模糊特征进行检测，若符合，则进行下一步检测；否则返回上一步。之后将此运动区域池化为上、中、下三部分，并在每个池化区域提取LBP和灰度共生矩阵相结合的特征、光流矢量特征和边缘方向直方图。考虑到烟雾运动在时域中的连续相关性，提取相邻三帧的烟雾特征向量以提高算法的鲁棒性。最
3、后使用Adaboost算法进行训练和检测烟雾。本文通过在不同的场合录制了大量的测试视频来测试算法的准确性。实验结果表明，该算法在测试视频集上准确率超过94%，与现有方法相比，能更好地适应实际应用中复杂的环境条件。关键词：视频监控，烟雾检测，运动区域，集成学习AdaboostIABSTRACTTheearlyfireisoftenaccompaniedbytheemergenceofsmoke,makingitsosignificantforthetimelyaccuratedetectionofsmoketoimprovetheaccuracyoff
4、ireearlywarningandprotectthesafetyofpeople’slivesandproperties.Thetraditionalsmokedetectionmethods,generallybymeansofthesmoke,heatandothersensors,areconductedaccordingtothevariationofsomephysicalquantitiesproducedbythesmoke,suchastheparticles,thetemperatureandsoon.However,suchk
5、indofdetectiontechnologymaynotalarmeffectivelyuntilacertainhighconcentrationofsmoke,leadingtothemissingofthebestrescuetime.Incontrast,thevideo-basedfiresmokeanalysistechnologycangiveaneffectivealarmimmediatelyaslongasthesmokeoccurs.Toovercomethedeficienciesoftraditionalfiresmok
6、edetectiontechnology,thispaperproposedanewsmokedetectionalgorithmbasedonfeaturesaccordingtothecharacteristicsofsmokemovements,sothatitcanimprovethedetectionrateofsmokedetectionalgorithms.Inparticular,thealgorithmextractsthemovingregionsbycombiningtheGaussianMixtureModel(GMM)for
7、backgroundmodelingwiththemeanofbackgroundsubtractiondivisionmethodatfirst.Thenusethesmokecolorandfuzzycharacteristicsfortesting,ifmeet,intothenextphaseoftesting;Otherwisereturnsonthestep.Later,bydividingthemotionareaintothreeparts,includingtheupper,middleandlowerpart,thealgorit
8、hmextractstheopticalflowvectorfeatureandedgeorientatio
