基于AdaBoost RBF神经网络的火灾烟雾检测-论文.pdf

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1、第33卷第2期河南理工大学学报(自然科学版)Vo1．33No．22014年4月JOURNALOFHENANP0LYTECHNICUNIVERSITY(NATURALSCIENCE)Apr．2014基于AdaBoostRBF神经网络的火灾烟雾检测王文豪，严云洋(淮阴工学院江苏淮安223003)摘要：为了解决大空间场所的火灾早期预警问题，减少环境变化对预报的影响，从烟雾的视觉特征角度探讨了视频火灾烟雾检测方法．该算法首先采用背景减除法获得差分图像，接着对差分图像进行二值化，并结合数学形态学提取可疑区域，然后从可疑区域提取颜色特征、运动特征和形状特征，最后使用

2、基于AdaBoost的RBF神经网络进行识别，判断场景中是否有烟雾出现．试验表明，该方法能有效地检测出烟雾并且具有较好的抗干扰能力，提高了烟雾检测的准确率，具有较好的工程应用价值．关键词：背景减除法；特征提取；RGB归一化；AdaBoost；RBF神经网络中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1673-9787(2014)02-0132—07FiresmokedetectionbasedonAdaBoostandRBFneuralnetworkWANGWen—hao，YANYun-yang(HuaiyinInstituteofTechnol

3、ogy，Huaian223003，Jiangsu，China)Abstract：Inordertosolvetheproblemofanearlyfiredetectioninlargespacesandtoredueetheimpactofenvironmentalchangesontheforecast，thispaperexploresanapproachforavideofiresmokeddetectionbasedonanalyzingthevisualcharacteristicsofsmokeimages．Itincludesthethr

4、eeparts．Firstly，thedifferenceim—ageisattainedbyusingthebackgroundsubtractionmethod．Then，thesuspiciousregionsareobtainedbythebinaryimagemethodandmathematicalmorphologyprocessing．Finally，thecolorfeatures，motionfeatureandshapefeatureextractedfromthesuspiciousregionsaredetectedbasedo

5、nAdaboostandRBFneuralnetworktojudgewhetherthereissmokeinthesceneornot．Theexperimentresultsshowthatthismethodcandetectsmokeeffectivelyandhasgoodanti·interferencecapability，aswellascanimprovetheaccuracyofsmokede—tection．Ithasgoodapplicationprospects．Keywords：backgroundsubtraction；f

6、eaturesextraction；RGBnormalization；AdaBoost；RBFneuralnetwork光、感温、感烟以及声音等探测器，已应用于某些0引言场合．但对高大空间和野外场所，这些探测器往往火灾是一种失去控制燃烧所引发的多发性灾难以发挥正常的作用．随着数字图像处理技术和害．它给人类所造成的灾害是巨大的，严重威胁着模式识别技术的不断完善和广泛应用，研究人员人们的自然环境和生命财产安全．许多学者和研又提出了图像型火灾检测方法．目前这种方法主究人员都努力研究如何较早地发现火灾，将火灾要有两大类：一类是基于火灾火焰特征的探测；另消灭在萌芽

7、状态．目前已研制出多种探测器，如感一类是基于烟雾特征的探测¨。．由于烟雾的出现收稿日期：2013-08—20基金项目：淮安市科技支撑计划项目(HAG2011044)．作者简介：王文豪(1973一)，男，江苏淮安人，副教授，主要从事数字图像处理，智能计算等方面的研究与教学工作E—mail：wangwenhaol4O7@163．com第2期王文豪，等：基于AdaBoostRBF神经网络的火灾烟雾检测135性，有向同一方向运动的趋势．因此可以累计统计2在时间r内各运动方向上运动块的个数c[i]，i=1，2，⋯，8，将运动块个数最多的方向作为该区域运动的主方向，

8、记为D，由烟雾从下至上运动运动特性可知，D取值在1～5间．计算主运动方向上运动块