城市園林條件下基于視頻序列的火災煙霧檢測算法研究.pdf

1、隨著科學技術的不斷發(fā)展，城鎮(zhèn)現代化建設取得了長足的進步，為了打造健康、和諧、綠色、開放、共享的新型城市，越來越多的城市公園出現在人們視野中。這些城市公園不但改善了人們的生活質量促進了生態(tài)和諧，而且對防風治沙、美化環(huán)境、凈化空氣、降低噪音、涵養(yǎng)水土等有著突出的貢獻。但是頻頻發(fā)生的園林火災嚴重威脅著人民的生命財產安全，很大程度上阻礙了城市的發(fā)展，因此城市園林景區(qū)火災的防治工作得到了越來越廣泛的關注。針對以上問題，本文對原有的國內外視頻火災探

2、測技術進行了比對和分析，并將神經網絡技術與數字圖像處理技術相結合，提出了基于視頻圖像處理的火災煙霧檢測方法，本文的主要研究內容包括以下幾個方面:
　　(1)結合煙霧的模糊特點和檢測環(huán)境的易變特點，本文采用基于kalman濾波的背景減除法提取出疑似煙霧區(qū)域;并引進腐蝕和膨脹兩大數學形態(tài)運算對圖像中的細微噪聲進行處理。
　　(2)通過分析國內外視頻煙霧特征提取技術，選出具有一定區(qū)分度的靜態(tài)特征和動態(tài)特征作為輸入特征。靜態(tài)特征做了

3、如下研究:針對顏色特征，本文通過分析青煙和灰煙在rgb空間模型下的特性，確定出煙霧的顏色決策條件，并將疑似煙霧區(qū)域用灰色像素表示，同時引入像素比表征顏色特征;針對紋理特征，本文采用灰度共生矩法提取圖像的紋理特征，并選擇具有代表性的角二階矩表征紋理特征。
　　(3)動態(tài)特征做了如下研究:針對模糊特征，本文采用二維離散小波變換的方法構建出煙霧的背景模糊模型，并引入高頻分量衰減率表征物體的模糊特征;針對形狀不規(guī)則特征，本文采用canny

4、算子提取出運動區(qū)域的邊界形狀，并根據邊界鏈碼法和掃描法提取邊界的周長和運動區(qū)域的面積，最后引入圓形度表征運動區(qū)域的形狀不規(guī)則特性;針對煙霧的主運動方向特征，本文通過比較常用的塊匹配準則和塊匹配算法，選出三步法(TSS)以最小絕對值和函數進行塊匹配，并通過離散運動方向搜索法計算每個矩形塊的運動方向，最后引入運動方向比例系數α表征物體的主運動方向。
　　(4)設計出基于BP神經網絡的圖像型火災智能識別系統(tǒng)結構，并將顏色特征（顏色像素比