基于計算機視覺的鋼結(jié)構(gòu)建筑物火災坍塌預警的研究.pdf

1、計算機視覺是近年來在國際上引起了廣泛重視的前沿研究領域，它發(fā)展并推動了相關學科的交叉融合，同時也為信號處理帶來新思想、新方法。計算機視覺所研究的對象，簡單地說就是研究如何讓計算機通過圖像傳感器或其它光傳感器來感知、分析和理解周圍環(huán)境。
　　本文以基于計算機視覺的火災坍塌檢測與預警方法為研究目標，通過對鋼結(jié)構(gòu)建筑物視頻圖像的特征區(qū)域進行深入分析，提出了一種弱運動場景下的鏡頭分割方法，并且基于概率圖模型進行視頻的多目標跟蹤，采用粒子濾

2、波算法進行煙霧濾除，采用HOG特征、金字塔算法進行特征描述并采用SVM方法進行人體區(qū)域的識別，排除人體運動的干擾。
　　鏡頭變化產(chǎn)生瞬時大量的運動信息和色彩化信息，僅用直方圖幀差法容易受到光照等影響使得判斷的準確度降低，而僅用光流法使得計算的時間復雜度增加。通過分析采集的鋼結(jié)構(gòu)在燃燒試驗下變形運動的視頻數(shù)據(jù)的特點，提出了一種基于弱運動場景下的鏡頭分割算法。原理是首先計算兩幀直方圖的差值，差值大于一定的閾值再通過光流法計算視屏中的運

3、動信息，運動信息量大于該閾值時，表明存在鏡頭切換。
　　目標跟蹤是一個在智能檢測和控制領域非常重要的專題研究，在目標跟蹤的許多方面，粒子濾波器已成為主要的目標跟蹤算法。針對常見的顆粒濾波器處理視頻多目標跟蹤的局限性，將概率圖模型引入視頻多目標跟蹤的分析，研究目標被遮擋跟蹤中的目標不確定性。在數(shù)據(jù)關聯(lián)方法的基礎上，采用多目標建模和分析顆粒過濾器框架的目標關系的概率圖模型，即聯(lián)合數(shù)據(jù)關聯(lián)算法，對閉塞視頻中不確定的多目標的變化進行處理，