基于視頻的隧道火災(zāi)早期預(yù)報技術(shù)研究.pdf

1、目前基于視頻的火災(zāi)檢測技術(shù)作為一種輔助手段受到越來越多的關(guān)注,與傳統(tǒng)的火災(zāi)檢測技術(shù)相比,具有實時性好、抗干擾性強、可視化和成本低等優(yōu)點。本文針對隧道中的火災(zāi)視頻進(jìn)行相關(guān)的檢測技術(shù)研究。
　　本文以隧道交通場景中的火災(zāi)事件為研究對象,主要研究火焰和煙霧目標(biāo)識別算法的設(shè)計和具體實現(xiàn)過程。本文的火災(zāi)檢測算法主要分為背景提取與更新,煙、火候選區(qū)域定位,火焰特征分析和煙霧特征分析,基于Adaboost的分類器設(shè)計,每部分所做的工作與創(chuàng)新簡述

2、如下:
　　1、背景提取與更新:在統(tǒng)計直方圖法的基礎(chǔ)上,首先確認(rèn)直方圖最大值對應(yīng)為背景的置信度和其它極大值對應(yīng)為背景的置信度,選取置信度高的作為背景。為了提高背景的可靠性,同時采用基于塊穩(wěn)定性的背景更新算法對背景進(jìn)行更新操作,以SAD作為衡量塊之間相似程度的準(zhǔn)則,對背景塊進(jìn)行加權(quán)更新。
　　2、煙、火候選區(qū)域定位:在獲取可靠的背景之后,采用背景差分法進(jìn)行運動目標(biāo)檢測,同時進(jìn)行塊二值化。為了提高后期處理的效率,對提取的運動目標(biāo)

3、進(jìn)行預(yù)處理,排除一些干擾區(qū)域,將目標(biāo)進(jìn)行連通域標(biāo)記,排除面積小的目標(biāo),根據(jù)火焰和煙霧目標(biāo)的特點,利用灰度統(tǒng)計一致性和運動累計特性對目標(biāo)進(jìn)一步篩選。
　　3、火焰特征分析:對于提取出的火焰疑似區(qū)域,針對火焰的面積增長特征、頻帶特征和圓形度進(jìn)行分析。
　　4、煙霧特征分析:對于提取出的煙霧疑似區(qū)域,針對煙霧的高度特征、紋理特征和運動主方向特征進(jìn)行分析。
　　5、火災(zāi)分類器設(shè)計:將提取出的煙、火各個特征分別作為一個弱分類器,