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文檔簡介
1、船舶火災事故是內(nèi)河航運交通中常見的安全事故。船舶火災事故不僅造成國家財產(chǎn)及人員安全嚴重損失,同時對該地區(qū)的海事環(huán)境造成巨大破壞。因此,在海事智能監(jiān)控領域,船舶機艙、機艙周邊及船體周圍的火災煙霧檢測是個極為重要的環(huán)節(jié),具有重要的理論意義和實用價值。
火災發(fā)生時,一般會產(chǎn)生少部分濃度或顏色程度不同的煙霧,為提早檢測發(fā)現(xiàn)船舶火災情況,本文主要研究了基于視覺特征的船舶火災煙霧檢測方法,針對內(nèi)河航運系統(tǒng)的通航環(huán)境提出了背景重構及運動目標
2、檢測、煙霧特征識別和智能報警三個步驟的解決方案。
在背景重構方面,本文重點研究分析了在線灰度值聚類的背景重構方法,針對在背景模型學習階段有水面波動、背景擾動情況導致背景重構模型不準確及背景建模時間長等問題,提出了一種具有自適應閾值的累積加權的多背景重構方法,首先將所有像素點分為靜態(tài)點和非靜態(tài)點,然后只對非靜態(tài)點進行多背景建模,該方法提高了背景模型的準確度,縮小了背景建模時間。
在煙霧識別方面,本文重點分析了傳統(tǒng)的基于
3、運動累積方向和基于融合顏色能量信息的煙霧識別方法,針對發(fā)煙點移動情況下,提出了一種融合動態(tài)特征、顏色信息及基于圖像灰度匹配的煙霧識別方法。首先利用動態(tài)特征排除干擾物體,然后再經(jīng)過顏色信息與圖像灰度匹配特征的篩選,最后通過時間與空間綜合統(tǒng)計給出識別煙霧結果。本文算法提高了內(nèi)河航道監(jiān)控環(huán)境下煙霧檢測識別結果的準確性和有效性。
最后,本文在VS2010平臺上結合OpenCV計算機視覺庫對內(nèi)河監(jiān)控環(huán)境下的船舶煙霧檢測算法及文中其他算法
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