江苏省高校自然科学研究项目(12KJB520002)
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 相关作者：杜静严云洋刘以安高尚兵吴茜茵更多>>
- 相关机构：淮阴工学院江南大学更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目教育部科学技术研究重大项目江苏省“青蓝工程”基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 视频火焰检测综述被引量：6
- 2013年
- 基于传感器的传统火灾检测系统已经不能满足实际需求。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展,视频火焰检测作为一种新型有效的早期火灾探测技术,已经受到人们的广泛关注。本文介绍了视频火焰检测流程,着重分析火焰的图像特征,包括基于单帧的静态特征和基于多帧的动态特征,并探讨了典型的特征提取算法,对多特征融合算法进行了分类比较,最后展望了视频火焰检测的发展趋势。
- 吴茜茵严云洋杜静刘以安
- 关键词：火焰检测特征提取
- 时空视觉选择性注意机制的视频火焰检测被引量：8
- 2014年
- 引入计算视觉领域中的显著性思想,结合自上而下的视觉注意模型,构建了基于时空视觉选择性注意机制的视频火焰检测模型.该模型用HSV空间的V分量表示火焰的亮度显著性,用RGB空间火焰R和B分量的关系表示火焰的颜色显著性,用局部二值模式的3种形式组合成的特征向量之间的距离表示火焰的纹理显著性;为降低模型时间、空间的复杂度,采用主成分分析对局部二值模式特征向量降维,用改进的基于火焰颜色的累积差分表示火焰的运动显著性.最后经加权线性组合各静态、动态特征图,得到当前视频帧的综合显著图.对Bilkent大学火焰视频库中全部的13段火焰视频和通过互联网获得的2段非火焰视频进行实验的结果表明,与其他流行模型相比,该模型可以更准确地检测出视频序列中的火焰区域.
- 杜静严云洋高尚兵刘以安
- 关键词：火焰检测视觉显著性主成分分析局部二值模式
