【摘 要】
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根据开放环境下火灾烟雾检测的实际应用要求,提出了一种基于多特征融合的BP神经网络在线烟雾检测算法.该算法首先提出了适应开放环境且抗光照影响的烟雾颜色统计模型,并与Kal
【机 构】
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中煤科工集团重庆研究院,重庆400039
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根据开放环境下火灾烟雾检测的实际应用要求,提出了一种基于多特征融合的BP神经网络在线烟雾检测算法.该算法首先提出了适应开放环境且抗光照影响的烟雾颜色统计模型,并与Kalman运动检测图像进行融合得到疑似烟雾区域;再次利用小波变换等方法对疑似区域提取烟雾的轮廓不规则性、面积扩散性、烟雾覆盖区域的模糊性以及烟雾边缘的低频振荡性四个时空域特征,作为BP神经网络的四个输入;最后利用BP神经网络的输出值来判定场景中是否存在烟雾.通过基于烟雾视频帧序列的实验表明,本文烟雾检测算法能够实时进行视频烟雾检测,对开放环境较为鲁棒,能较好地满足开放环境下火灾烟雾的监测预警,基本达到了预期效果.
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