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交通火灾频发，易导致群死群伤事故，引起媒体和舆论广泛关注，造成恶劣社会影响。如何预防和减少交通火灾，成为亟待解决的公共安全课题。交通火灾具有突发性强、疏散难度大、诱发衍生事故频率高等特点，火灾应对以“预防为主，防消结合”，预防方面通过火灾探测装置，监测火灾情况，提高火情的早期预警能力。而传统火灾探测装置，如气敏型、感温型、感烟型等，受环境影响大，难以满足交通环境下火情检测需求。
基于视频分析的火灾检测成为研究热点。目前已积累部分研究成果，但仍存在误判率和误报率高以及交通场景适应性弱的问题。鉴于道路交通场景诸多，如高速公路、停车场等，难以穷尽。为便于研究展开和实验安全，论文选取城市道路辅路作为研究场景，完成疑似烟雾及火焰区域分割，采用多特征融合分析烟雾及火焰特征，探索火情目标识别与预警的共性问题，实现交通场景的火情监测。论文旨在应用视频分析方法识别交通火情目标，为缩短交通火灾反应时间、实现交通火灾早期预警和保障交通安全奠定研究基础。主要研究内容如下：
(1)通过实验对比分析常用火情目标检测模型，基于ViBe算法，结合二帧差法和混合高斯模型完善疑似烟雾提取算法，兼顾算法实时性、疑似烟雾提取准确率和鲁棒性。
(2)应用区域生长法，结合烟雾LBP特征分割出交通烟雾区域；基于此，从交通烟雾的动态和静态特征入手，提取烟雾不规则度、HSI色彩空间特征和烟雾熵特征，并结合基于小波特性的烟雾特征集，研判烟雾存在与否。
(3)建立疑似火焰目标的待选区域，提取火焰色彩空间分布特征和频闪特性，设计火焰识别算法，为火情综合判定提供依据。
(4)整合交通场景中烟雾与火焰识别算法，基于MFC框架和OpenCV库设计基于视频烟火识别的交通火情监测软件，经测试，软件实现早期交通火灾监测预警、监控状态可视化及火源信息实时上报等功能，对非烟雾目标有较好抗干扰能力，具有较好的实时性和鲁棒性。
基于视频分析的火灾检测成为研究热点。目前已积累部分研究成果，但仍存在误判率和误报率高以及交通场景适应性弱的问题。鉴于道路交通场景诸多，如高速公路、停车场等，难以穷尽。为便于研究展开和实验安全，论文选取城市道路辅路作为研究场景，完成疑似烟雾及火焰区域分割，采用多特征融合分析烟雾及火焰特征，探索火情目标识别与预警的共性问题，实现交通场景的火情监测。论文旨在应用视频分析方法识别交通火情目标，为缩短交通火灾反应时间、实现交通火灾早期预警和保障交通安全奠定研究基础。主要研究内容如下：
(1)通过实验对比分析常用火情目标检测模型，基于ViBe算法，结合二帧差法和混合高斯模型完善疑似烟雾提取算法，兼顾算法实时性、疑似烟雾提取准确率和鲁棒性。
(2)应用区域生长法，结合烟雾LBP特征分割出交通烟雾区域；基于此，从交通烟雾的动态和静态特征入手，提取烟雾不规则度、HSI色彩空间特征和烟雾熵特征，并结合基于小波特性的烟雾特征集，研判烟雾存在与否。
(3)建立疑似火焰目标的待选区域，提取火焰色彩空间分布特征和频闪特性，设计火焰识别算法，为火情综合判定提供依据。
(4)整合交通场景中烟雾与火焰识别算法，基于MFC框架和OpenCV库设计基于视频烟火识别的交通火情监测软件，经测试，软件实现早期交通火灾监测预警、监控状态可视化及火源信息实时上报等功能，对非烟雾目标有较好抗干扰能力，具有较好的实时性和鲁棒性。