【摘 要】
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提出了一种视频烟雾检测方法,利用烟雾颜色、运动方向以及纹理等特征区分烟雾,并在检测烟雾的同时找到火源位置。引入暗原色先验方法提取出与烟雾颜色相似的区域作为烟雾候选
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61175033）, 中央高校基本科研业务费专项资金（No.WK2100100009,No.2012HGCX0001）
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提出了一种视频烟雾检测方法,利用烟雾颜色、运动方向以及纹理等特征区分烟雾,并在检测烟雾的同时找到火源位置。引入暗原色先验方法提取出与烟雾颜色相似的区域作为烟雾候选区;通过分析图像局部纹理特征估计图像块的运动方向,排除运动方向向下的非烟雾区域,从而缩小烟雾候选区;将烟雾候选区的一系列特征作为支持向量机的输入,分类为烟雾和非烟雾;根据被检测出的烟雾在视频帧中的具体位置以及对应位置出现烟雾的频数估计火源在视频帧中的位置。与相关算法的实验结果进行了比较,证明了该算法的有效性。
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