视频烟雾识别技术研究与实现
基于视频的烟雾检测预警系统在森林防火系统中的应用
Ｓ Ｔ ＹＳ ＥＭ ｏ Ｔ ＦｏＲＥＳ Ｉ Ｅ ＲＥＶＥＮＴＩ Ｎ ＹＳ ＥＭ ＴＦＲ Ｐ ｏ ｎ ｕ
（ｎｔｕｅＱ Ｃ ｍ ｕｅ Ａｐｉ ｔ ｎＴｃｎｌ ｙ Ｃ ｌ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅａ ｄＥ ｇｎｅｉ Ｉｓｔｔ 厂 ｏ ｐ ｔ ｐｌａｉ ｅｈｏｏ ，ｏｌ ｏ Ｃ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｎ ｎ ｉｅｒ ｇ，Ｃ ｏｇｉｇ ｉ ｒ ｃ ｏ ｇ ｉｅｆ ｒ ｅ ｎ ｈｎ ｑ ｎ Ｕ ｉ ｒｔ ｅｈ ｏ ｇ ， ｈｎ ｑ ｇ４ ０ ５ ， ｈｎ ） ｎｖ ｓｙｏ Ｔｃｎｌ ｙ Ｃ ｏｇｉ ０ ０ ４ Ｃ ｉ ｅｉ ｆ ｏ ｎ ａ 。 Ｃ ｌｇ Ｃ ｍ ｕｅ ｃ ｎｅａｄＥ ｇｎｅｉ （ ｏｅｅ ｌ ｏ ｐ ｔ Ｓｉ ｃ ｎ ｎ ｉ ｒ ｇ，Ｃ ｏｇ ｉ ｎｖｒｔ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｃ ｏｇ ｉ ００ ４，ｈｎ ） ｒ ｅ ｅ ｎ ｈ ｎｑｎ Ｕ ｉ ｓｙｏ Ｔｃｎｌ ｙ ｈ ｎｑｎ ４ ０５ Ｃ ｉａ ｇ ｅｉ Ｊ ｏ ｇ
到的 图像进 行处 理， 处理后再提取 可疑 区域并对可疑 区域火灾发生 时烟 雾的特征进行 识别 ， 主要 包括烟 雾的背景模糊度特征和扩 散 性特征 ， 对烟 雾的这些特征设计 了相 应的检测算法 ， 针 实现 对视 频中的烟 雾图像 的提取 、 检测并 自动报警。分析结果表明， 结 烟雾 特征设计的烟雾检测预警系统具有较好的识别效果， 在森林 防火预警 中有很强的实用性。 关键词
ｉ ｇ ｓ ｆ ｍ ｉｅ ｓ ｎ ｕｔ ｅ ，ｔ ｅ ａ ｔ ｍａｉ ｌ ｒ ｎ ，ａ ｅ ｒ ａ ｉ ｄ Ａ ａｙ ｉ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｓ ｔ ａ ｈ ｍｏ ｅ ｄ ｔ ｃｉｎ ａ ｄ ｅ ｒ ｒ ｉ ｇ ｍａ ｅ ｒ ｏ ｖｄ ｏ ，ａ ｄ ｆ ｒ ｒ ｈ ｕ ｏ ｔ ａａ ｍｉ ｇ ｒ ｅ ｌ ｅ ． ｎ ｌ ｓ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｔｅ ｓ ｋ ｅｅ ｔ ｎ ａ ｙ ｗａ ｎ ｈ ｃ ｚ ｓ ｏ ｌ ｎ
基于视觉的烟雾检测技术研究开题报告
基于视觉的烟雾检测技术研究开题报告一、研究背景随着工业化进程的加快，空气污染问题日益严重，烟雾作为空气污染的主要来源之一，在城市居民的生活中越来越引起人们的关注。
目前，烟雾检测主要是基于气体传感器的技术，然而其受到环境干扰较大，易误判等不足之处，因此基于视觉的烟雾检测技术成为了另一种备受关注的技术研究方向。
二、研究目的本研究旨在通过图像处理、机器学习等技术，开发一种可行的基于视觉的烟雾检测技术，实现对烟雾的准确检测。
三、研究内容1. 烟雾图像采集及预处理本研究将采用数字相机或红外热像仪等设备，对烟雾进行拍摄或观测，并进行预处理，包括图像去噪、图像增强等。
2. 烟雾识别算法基于深度学习及其他相关技术，构建出一套能够准确识别烟雾的算法。
通过对烟雾与背景的区别进行特征提取和分类，实现对烟雾的自动检测。
3. 算法对比和性能评估对烟雾识别算法进行测试，通过比较准确率、召回率等指标，评估各算法的表现和性能，并选择最优算法作为最终的烟雾检测技术。
四、研究意义基于视觉的烟雾检测技术具有实时性好、准确度高等优点，可以有效识别和监测烟雾，对于保护人们的健康、城市空气环境的改善等方面具有积极的意义。
五、研究计划第一年：烟雾图像采集及预处理技术研究第二年：烟雾识别算法研究和性能评估第三年：最优算法选定、技术完善和应用推广六、研究难点1. 烟雾图像在拍摄和采集过程中存在干扰和噪音问题，如何在此基础上进行预处理和提取特征信息，是难点之一。
2. 烟雾的视觉特征与背景相似，如何提高算法的准确率和召回率，也是研究难点之一。
七、研究预期成果本研究可望形成一项基于视觉的烟雾检测技术，为人们的生活环境保护和健康提供有力的技术支持，具有广泛的应用前景和经济效益。
于视频图像的森林火灾烟雾识别方法
辩３２卷仪％仪表学撤的过程。
它包括变化最检测和自适应阈值分割．罐终得到序列羽像中运动存在与否的个运动模板。
Ｒ前常用的运动同标检测方法主要有１种背景减除法、光流法段帧差法ｐ１。
在背景减除法中，先对背景图像进行建模，然后利用当自Ｈ帧罔像与背景周像相减来确定运动区域。
随着时问的变化，光照条件通常会发生缓慢的改变，需要及时更新背景图像。
对于森林火灾监控现场，光照条件复杂，背景更新的速度往往跟不上环境的改变，从而容易造成严重的错分。
光流法，采用运动Ｒ标随时间变化的光流场特征性来提取和跟踪运动目标。
光流法虽然能直接用于摄像机运动Ｆ的日标检测．但计算复杂不适于实时处理，所以选两种方法都不适台坩来进行森林火，火熘雾识别。
帧差法，利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧图像之间进行著分米提取出图像中的运动区域。
鉴于帧差法对于动态环境具有较强的自适应性，且计算简单，所以采用此方法来实现对火灾烟雾运动的捕获，如图３。
运动区域的准确提取，对烟雾识别算法的识别率有着重要的影响．噤声的干扰根容易产生较丈的误差。
为了减少噪声的干扰，除了在每一帧中进行常规的滤渡处理以外，还需利片ｊ连续运动图像在对问上的相关性信息米消除噪声。
传统的帧问差算法只对单幅差分图像进行二值化，根据最大类问方差闽值，得运动二值化图像。
由于冒像信噪比低，差分图像序列中混有大量的白囤３运动检测：抽）森林火灾视频戤囤（ｂ）单帧差分圈ｋ）单帻差分＝值他掘（ｄ）累积差分二值化由埘于火灾烟棼Ｈ标，其存卅现、膨胀、消散过程中运动幅度小大．存传统单帧差分二值化罔像序列中值基本为ｌ，这样柱烟雾ｄ标附近区域像素值往往偏高，如罔３（ｃ）所示。
现取输入图像序列共取８帧，进行两两帧问差分并对差分图像累加，其崇加２８执（８＋（８一１）佗），所以累加图像像素值在［ｑ２８】之问。
鳋实验测试验证，取阐值矗＝１０效果较好姐果像素值大于‘ｔ则该点像素值置为２５５，否则像素值取Ｏ。
相对于传统的单帧帧差运动检测．如图３（０ｔ累积帧差法检测效果史好，如图３（ｄｋｍ川＝Ｒ嬲竭∽３林火烟雾图像Ｍ距离识别火灾烟雾图像在视觉特征上相对于娄烟运动目标提取中的主要干扰物（如晃动的树枝、飞乌、行驶的车辆等）还是有明显区别的，可以用颜色和纹理特性进行表征。
基于多特征融合的视频烟雾检测
基于多特征融合的视频烟雾检测黎粤华;单磊;田仲富;朱自民【摘要】烟雾检测对火灾早期防范非常重要，传统的火灾探测技术主要利用传感器对火焰和温度进行识别，其每一个传感点只能检测到布控点周围的局部空间，对于开放空间等特殊场合难以发挥作用。
为了克服传统火灾检测存在的误报率高等缺点，文中提出一种基于烟雾多特征融合技术的图像型火灾检测方法。
该方法首先利用背景减除法获取普通 CCD 摄像机拍摄的疑似火灾烟雾区域，然后再从时域和频域着手，提取火灾烟雾的轮廓不规则特征、背景模糊度特征和纹理特征作为神经网络的输入信号，同时采用 sigmoid 函数将输出归一化，最后通过对 BP 神经网络训练完成火灾烟雾的多特征融合，并对来自网络的火灾视频进行测试。
实验结果表明：图像型火灾检测方法能够准确快速地识别火灾烟雾，达到早期预警的目的。
%The smoke detection is very important for the prevention of early fire,the traditional fire detection is a technology that uses a sensor to identify the flame and temperature,each sensor can only detect dispatched around the local space,for the open space and other special occasions,difficult to play a role. In order to overcome the defects of traditional fire detection has disadvantage of high false alarm rate,a fusion technology of image fire detection method based on multi feature of smoke was proposed. The method uses background sub-traction method to obtain the ordinary CCD camera shooting suspected fire smoke regions at first. Then from time domain and frequency domain,the fire smoke irregular contour feature,background extraction fuzzy features and texture features are extracted as the input sig-nals of neural network,also with thesigmoid function will output a normalized. Finally through the training of BP neural network,com-plete fire smoke multi feature fusion,and carry on the test of fire video network. The results show that image based fire detection method can accurately and quickly identify the fire smoke,and achieve the purpose of early warning.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2016(000)001【总页数】5页(P129-133)【关键词】烟雾检测;轮廓不规则特征;模糊度特征;纹理特征;特征融合【作者】黎粤华;单磊;田仲富;朱自民【作者单位】东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨 150040;东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨 150040;东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨 150040;东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨 150040【正文语种】中文【中图分类】TP39火灾的发生在时间和空间上表现为无规律性，是一种反人类意识的行为，传统的火灾探测方法具有一定的局限性，往往出现误报或漏报的情况。
基于图像识别的智能烟雾报警系统设计与优化
基于图像识别的智能烟雾报警系统设计与优化摘要：近年来，火灾事故频发，给人们的生命财产安全带来了巨大的威胁。
为了及时发现并报警火灾，研究人员提出了基于图像识别的智能烟雾报警系统。
本文针对该系统进行了设计与优化，包括系统的搭建、图像处理算法的优化和性能评估等方面。
结果表明，该系统具有良好的实时性和准确性，可在火灾初期及时进行报警，从而提高火灾的防控能力。
1. 引言火灾是一种常见但危险的事故，它不仅给人们的生命财产安全造成重大威胁，还给家庭、企事业单位带来了巨大的经济损失。
因此，提前发现火灾并及时报警是非常重要的。
传统的烟雾报警系统通常依赖于烟雾探测器，但其存在着许多问题，如误报、漏报等。
基于图像识别的智能烟雾报警系统利用计算机视觉技术，通过分析火灾图像中的烟雾特征进行火灾识别，并及时进行报警。
2. 系统搭建智能烟雾报警系统主要由图像采集模块、图像处理模块、烟雾检测模块和报警模块四个部分组成。
图像采集模块负责采集火灾现场的图像，可以使用网络摄像头、红外摄像头等设备。
图像处理模块通过图像处理算法对采集到的图像进行预处理，提取出烟雾特征。
烟雾检测模块使用机器学习算法对提取到的特征进行分析和判断，确定是否发生火灾。
报警模块在检测到火灾时及时发出警报。
3. 图像处理算法的优化图像处理算法是智能烟雾报警系统中的核心部分。
本研究采用了一种基于特征提取的图像处理算法。
首先，对图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像，降低处理的复杂度。
接下来，利用边缘检测算法提取图像中的烟雾边界，用于后续的特征提取。
然后，通过形态学处理方法对图像进行滤波去噪，增强烟雾特征。
最后，利用机器学习算法对提取到的特征进行训练和分类，判断是否发生火灾。
为了优化算法的性能，可以利用深度学习方法进行特征提取和分类，提高系统的准确率和实时性。
4. 性能评估为了评估智能烟雾报警系统的性能，本研究使用了大量的火灾图像进行测试。
测试结果显示，系统在检测火灾时具有较高的准确率和较低的误报率，可以在火灾初期及时进行报警。
视频火灾识别的关键技术研究
关键 词： 火灾检测 ； 轮廓提墩 ； 火焰 识别 ； 面积识别 ； 烟雾识别
中 图分 类 号 ：Ｐ ９ ． ｌ Ｔ ３ １４ 文 献 标 识码 ： Ｂ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ｃ ｎｏ ｏ ｉ ｓ ｏ ｒ ｃ ｇ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｆ Ｋ ｙ Ｔｅ ｈ ｌ ｇ ｅ ｆ Ｆｉ ｅ Ｒｅ ｏ ｎｉｉ ｎ
第 ８ 第２ ２卷 期
文 章 编 号 ：０ ６—９４ （ ０ １ ０ １０ ３８ ２ １ ）２—０ ０ ０ ３４— ４
计
算
机
仿
真
２１ 月 ０ 年２ １
视 频 火 灾 识 别 的 关 键 技 术 研 究
王文 豪 ， 刘 虎 ， 云 洋 严
（ 阴工 学 院 ， 苏 淮 安 ２ ３ ０ ） 淮 江 ２ ０ ３ 摘 要 ： 灾 报 警 识 刖 是 保 证 安 全 的 手 段 。 在视 频 火 灾 识 别 中 ， 灾 目标 的 提 取 是 其 关 键 问 题 ， 对 提 高 火 灾 识 别 率 ， 了精 火 火 针 为
ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ｉ ｅｅ ｔ ｎ Ｆ ｒ ｄ ｔｃｉ ；Ｅ ｇ ｘｒ ｃｉ ｎ ｌ ｍｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｅ ｏ ｄ ｅ ｅ ｔ ｔ ；Ｆ ａ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ；Ａ ｅ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｍｏ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ａ ｏ ｉ ｒ ａ ｒｃ ｇ ｉ ｏ ；Ｓ ｋ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ｉ ｉ
ｃ ｎｊｄ ｅｗ ｅ ｅ ｒ ｏ ｃ ｒ ｆ ｍ ｔｅｃ ａａ ｔ ｉ ｉ ｉｆ ｍ ｔ ｎ ｓ ｃ ｓ ｈ ｒ ｆ ｍ ｏｏ ，ｓｒａ ｉｇａｅ ｎ ａ ｇ ｈ ｔ ｒ ｅ ｃ ｕｓ ｒ ｈ ｈ ｒｃ ｒ ｔ ｎ ｒ ａｉ ， ｕ ｈ ａ ，ｔｅｆ ｅｌ ｅ ｃｌ ｕ ｈ ｆ ｉ ｏ ｅ ｓｃ ｏ ｏ ｉ ａ ｒ ｐｅ ｄｎ ｒａａ ｄ
219434016_智能视频识别技术在石油石化行业中的应用研究
62Internet Application 互联网+应用一、研究背景石油是国家发展的基本战略资源，石油的开采是保障石油生产的重要环节，创造重要的商业价值。
在石油的开采过程中，需要保障整个生产过程的安全。
在生产作业过程中，需要采用各类防范措施，减少石油开采过程中的各项风险。
随着数字技术以及智能技术的发展，各类数字技术以及智能技术被应用于石油开采的安全防护过程中，比如在各类野外采油环境下，通过安装各类视频监控，来防止石油泄漏、动物或者人员入侵等。
传统的视频监控等安防措施通过视频监控石油开采过程中的环境变化，有监控人员及时发现可能发生的各项风险，并及时通知相关人员进行处理来减少风险。
但是，由于需要监控人员人工干预，对监控人员的精力要求较高，而监控人员有可能会错过风险因素，并不能完全避免风险的发生。
作为安防系统中的重要组成部分，视频安防系统在油田生产中发挥了重要的作用。
油田生产具有一定的危险性，一旦发生事故，可能给石油企业带来重大的人员以及财产损失。
虽然视频监控逐渐在石油生产中得到应用，但由人工进行视频内容分析时，主要存在以下 问题：①监控人员由于注意力难以持续专注，可能错过视频监控中的风险因素。
②一般而言，石油生产过程是24小时不间断的过程，监控人员需要24小时不间断地分析视频中的监控内容。
但是，监控人员难以不间断地对视频内容进行观察，可能在某些时间错过生产过程中的危险因素。
③视频监控的内容存储过程中需要大量的存储资源。
由于视频内容难以采用文本等方式完整地描述其内智能视频识别技术在石油石化行业中的应用研究容，一般只能根据视频的录制时间等标签来进行索引，导致对视频内容进行溯源等分析时较为困难，并且需要耗费大量的时间资源。
④传统的视频监控属于被动监控，监控的主要方式是以录制的方式，将生产过程中的各类环境进行记录。
但是难以主动地发现生产环境的变动或者对事故进行预警处理，更多的是作为一种事后的分析手段留存相关证据，难以有效避免损失的发生。
基于视频图像的团雾检测技术实现
基于视频图像的团雾检测技术实现摘要：高速公路的建设已经与现代化科技相结合，逐渐实现了智能化发展，比如高速公路中的视频监控技术就为高速公路的安全便捷提供了可靠的保障。
本文以高速公路中视频监控系统的应用与发展为题，介绍几种团雾解决方案，以视频图像为根据，全方位了解高速公路中视频监控图像的能见度信息，对高速公路团雾现象组建有针对性的预警平台，并对其实施团雾检测，详细报告团雾形成的原因。
关键词：高速公路；视频图像处理；深度学习；平台建设在我国冬春季节交替的时间段，经常会出现团雾，团雾是一种气象现象，同时也会对交通造成较大影响的自然灾害。
在高速公路中遇见团雾天气，很容易造成行车事故。
所以，高速公路上非常需要建设公路团雾的检测系统。
高速公路上的团雾检测系统的研究已经有了很长一段过程，早期的研究是采用单片机进行团雾检测。
团雾的数据经过传感器实现监测之后，将数据传输到单片机中进行处理，处理的数据结果会在LED屏中显示，将LED屏放置在高速公路入口就能给行驶的车辆提醒，详细介绍高速公路的天气状况。
影响高速公路中车辆安全行驶的因素有很多，其中较为多见的有车辆违章、违法行驶、车辆行驶过程向窗外抛洒物品、行人在高速公路上行走以及恶劣天气等，这些都会对高速公路中的交通安全带来很不利的后果，甚至会出现严重的交通事故。
其中，前三类都是由于行人或者汽车驾驶员在高速公路上出现了违章违规行为，属于人祸，但是由于恶劣天气导致的各种自然灾害却是天灾。
在高速公路上常见的灾害天气包括暴雨、大风以及冰雪、霜冻等等，最容易出现车祸的天气当属雾霾天气。
本文就以高速公路上的团雾天气为主要内容，介绍一下当前高速公路检测团雾的技术要求。
—、功能需求团雾是一种气候现象，它的形成原因很简单，主要是由于地面的辐射经过冷却之后，将贴近地面的空气凝结成水汽，从而形成团雾天气。
所以团雾的形成条件既需要有充足的水汽，也需要有温差变化。
因此，在昼夜温差较大的时候往往会出现团雾的情况。
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论文题目：视频烟雾识别技术研究与实现专业：学生：签名：__________指导教师：签名：__________摘要火灾是日常生活中一种严重的自然性灾害，具有频发性和不可预测性等特点，给人类社会造成了不可估量的生命财产损失。
火灾的前期通常是以烟雾的形势表现出来，因为传统感烟、感温火灾检测技术仍然存在诸多很难解决的问题，不具备实时性预警，所以针对火灾前期烟雾特性的视频图像烟雾检测方法得到许多专家和学者的关注，本文也是基于这个课题，初步研究和设计了一些视频图像烟雾检测的基本算法。
视频图像烟雾检测（VISD）方法通过把一段视频分解成每一帧图像，区分图像烟雾和背景的不同点，比如颜色、形状、纹理等，结合图像在RGB颜色空间以及HSV颜色空间的图像特征，根据颜色的不同可以大致将烟雾区域提取出来，再结合一些形态学操作，膨胀、腐蚀、连接等，得到更加精确的烟雾区域，从而能够更好地做到火灾早期的预警。
【关键词】烟雾检测，视频处理，图像提取，图像特征，图像分割【论文类型】理论研究型Title：Research and Application of video-based smoke detection technologyMajor:Electronic information science and technologyName:Signature____________Supervisor:Signature____________ABSTRACTFire is a serious natural disaster in daily life, with frequent and cannot be predicted, caused incalculable loss of life and property to the human society. Fire - usually is expressed with smoke situation, because the traditional smoke, temperature sensing fire detection technology still has many difficult problems to solve, do not have real-time warning, so the detection method for video images for fire smoke the smoke characteristics by many experts and scholars, this paper is based on this topic, a preliminary study on the basic algorithm and some video smoke detection design.Video smoke detection (VISD) method for the decomposition of a video into every frame image, distinguish the smoke and the background image, such as color, shape, texture, combined with the image in RGB color space and the HSV color space, according to the different colors can be roughly the smoke extraction from the region, then combined with some morphological operation, expansion, corrosion, connection, get the smoke area more accurately, so it can be better to do early fire warning.【Key words】Smoke detection, Video Processing, Image Extraction【Type of Thesis】Theoretical Study目录1 绪论 (1)1.1.课题目的与意义 (1)1.2.国内外现状 (3)1.3论文结构及主要内容 (4)2 关于烟雾检测的基础知识 (6)2.1 烟雾的特征 (6)2.1.1 火灾烟雾的静态特征 (6)2.1.2 火灾烟雾的动态特征 (7)2.2 颜色空间 (7)2.2.1 RGB颜色空间 (7)2.2.2 YCbCr颜色空间 (9)2.2.3 HSV颜色空间 (10)2.3 有关烟雾检测的形态学图像处理知识 (12)2.3.1基本形态学操作 (13)2.3.2 膨胀 (13)2.3.3 腐蚀 (14)2.3.4胀和腐蚀的组合 (15)3 基于颜色特征的烟雾检测系统 (15)3.1概述............................................... 错误！未定义书签。
3.2 基于颜色特征的烟雾检测系统 (16)3.3 基于HSV颜色特征的烟雾区域分析 (17)3.4 形态学烟雾区域处理 (18)3.4.1 边界提取 (19)3.4.2 区域填充 (20)3.4.3 形态学处理流程图 (21)3.5 实验结果与分析 (22)3.5.1 软件平台应用展示 (28)3.5.2 烟雾特性分析 (25)3.5.3 烟雾检测的颜色空间分析 (328)3.5.4 烟雾检测最终结果图示 (34)4 结果与展望 (37)致谢 (38)参考文献 (39)1 绪论1.1.课题目的与意义从人类文明发展至今，火的运用对人类的发展和社会的进步发挥着巨大的推进作用。
火的使用得当，可以造福人类，然而，如果火势失控，将会给人类社会带来巨大的灾难，造成火灾。
根据数据显示，火灾的危害性极大，仅次于洪涝灾难和干旱，并且在各种自然灾害中发生频率位居榜首。
因此，有效地防止火灾发生和及时有效的灭火至关重要，也是当今社会值得深入研究和探讨的课题。
近年来，科技的不断进步和社会经济的不断发展，不断涌现出各种高层以及超高层建筑物。
在人口相对密集、财产相对集中的当今高层建筑中，消防安全问题显得异常突出，也是一个急需解决的隐患问题。
在传统的灭火技术中，我们常见的的感温，感光和感烟以及一些复合型的方式。
这些技术设备一般是通过装置中的探测器，对温度、火焰、烟雾以及燃烧的气体等火灾参数进行反馈，做出有效反应。
通过一些敏感元件，将探测器感知的火灾参量的物理变量转换为电信号，然后有效的传送到火灾预警控制器中，有效地实施报警。
（1）在传统的感烟探测器中，经常被安装于办公楼，邮政大厦，宾馆房间以及一些图书馆等公共场所。
由于进入探测器中烟雾粒子时间长了就会对探测器产生腐蚀和污染的作用，造成探测器失效，因此，感烟探测器需要定时的进行清洗，除尘，才能上期有效的正常工作。
（2）在传统感温探测器中，有定温和差温、差定温组合式三种常见形式，分别根据其四周的温度参数、温度变化参数和两种参数的构成值来判断火灾是否产生。
传统感温探测器类型较多，原理也不尽相同，在本文中就不做详细的介绍。
传统的感温探测器性能相对稳定、可靠性较好、环境适应性较高的特点，然而也存在安装不太方便、造价昂贵，而且反应速度有些迟缓。
它通常用在厨房，锅炉房，地下车库和其他地方。
（3）感光探测器针对火灾发生时火焰辐射出来的特定波长做出反馈，从而进行火焰探测。
有关数据表明，火焰中辐射出来的光的波长有特定的峰值区间。
当探测器接收到火焰辐射的信号后，特别是红外信号，会引起探测器自身的温度变化，从而产生电流的变化，电流变化的大小与自身温度变化率成正比。
虽然感光探测器对火焰辐射出来的光反应较为迅速，但是也存在易受光源影响的不足。
在各种燃料油室，储存室火灾时有强烈的火焰和少量的烟，热的地方是经常使用的。
这些技术不但在灵敏度和可靠性方面有待提高,而且不能对火灾最初的信号做出反馈。
与此同时，灭火时登高困难，战斗员到达火点耗时较长。
高层建筑发生火灾时，战斗员全套装备佩戴空气呼吸器登楼梯，体力消耗是非常大的，还会受到被疏散人员的阻碍，导致抵达火点耗时较长，贻误灭火最佳时机。
消防电梯安装的数量是有限的，而火运送人员和设备较多，也花了很多时间，延误了灭火的最佳时间。
用水量很大，供水比较困难。
高层建筑火灾，短时间内就会发展成立体火灾，立体火灾空间大，蔓延快，范围广，使用高喷车难以准确打击建筑内部火点，水源浪费较大。
所以扑救立体火灾用水量是相当大的。
在这种情况下，高层建筑内部的消防供水已经满足不了灭火的需要，只能依靠高压泵浦消防车通过水带往高层送水，压力损失较大，而受水带耐压能力和消防车供水能力的影响，时间一长，很容易出现水带破损和消防车辆损坏的情况，使得火场经常出现断水的情况而贻误灭火战机。
由于火灾的特点在早期通常以烟雾的形势表现出来，针对火灾早期表现的烟雾图像探测技术得到了许多专家的积极研究。
烟雾检测可以作用在火灾的第一及第二阶段，这个时候还是火灾的起始阶段，是火灾的最佳扑救时机，接到报警信号后可以根据火灾发生的地点及情况及时进行人员搜救及火灾扑灭，减少了火灾的损失。
烟雾图像探测技术是一种以计算机为核心，结合光电技术和数字图像处理技术而研制的火灾自动监测报警系统。
它利用摄像头对现场进行监视，对摄取的视频信号由图像采集卡捕捉为数字图像并输入计算机，根据烟雾的图像特征进行处理和分析，从而达到探测火灾是否发生的目的。
基于图像处理的烟雾检测方法能有效的弥补上述传统火灾检测方法的不足。
该技术既可在多粉尘、高湿度的室内环境中使用 ,也可在室外环境中使用 ,对火灾早期信号有更高的灵敏度 ,同时具有节约资源，安装灵活，实时性强等优点，具有很好的应用前景。
烟雾检测就是对发生的火灾进行火灾早期检测处理，在最初火灾发生时给予人们火灾报警，使我们可以及时的进行灭火处理，最可能的减少火灾给人们带来的损失，让人们的经济和生命得以更好的保护。
本论文深入研究了不同颜色空间中烟雾图像的特征，根据这些特征分别编程实现了烟雾视频图像的颜色特征值，应用烟雾图像的特征对其进行检测识别，使其可以准确得对含有烟雾的视频图像进行检测并提取出其中的烟雾像素，人们能够更加及时的发现火情及采取灭火措施。
特别是在无人坚守场合，能大大减轻工作人员的工作量。
因此本项目具有重要的科研意义和实用价值，其拥有巨大的开发前景，可观的经济收益和商业价值。
1. 2.国内外现状目前，国内外对视频烟雾检测技术的研究尚处于初级阶段。