基于视频图像的烟雾检测方法探析
烟雾传感器测试方法
烟雾传感器测试方法
烟雾传感器是一种常见的安全防护设备，它的作用是检测空气中的烟雾浓度并向用户发出警报，以便及时采取措施避免火灾的发生。
为了确保烟雾传感器的正常工作，需要对其进行定期测试。
以下是烟雾传感器测试的方法：
1. 使用专业测试仪器：市场上有专门用于烟雾传感器测试的测试仪器，使用这些仪器可以快速、准确地检测传感器是否正常工作。
通过测试仪器可以了解传感器的灵敏度、响应时间等性能指标。
2. 手动测试：手动测试是一种简单的测试方法，可用于检测传感器的基本功能。
在测试前需要先确定传感器的正常工作状态，然后用打火机或者烟雾棒制造烟雾，观察传感器是否能够及时发出警报。
如果传感器无法发出警报，则需要对其进行检修或更换。
3. 模拟测试：模拟测试是一种更加真实的测试方法，可以模拟火灾发生时的烟雾浓度，以验证传感器的性能。
这种测试方法需要使用专业设备，类似于烟雾棒，可以在实验室或者特定的测试场所进行。
总之，定期测试烟雾传感器是非常必要的，可以保证其正常工作并及时发出警报，提高火灾预防的效果。
基于机器视觉的卷烟质量检测技术研究
基于机器视觉的卷烟质量检测技术研究一、引言随着经济的快速发展，消费者对生活品质的要求越来越高。
卷烟作为一种广泛使用的日用品，其质量更是受到广泛关注。
目前，众多卷烟生产企业为了提高产品的安全和质量，不断研究开发卷烟质量检测技术，实现对产品质量的准确检测和控制。
机器视觉作为一种高精度的传感器技术，具有成本低、检测速度快、专业性强的优点，因此已广泛应用于各个领域的质量检测和控制中。
本文将介绍基于机器视觉的卷烟质量检测技术，包括其工作原理、关键技术和应用现状等方面。
二、基于机器视觉的卷烟质量检测技术工作原理基于机器视觉的卷烟质量检测技术的工作原理是将卷烟制成的香烟通过特定的传感器，如相机等，获取其图像信息，并对其进行处理和分析，从而实现对卷烟质量的检测和控制。
该技术主要涉及卷烟滤嘴长度、烟支外观、烟丝纹理、烟丝密度等多项检测指标，检测过程主要分为以下几个步骤：1.图像采集：利用高分辨率相机等设备，对卷烟进行图像采集，获取原始图像信息。
2.图像增强：对原始图像进行相关的算法处理和图像增强，使卷烟图像更加清晰和鲜明。
3.图像分割：将卷烟图像中的烟支和滤嘴进行分离，为后续的分析和处理提供数据基础。
4.特征提取：对卷烟图像进行特征提取和分析，包括线性检测、纹理检测、形状检测、颜色检测等，以获取烟支长度、烟丝密度、烟丝纹理等多项参数。
5.检测判定：根据前期提取的多项特征参数，利用相关算法进行判断和检测，判断卷烟是否符合质量标准。
6.数据输出：将检测的数据结果输出给相关监控系统，实现数据监测和控制。
三、基于机器视觉的卷烟质量检测技术的关键技术1.图像处理技术：图像处理技术是实现卷烟质量检测的最基础和关键的技术。
图像增强、分割和特征提取等方面，需要利用专业的算法和大量的数据进行实现。
2.烟支和滤嘴的自动分离技术：将卷烟图像中的烟支和滤嘴准确地分离出来，是卷烟质量检测技术中的关键技术之一。
烟支和滤嘴分离技术可以利用形态学、边缘检测、区域生长等算法进行实现。
基于小波的实时烟雾检测
ｖ ｌｔＢａ ｅ ａ．ｉ ｍｏ ｅ Ｄｅｅ ｔｏ ｅｅ ｓ ｄ Ｒｅ １ｔｍｅ Ｓ ｋ ｔｃｉｎ
Ｓ ＨＵＡＩＳ ｉ ＨＯＵ Ｐ ｎ ｈ ，Ｚ ｉｇ，Ｗ ＡＮ Ｙａ ｍｉ ｇ ＨＯＵ Ｗｅ — ａ Ｇ — ｎ ，Ｚ ｉｄ
（ ａｏａｏｙｏ ｏ ｐｔ ｉｏ Ｌ ｂｒｔｒ ｆＣ ｍ ｕｅ Ｖ ｉ ｒ ｓ ｎ＆Ｐ ｔｒ ａｔ ｎ成∞ 出 ， ｈｊ ｎ ｄ ｎｅ＆ Ｔｃｎ ｌ ｙＵ ｉ ｒｔ，Ｈ ｎｚ ｈ ｉｎ １０ ８ ｈｎ ） ｅ Ｚ ｅａｇＳ ｅｅ ｉ ｅｈ ｏ ｇ ｎｔ ｓｙ ａｇｌ Ｚ ｅａ ｇ３ ０ １ ，Ｃ ／ａ ｏ ｅｉ ｗｕ ｊ
ｌ ｒｅ ｓ ａ ｅ ｎ ｂ ｅ ｔ ａＴ ｎ ｔ ｅ ｄ ｔｃ ｉｎ ｔ ｅｅ ｔｒ ｐ ｔ ｍｏ ｅ ｃ ｎ ｉ ｏ ．Ｔ ｅ ｎ ｗ ｍｅ ｈ ｄ Ｗ ｎ ｙ ｅ ｅｔ ｍｐ ｒｌ ａ ｇ ｐ ｃ ，ｕ ａ ｌ ｏ Ｃ Ｉｙ ｏ ｅｅ ｔ ｔ ｎ ｉ ｓ ａｉ ｓ ｋ ｏ ｄ ｔ ｎ ｈ ｅ ｔ ｏ ａ ａ ａ ｚ ｄ ｔ ｅ ｏ ａ ｈ ｏ ｏｈ ｅ ｌ ａ ｉ ｓ ｌ ｈ
帅 师， 周 平 ，汪亚明 ， 周维达
（ 浙江理 工 大学 计 算机视 觉与模 式识 别 实验 室， 江 杭 州 ３０ １ ） 浙 １０８ 摘 要 ：传统 的 离子式 、 气式 、 电式 等烟 雾检 测 器在 大空间 中检 测烟 雾 时， 受到发 射信 号 与接 收信 号之 间 吸 光 会
基于箱线图与全卷积网络的动态场景烟雾检测
基于箱线图与全卷积网络的动态场景烟雾检测
王文标;郝友维;时启衡
【期刊名称】《安全与环境学报》
【年(卷),期】2024(24)6
【摘要】烟雾具有透光性强、纹理模糊等特征,且易与云、雾等目标混淆,导致基于视频的单阶段烟雾检测网络识别准确率低且受环境干扰明显,难以满足实际现场的使用需求。
针对上述问题,提出一种基于箱线图背景建模(Box Plot Background, BPB)与全卷积分类网络(Full Convulsion DNCNN,FCDN)的二阶段烟雾检测算法:一阶段使用箱线图统计方法剔除背景队列中的移动干扰目标,利用背景队列中的最大值与最小值建立能适应动态场景的背景模型,以减少一阶段动态背景误报和背景模型被污染带来的烟雾区域遗漏;二阶段使用卷积层替换全连接层,解决输入图像尺寸和形状的限制问题,提升火灾初期细长形烟雾的检出效率。
试验显示,该算法在动态场景下的漏检率与误检率均明显降低,并显著提升了烟雾检测速度。
【总页数】7页(P2213-2219)
【作者】王文标;郝友维;时启衡
【作者单位】大连海事大学船舶电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】X932
【相关文献】
1.基于级联卷积网络的自然场景下的车牌检测
2.基于全卷积网络的场景文本检测
3.基于全卷积网络的X线图像成像部位自动分割
4.基于全卷积网络模型的高分遥感影像内陆网箱养殖区提取
5.结合感受野增强和全卷积网络的场景文字检测方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于灰度共生矩阵的烟雾图像纹理分析
基于灰度共生矩阵的烟雾图像纹理分析邓兴;李金兰;郁钟铭【摘要】烟雾的准确检测，对于火灾的实时检测和预警具有重要的作用。
为克服火灾燃烧时烟雾在浓度低、离监控地远、同时受风速等因素干扰情况下，提出一种基于灰度共生矩阵的视频烟雾检测方法。
该方法首先利用背景差方法提取运动区域，对运动区域进行分块处理以获取局部信息；然后利用灰度共生矩阵提取每块的纹理特征；最后利用这些烟雾纹理特征（能量、熵、相关性）进行训练获取其内在关系，最终实现烟雾图像提取。
实验表明灰度共生矩阵纹理特征在颜色相似的动目标干扰下表现出较好的属性特征，相关试验数据和对比结果表明这种纹理特征对于烟雾的检测是有效的。
%The accuracy of smoke detection plays an important role on the real-time detection and the early warning of fire. In order to overcome the influence of the factors such as smoke at low concentration, far from monitoring ground as well as the wind speed when the fire burning, we present a video smoke detection method based on gray level co-occurrence matrix. At first, it applies the method of background difference to extract the movement area which will be divided blocks for local information. Then, it uses gray level co-oc-currence matrix to extract the textural features of each block. Finally, it uses the smoke’s textural features (en-ergy, entropy, correlation) to train for its internalrelations,completing the extraction of smoke image. The ex-periments results show that the textural features of the gray level co-occurrence matrix have good properties under the disturbance of the moving-targetin similar color. Both the related experimental data and compared results show that the textural feature extraction is effective for smoke detection.【期刊名称】《六盘水师范学院学报》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】5页(P1-5)【关键词】烟雾图像纹理;灰度共生矩阵;纹理特征;图像分析【作者】邓兴;李金兰;郁钟铭【作者单位】贵州民族大学理学院，贵阳550025;贵州民族大学理学院，贵阳550025;六盘水师范学院，贵州六盘水553001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41近年来，火灾造成的经济损失和人员伤亡的数据急剧上升，因此及时准确地检测出火灾显得格外重要。
基于YOLOv8的火灾烟雾检测算法研究
基于YOLOv8的火灾烟雾检测算法研究作者：王晨灿李明来源：《北京联合大学学报》2023年第05期［摘要］早期火災预警为人类的生命财产安全提供有效保障，为了提高算法在复杂场景中对小火焰和烟雾的检测性能，对v8版本的YOLO算法进行改进，设计了一种轻量型的Fire-YOLOv8火灾检测网络。
该网络在YOLOv8的基础上增加一个更小的目标检测层，并使用Focus层对输入图像进行切片操作，解决微小火焰检测的难题。
在网络优化中，特征提取选用轻量级的BottleneckCSP模块，使用样本数据集进行迁移学习，更新网络参数，能够有效区分火焰、烟雾等干扰信息。
实验结果表明：预训练生成的Fire-YOLOv8n火灾检测模型的精确率达到97.1%，*******达到95.7%，检测速度达到192 FPS，模型大小仅为8.4 MB，综合性能得到明显提升，可以很好地满足嵌入式设备实时检测的应用需求。
［关键词］火灾检测；BottleneckCSP；Fire-YOLOv8；迁移学习［中图分类号］ X 924.3［文献标志码］ A［文章编号］ 1005-0310（2023）05-0069-09Research on Fire Smoke Detection Algorithms Based on YOLOv8WANGChencan， LIMing（College of Computer and Information Science， Chongqing Normal University， Chongqing 401331， China）Abstract：Early fire warning provides effective safeguards for the safety of human life and property. In order to improve the algorithms detection performance for small flames and smoke in complex scenarios， the v8 version of the YOLO algorithm has been improved to design a lightweight Fire-YOLOv8 fire detection network. The network adds a smaller target detection layer on the basis of YOLOv8 and uses the Focus layer to cut out the input image to solve the puzzle of small flame detection. In network optimization， feature extraction selects lightweight BottleneckCSPmodules， uses sample datasets to migrate learning， updates network parameters， and effectively distinguishes interference information such as flame and smoke. The experimental results showed that the pre-trained Fire-YOLOv8n fire detection model accuracy reached 97.1%，***********.7%，the detection speed reached 192 FPS， the model size was only 8.4 MB， and the overall performance was significantly improved， which can well meet the application requirements for real-time detection of embedded devices.Keywords： Fire detection；BottleneckCSP；Fire-YOLOv8；Transfer learning0 引言近年来发生的大面积火灾主要来源于森林和工厂，对公共设施和生态资源造成了不可估量的损失。
一种带摄像头的烟雾检测器的制作方法
一种带摄像头的烟雾检测器的制作方法背景介绍火灾是一种非常危险的事故，烟雾是火灾最常见的迹象之一，如果没有有效的消防措施，火灾往往会造成人身和财产的严重损失。
为了及时发现和报警火灾，并减少火灾对人身和财产的损失，人们提出了许多烟雾探测器的设计方案。
其中一种常用的方案是使用红外线、气敏电阻和光电传感器等物理方法来侦测烟雾。
这些方案虽然具有较高的可靠性和灵敏度，但成本较高，很难推广到大规模应用。
因此，烟雾检测器的制作需要有更先进的技术。
设计思路本文提出了一种带摄像头的烟雾检测器的制作方法，该方法基于单片机控制和数字图像处理技术，可以有效地识别烟雾及其密度，并及时报警。
下面将详细介绍该方法的实现过程。
硬件部分该烟雾检测器的硬件部分包括以下组件：•单片机•摄像头•烟雾传感器•LCD显示屏•蜂鸣器•电源其中，单片机采用STM32F103C8T6，摄像头采用OV7725，烟雾传感器采用MQ-2传感器。
LCD显示屏用于显示检测结果，蜂鸣器用于报警提醒。
电源采用AC转DC电源适配器。
摄像头数据采集使用OV7725摄像头采集烟雾图像数据，采集图像为RGB24位格式，并将图像数据传输到单片机中，一般情况下选择使用串口传输进行通讯，使用FIFO缓存器进行数据缓存。
图像处理算法烟雾检测器的关键技术是数字图像处理算法。
本文采用如下算法实现烟雾检测：1.图像二值化。
将RGB格式的图像转换为灰度图像，并进行二值化处理。
采用的二值化算法是Otsu算法，该算法可以根据图像的灰度值特征，自动确定一个阈值，将图像转换为黑白二值图像。
2.滑动窗口法。
将二值化后的图像分割成多个大小相同的图像块，每个图像块的大小决定了烟雾检测的灵敏度。
采用滑动窗口法对每个图像块进行处理，判断该区域是否为烟雾图像。
3.图像过滤。
针对采集到的图像，使用形态学滤波器对噪声进行过滤，得到更准确的检测结果。
烟雾检测与报警基于烟雾的密度和颜色特征，可以通过算法判断烟雾的程度，并发出相应的报警声音和显示结果。
基于深度学习的火灾图像智能识别与监测技术研究
基于深度学习的火灾图像智能识别与监测技术研究火灾是一种具有毁灭性和危险性的灾害，对人类和财产造成严重损失。
为了及时发现和有效应对火灾，科研人员在火灾监测和智能识别方面进行了深入研究。
基于深度学习的火灾图像智能识别与监测技术通过结合计算机视觉和人工智能的方法，能够帮助人们实现对火灾的快速准确识别和监测，提高火灾的防控能力。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和学习机制的机器学习方法，通过层层堆叠的神经网络模型，能够从大量的数据中提取特征并进行高效的分类和识别。
在火灾图像智能识别与监测技术研究中，深度学习技术被广泛应用。
首先，基于深度学习的火灾图像智能识别与监测技术需要大量的标注数据集。
通过搜集大量不同类型和场景的火灾图像，并由专业人士标注，可以建立起适用于深度学习训练的数据集。
这些标注数据可以提供给深度学习模型进行学习和训练，提高火灾图像的智能识别和监测能力。
其次，深度学习模型的选择是研究中的重要问题。
现阶段，常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度置信网络（DBN）等。
针对火灾图像的特点，可以选择合适的深度学习模型进行训练和测试。
例如，卷积神经网络通常适用于图像领域的特征提取和分类任务，可以通过对火灾图像进行卷积操作，提取图像中的火焰等特征，实现对火灾的智能识别与监测。
另外，特征提取是基于深度学习的火灾图像智能识别与监测技术中的关键问题。
由于火灾图像中存在大量的噪声和干扰，传统的特征提取方法难以有效提取图像中的火灾特征。
而深度学习通过多层次的卷积操作，可以自动从图像中提取具有丰富表达能力的特征。
例如，在火灾图像中，深度学习模型可以学习到火焰、烟雾、火花等与火灾相关的特征，从而实现对火灾的智能识别。
此外，深度学习还可以结合其他技术，提高火灾图像智能识别与监测技术的性能。
例如，可以结合图像增强技术，对火灾图像进行预处理，增强图像中的火焰和烟雾特征，提高识别准确度。
同时，可以结合多模态信息，如红外图像和可见光图像，进行融合处理，提高火灾图像的监测能力。
烟雾检测的方法
烟雾检测的方法烟雾检测是一种常见的环境监测技术，用于及早发现燃烧事件并采取相应的措施以确保人员的安全。
本文将介绍几种常用的烟雾检测方法，包括离子化烟雾检测、光散射烟雾检测以及气体传感器烟雾检测。
离子化烟雾检测是一种基于颗粒电荷的原理进行烟雾检测的方法。
这种方法通过向烟雾中引入离子，然后测量离子的电流变化来判断烟雾的浓度和类型。
离子化烟雾检测器通常由一个空气采样器、一个电离室和一个电流测量器组成。
当烟雾进入采样器时，烟雾中的颗粒与电离室中引入的离子相遇，改变了离子的电荷状态，进而使得电流发生变化。
通过测量电流的变化，我们可以得出烟雾的浓度和类型。
离子化烟雾检测方法的优势在于其高度灵敏和快速响应，但可能会对环境产生些许电离辐射。
光散射烟雾检测是一种基于光学原理的烟雾检测方法。
这种方法利用光的散射现象对烟雾进行检测。
光散射检测器通常由一个发光二极管（LED）和一个光敏二极管（PHD）组成。
当光通过烟雾时，光会散射并以不同的方式到达光敏二极管，从而改变光敏二极管接收到的光强。
通过测量光敏二极管接收到的光强的变化，我们可以得出烟雾的浓度和类型。
光散射烟雾检测方法的优势在于其无辐射、无污染且灵敏度高，但对光的散射角度有一定的要求。
气体传感器烟雾检测是一种基于气体变化原理进行烟雾检测的方法。
这种方法通过检测燃烧释放的气体来判断是否有烟雾产生。
常用的气体传感器包括碳氧化物传感器和氢气传感器等。
当燃烧发生时，会释放出一些特定的气体，这些气体会改变气体传感器的电阻或电流等特性。
通过检测气体传感器的变化，我们可以得出烟雾的存在与浓度。
气体传感器烟雾检测方法的优势在于其简单、实用且无辐射，但不同类型的燃烧会产生不同的气体，因此在选择气体传感器时需要考虑燃烧的特点。
总之，烟雾检测是一项重要的环境监测任务，采用适当的检测方法可以有效及早发现燃烧事件，确保人员的安全。
离子化烟雾检测、光散射烟雾检测以及气体传感器烟雾检测是常用的烟雾检测方法，各自具有不同的优势和适用范围。
火眼视频图像火灾探测软件
“火眼”视频图像火灾探测软件一、“火眼”简介“火眼”视频图像火灾探测软件（以下简称“火眼”软件）是由国家消防工程技术研究中心、公安部天津消防研究所历时多年，研制成功的一款图像火灾探测报警软件。
它利用已经安装的各种室内监控摄像头的实时图像，采用独创的具有先进算法的计算机图像模式识别技术，能够实时探测监控区域可能产生的火焰和烟雾。
在现代智能视频监控系统中，计算机图像模式识别技术具有非常广泛的应用前景，各种智能算法的出现为这项技术的实际应用提供了理论保障。
在安全和交通领域，基于时评图像的人脸、车辆和车牌的识别已有了大量应用。
在消防领域，对于火焰和烟雾图像的精准识别，使得基于图像模式识别技术的火灾探测报警系统具有了实际应用价值。
随着我国智能城市和各个行业智能网络的建设，各种视频监控系统已遍布于城市的大部分公共区域，这就为视频图像火灾探测系统的普遍应用提供了硬件基础和实施条件。
利用建筑内已有视频监控系统，使用“火眼”软件进行火灾探测，能够以较低的成本大幅度提高火灾报警能力，为减少火灾危害、降低火灾损失，保障社会安全创造了极为有利的条件。
二、技术特点“火眼”软件在原理上与传统火灾探测方式完全不同。
图像火灾探测是利用计算机模式识别技术，当监控的视频图像中出现火焰或烟雾图像时，计算机通过特征识别就能快速准确的判断出火灾，并发出报警信号。
而传统的感温或感烟探测器通常要等到处于探测器位置的空气温度或烟雾浓度达到报警阈值后发出报警信号。
因此，相对于传统的火灾报警系统，图像火灾报警系统具有很多独特的优势。
1、适用性强：“火眼”软件针对目前市场上普遍使用的各种型号的视频监控系统，开发了对应的多种软件接口。
既有应用于数字模式的视频监控系统，也有适用于模拟方式的视频监控系统。
加载方式简单，操作方便，具有广泛的适用性和兼容性。
2、探测速度快：采用先进图像模式识别技术的“火眼”软件，最快可在视频火灾图像出现的十秒之内，就能在图像上发现火焰或烟雾，同时发出火灾报警信号。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
似 的 视 频 运 动 ．用 以科 学地 判 断和 检 测 火 灾 ．并 采 取 有 效 的 扑 结 合 图像 序 列 中连 续 的 两 帧 、多帧 等 图像 加 以差 分 ，用 以 对 运
灭 行 动 。
动 目标 进 行 提 取 和 检 测 ．其 不 仅 对 于光 照 变化 适 应 性 强 ．而 且
２０１６年 ２ 月 上
基 于视 频 图像 的烟 雾检 测方法探 析
杨学富 （公安海警学院，浙江 宁波 ３ １５０００）
【摘 要 】近些年来 ，由于传统火灾探测技术的缺乏 ，不少研究学者开 始寻求现代化 火灾检 测方法。本文以视频 图像为基础 ，提出了一种在火灾
初期借助干视频及数字化图像对烟雾进行检测的方法 ，以科 学地确定着 火点，便于尽 快发现火灾 ，并采取有力 的措施予以扑灭。
２ 基于视频图像 的烟 雾检测 方法分析
以视 频 图像 为 基 础 的 烟 雾检 测 方 法 ．主 要 是 以监 控 视 频 中 火 灾烟 雾 的特 征 ．用 来 实现 早 期 火 灾检 测 。火 灾烟 雾 包括 静 态 、动 态 两 大特 征 。其 算 法 如 下 ：火 灾视 频 的 采 集 、图像 的 预 处 理 、烟 雾 运 动 特 征 的 分 析 、颜 色特 征 的检 测 、运 动 特 征 的检 测 、 火 情评 估 与 报 警
２．５ 运动特 征 的检测
１ 烟雾检测 技术概述
传 统 火 灾烟 雾 检 测 技 术 虽 然应 用 已趋 于成 熟 ．但 仍存 在 不 少弊 端 ，主 要 体 现 在 如 下 方 面 ： 就 接 触 式 火 灾检 测 器 而 言 ，由 于 空 间 大 、高度 高 ，早 期 火 灾 由 于 浓 度 小 ，达 不到 探 测 器 的报 警阀值 ，因而难 以及时被接收。② 对 于薄顶建 筑而言，一 经 阳光 照射 ．室 内顶 部 空 间将 迅 速 形 成 逆 温 层 ．火 灾所 产 生 的 烟 雾滞 留在 逆 温 层 之 下 ．难 以 成功 接 触 到 烟 雾探 测 器 。（ 对 于 非 接 触 式感 光 探 测 技 术 而 言 ．极 易 受 到 照 明 、电 焊 孤 等 多种 因 素 的 干扰 而形 成 误 报 。
灾探 测 技 术 ，借 助 于视 频 处 理 、图像 处理 、模 式 识 别 等 多种 技 处理 等 。 当前 ．最 常 用 采 用 的运 动 目标检 测 法 为 帧 差 法 、光 流
术 ，对 所 实拍 视 频 图像 加 以处 理 ，并 从 中检 测 到 同 火 灾模 式相 法 两种 ，这 两 种 方 法 适 用 性 不 同。 对 于 帧 差 法 而 言 。其 主要 是
２－４ 颜色特征 的检测
由于 监 控 环 境 可能 存 在 移 动 人 、 车等 剧 烈 摆 动 所 产 生 的 干扰 ，因此 ，通 常 采 用 颜 色特征 加 以 筛 选 。就视 觉 而 言 ．在 烟 雾 各 类 特征 中 ．颜 色特 征 最 为 直 观 和 显 著 ，且 计 算 十 分 简 单 ，对 于平 移 、尺度 变换 、旋 转 不 太 敏 感 ，因此 ，可 用作 烟 雾 判 断 的 重 要 特 征 之 一 。受光 线 、气 候 的 影 响 ，烟 雾 所 呈现 的颜 色有 偏 白 、 灰偏 黄 、灰 偏 黑 等 不 同颜 色 。 虽 然较 为 多样 ，但 均 具 有 偏 灰 特 点 。为 了便 于 对 烟 雾颜 色特 征 进 行 统 计 ，需从 自然烟 雾视 频 中 对 多 幅烟 雾 图像 进 行 提 取 。以获 取 颜 色分 布 模 型 ．继 而 对 运 动 区域 颜 色特 点进 行 判 断 。
【关键词 】视频 图像 ：烟雾 ；检测方法
【中图分类号 】ＴＰ３９１．４
【文献标识码 】Ａ
【文章 编号 】１００６—４２２２（的基 于视 频 图像 的 烟 雾 检 测 方 法 ．是 一 种 现 代 化 火 性 ，是 否 能 够 适应 各 种 天 气 、光 线条 件 、干 扰 因素 、阴 影及 遮 挡
２．１ 视 频 图像 的采 集
运 算 简单 、快 速 ．但 对 于 突 变 的 噪 声 较 为敏 感 ，极 易 引发 空 洞 等 情 况 ，因而 对 于低 信 噪 比 难 以检 测 ，切 虚 警 率 较 高 。难 以检 测 到静 止 、运 动 较 慢 的 物体 。应 用 过程 中多 用作 复杂 检 测 算 法 的 基础 ．需要 加 以 改 进 。对 于光 流 法 而 言 ，其 主要 反 映 了 图像 上 各 灰 度 的 变 化 趋 势 ．可 看 作 图像 平 面上 带有 灰 度 的像 素 点 运动所形成的瞬时速 度场。光流场包括 两大步 ：①光 流场的计 算 ；② 借 助 于光 流 场 对 图像 中物 体运 动信 息进 行 提 取 。其 适 用 于静 态、动 态 两种 背景 ，但 计 算 较 为 复 杂 ，且 所 需 时 间多 ，难 以 实现 实时 计 算
由 于传 统 火 灾检 测技 术 的局 限 性 ．加 之 现 代 化视 频 、图像 采 集 等技 术 的迅 速 发 展 和 广 泛 应 用 ．基 于视 频 图像 的 烟 雾检 测 技 术 应 运 而 生 。该技 术 由视 频 图像 采 集 系统 、分析 软 件 两 大 部 分 构 成 ．借 助 于摄 像 头采 集 卡 对 视 频 图像 进 行 采 集 ，并 将 所 监 测视 频序 列 分 别输 入 到 计 算 机 中 ， 由计 算 机 结 合 火 灾 图像 的 特征 ，对 火 灾加 以检 测 、报 警 。基 于视 频 图像 的 烟 雾检 测 技 术 ，不 仅 具 有 良好 的 火 灾识 别 效 果 ，而 且 误 报 率 极 低 ，具 有 良 好 的抗 干 扰 性 。 因而 已经 成 为 火 灾烟 雾检 测 技 术 未 来 主要 的 发 展 方 向 。