使用日夜两用型红外摄像机进行火焰检测

为了提高火灾监控的准确性和及时性,并最大限度地利用已有硬件设备,提出一种使用日夜两用型红外摄像机的火灾自动监控方法.根据红外图像RGB空间的色彩分布特点,设计视频类型判断算法,实现视频图像类型自动切换.通过红外状态与可见光状态两类状态下的焰色模型提取火焰疑似区域.对疑似火焰区域提取不规则度、角点量、闪烁频率和帧间相关性等4个静态及动态检测特征.通过减聚类和模糊C均值聚类相融合的方式优化训练样本,并分别训练2种状态下的火焰识别神经网络分类器.实验结果表明:视频类型判别平均准确率93.07%,21段火焰或干扰视频均能正确检测,报警时间小于8s,帧处理速度达到25帧/s以上.对室内自动火灾监控的精度高、抗干扰能力强、处理速度实时和适应全天候监控等.     

可变视场下的火灾探测算法

针对火灾发生初期由火焰面积小、特征不够明显且易受干扰等因素所导致的火焰识别困难的问题,提出一种可变视场下小面积火焰快速探测方法.该方法利用旋转云台实现小面积火焰疑似区域的大监控范围跟踪和视野中央聚焦;通过镜头变焦处理对小面积火焰进行自动放大,提高火焰区域“多分辨”视觉识别特征的显著性;采用自适应区域增长算法对火焰图像进行识别,有效完成火焰疑似区域分割;通过建立的信任度概率模型,将疑似概率作为火焰判定的量化参数,用于火焰区域的最终确定,从而在识别算法和图像获取硬件设备两方面改善火焰探测系统的工作效率.实验结果表明,火焰成像质量得到明显改善,火焰特征识别速度得以明显加快,小火焰检测精度显著提升,可广泛应用于火灾早期以及远距离火焰检测与预警.     

一种新型的图像型火灾识别算法的研究

图像型火灾探测技术是一种新型的探测技术,可以有效地克服传统火灾探测技术的缺陷.针对背景复杂的火灾图像,首先利用差分技术、RGB颜色分割技术和形态特征分割技术建立3层复合分割模型,排除大部分干扰,得到火焰疑似区域;然后分析火焰疑似区域的相似性测度、面积变化值、致密度、偏心率和质心点偏移距离等特征,这些特征可以较全面地表征火灾信息;最后利用RBF神经网络建立火灾识别模型,将提取出的火焰特征作为输入量,对火灾图像进行分类识别.仿真结果表明,该算法对不同场景的火灾识别具有较高的准确率.     

基于视频数据的公路隧道火灾预警算法

通过对隧道视频数据的分析,提出了一种适合于隧道环境下的火灾预警算法.该算法采用阈值和背景自适应更新策略,解决了隧道环境下光线条件变化对火焰识别系统的影响,利用二维投影技术实现了火灾疑似区域的快速提取,并结合火灾的亮度变化率来提取火灾火焰的闪动特性.最后给出了火灾疑似概率模型,以此来反映视频图像中出现火焰的几率.实验结果表明,该算法对影响隧道的车辆运动形成的干扰、路灯和光线条件变化有很好的适应性,其识别速度达到3～5s,识别率可以达到97%以上,具有较强的实用价值.     

基于变分水平集图像分割的视频烟雾检测方法

为及时判断火灾发生情况,利于灭火工作,研究了火灾早期产生烟雾的情况下,通过固定监视探头捕捉 到的影像视频,针对视频中的火情烟雾进行检测,结合计算机视频检测技术的光流法和帧差法获得视频中烟雾 运动的区域,基于某一时刻摄像机不动的情况下得到两帧连续的图像并检测视频中的运动区域,提出了一种不 需初始化的变分水平集算法。利用该算法对烟雾的视频进行分割,将运动区域从背景中分割出来,对烟雾进行 检测分析。从而使通过烟雾判断火情更精确,检测结果更实时,提高了视频指挥灭火工作的效率。     

一种基于颜色模型的火灾识别系统

相比较传统以温度、烟雾等传感器为主的火灾检测方法,通过对火焰的成像特征进行分析,采用视频检测火灾.针对可见光下的火焰特征,基于计算机视觉技术,设计并实现了一种基于颜色模型的火灾识别系统.本系统以火灾检测算法为核心,设计并实现了简洁、易用的可视化的界面,将多种图像处理算法融入其中,并通过实验数据测试表明该系统的火灾识别平...     

基于CT图像3D特征的肺结节检测

为了提高肺结节检测的性能,提出一种基于中心点连续性的肺结节检测算法.该算法使用基于简单线性迭代聚类超像素方法分割CT图像,并根据相似度合并超像素,进而得到肺部区域及疑似肺结节区域,降低了疑似肺结节的漏检率.根据各帧CT图像中疑似肺结节区域的中心点偏移程度评价其中心点连续性,最终判断出阳性肺结节.文中的实验数据来自于上海市胸科医院和LIDC数据库.实验结果表明,改进后算法的敏感度达到86.36%,假阳性率为1.76.     

基于亮度守恒假设的火灾图像运动特征提取

论述了火灾火焰和烟雾图像特征分析及提取方法,分析了这些方法尚存在的问题,指出了火灾图像运动特征分析相对于静态特征分析的优势.针对亮度不变假设在提取火灾火焰和烟雾图像运动特征时存在的问题,提出将目前最新的光流计算方法——亮度守恒假设应用于视频火灾探测中,结合全局平滑性假设,推导了亮度守恒方程解的迭代形式,并对基于亮度守恒假设的火灾火焰和烟雾图像运动特征识别方法进行了分析和讨论,为开发更加准确可靠的视频火灾探测识别算法提供了理论支撑.     

一种基于视频多特征融合的火焰识别算法

根据燃烧过程中火焰的物理特性，结合火焰的静态和动态特征，设计了一种多特征融合的火焰识别算法，对火灾进行快速判别．基于信任度模型建立了火焰识别的概率模型，以疑似概率反映视频图像中出现火焰的几率．实验表明，该算法识别火焰速度快，能够达到25帧／s的处理速度，与其他的火焰识别算法相比，算法在识别过程中无需人工调整即可自动完成，在复杂实际环境中，算法识别的准确性高，抗干扰能力比较强，如对车灯、路灯等干扰疑似概率始终小于10％．因此，算法在实际运用中有着广泛的应用前景．     

数字视频监控系统中运动检测算法及应用

运动检测是图像处理和分析系统的关键技术,本文详细阐述了数字视频监控系统中运动物体检测算法中的帧差法,该算法主要基于视频帧图像的变化分析;以及运动方向判断算法中基于视频块的匹配算法,并介绍了基于这两个算法的一个系统的实现.     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

基于特征融合的金属铸造工件表面裂纹检测算法研究

针对复杂结构的金属铸造工件表面因成像复杂引发干扰,裂纹提取判别困难的检测问题,本文提出一种结合了颜色形态特征融合图像分割和纹理特征裂纹判定的金属铸造工件表面裂纹检测算法。算法通过GAMMA变换增强裂纹并弱化背景,根据裂纹目标的颜色特征与几何形状特征相融合,量化特征并滤波特征值分割提取裂纹目标,基于灰度共生矩阵对候选裂纹区域提取纹理特征,使用支持向量机分类器进行训练并识别裂纹。金属工件表面裂纹检测实验表明,该算法在图像分割方面能更加完整准确的提取裂纹,在真伪裂纹的识别中准确率、精确率、召回率和F1得分分别为94.47%、92.51%、96.67%和93.74%。相较于传统检测算法,该算法克服了上述干扰影响,在准确率等方面具有优势,且具有较快的识别速度。     

林火监测中基于视觉的火焰检测方法

基于计算机视觉的火灾监测系统中对火焰的早期检测是防止森林火灾蔓延的关键。提出一种基于运动检测和像素颜色特征相结合的新的火焰检测方法。首先根据图像序列建立背景模型,突出显示运动部分;并采用邻域平均方法对目标和噪声进行分离。其次基于边缘特性,获取序列图像的边缘变化情况,将两者融合得到感兴趣(ROI)区域。最后,将亮度与饱和度分离,产生火焰的有效颜色空间。通过对火焰像素亮度(I)分量区域与饱和度(S)分量区域进行相关性分析来确定火焰。实验结果显示,方法具有良好的快速性,在较短的检测时间下,可以保证较高的检测率和较低的误检率,对火焰序列图像的检测率达到91.78%,对伪火焰图像的误检率达到7.11%。     

基于分数阶微分Frangi的夜间车道线检测

基于机器视觉和图像处理的夜间车道线检测一直是该领域的研究难题,即使是近年的深度学习方法,检测精度只能达到50%左右.为此,研究了一种新的算法,根据车道线的特点和车辆的行驶速度,将视频中多幅图像融合到一幅图像中;利用图像的特点,在区域合并中识别出有效的车道线检测区域;将有效区域分割成新的图像后,采用基于Frangi和Hessian矩阵的算法对图像进行平滑和增强;为了提取车道线的特征点,提出了一种新的分数阶微分模板进行车道线特征点检测,该算法根据车道线在图像中可能的位置,从4个方向检测特征点;在检测出候选点后,应用递归Hough直线变换得到候选车道线,为了确定最终的车道线,一条车道线的角度应介于25°～65°之间,而另一条车道线的角度应介于115°～155°之间,否则,通过降低线点数的阈值继续进行Hough直线检测,直到获得两条车道线为止.通过对数百幅夜间车道线图像的测试,并与深度学习方法和传统的图像分割算法进行比较,新算法的检测准确率可达70%.     

交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测

针对目前运动提取算法常将运动阴影错误检测为前景目标的问题，提出了一种交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测算法．在颜色空间中利用亮度、色度和边缘信息检测阴影的可能区域，使用逻辑“与”操作融合多源检测结果得到最终的阴影区域．与其他算法相比，新算法能更好地区分前景尤其是暗色前景及其阴影，提高了阴影区域的检测精度，更准确地实现了运动目标的提取．仿真实验表明，对不同颜色和尺寸的前景引起的阴影，算法都能鲁棒地分离目标及其阴影区域，前景提取效果好．     

基于单目视觉的横穿障碍物检测

提出一种基于单目视觉的横穿障碍物检测方法.首先,基于道路平面假设,根据特征点的位置约束以及逆透视投影变换下的性质,提取地面特征点对.其次,采用迭代加权最小二乘法估计自车平移和旋转运动参数.然后,利用估计的运动参数对图像光流进行旋转补偿,并基于道路C 速度空间生成障碍物的候选标记点.最后,对候选标记点进行分组聚类和验证,确定横穿障碍物区域.不同交通场景下的实验结果表明,上述方法能够适用于各种自车运动,有效检测横穿障碍物.     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法

针对传统贝叶斯模型算法对图像显著区域检测精度需要进一步提高的问题,提出一种改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法。首先,利用流行排序算法对图像进行前景提取,提取的前景区域作为贝叶斯模型的先验概率;其次,利用颜色增强的Harris角点检测算法检测图像在RGB,HSV,CIELab 3个颜色空间中的特征点,分别构造RGB,HSV,CIELab空间的凸包,求取3个颜色空间下的凸包的交集;再次,通过贝叶斯模型根据先验概率、凸包与颜色直方图结合得到的观测似然概率计算获得显著性区域图;最后,将新算法在两大公开数据集MSRA和ECSSD中进行测试。结果表明,新算法能够有效抑制背景噪声,完整检出显著区域,F-measure值在MSRA和ECSSD数据库中的测试结果分别为0.87和0.71,准确率-召回率曲线在复杂图像数据库高于传统经典算法。新算法改进了传统经典算法的检测效果,进一步提高了显著图检测的准确性。     

视频图像火焰区域分割算法

主要研究室外具有复杂背景环境中的视频图像火焰区域分割算法．在充分研究视频图像火焰运动特性并考虑实际应用环境的基础上,提出了一种基于多均匀分布背景模型的运动检测算法,以此来实现视频图像中火焰区域的分割．该方法能够克服复杂背景环境带来的干扰,达到很好的火焰区域分割效果,且具有良好的实时性．该方法不仅适用于火焰区域分割,对智能视频监控系统中其他功能的运动检测也有很好的借鉴意义．