基于新的运动特征的火焰检测方法-论文.pdf

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1、第31卷第9期计算机仿真2014年9月文章编号：1006—9348(2014)09—0392—05基于新的运动特征的火焰检测方法李涛，向涛。，黄仁杰，赵雪专(1．电子科技大学计算机科学与工程学院，四川成都611731；2．河南广播电视大学信息工程系，河南郑州450008；3．中国科学院成都计算机应用研究所，四川成都610041)摘要：当前火焰检测方法在刻画火焰特征时忽略了火焰的运动方向信息，从而对于复杂背景环境下的火焰目标可能会产生错误的检测结果。为了更准确的刻画火焰，在层次火焰检测方法的基础上，对多个层面，融人光流法获取的火

2、焰方向信息，提出一种新的火焰运动特征，从而实现火焰检测。首先利用光流获得火焰候选区域每个点在四个方向区域的分布，统计不同区域像素的比例信息获得火焰方向特征；然后在时空层次上结合方向特征进行分析形成火焰频率特征；最后把方向和频率特征结合形成火焰的运动特征，利用核支持向量机(Kernel—SVM)对该特征进行训练，得到火焰检测模型。实验结果表明，火焰运动特征能显著提高火焰检测的准确性和降低误报率。关键词：火焰检测；光流；运动特征；频率特征；核支持向量机中图分类号：TP391．4文献标识码：BFireDetectionMethodB

3、asedonNewMovingFeatureLITao，XIANGTao，ZHA0Xue—zhuan，HUANGRen一讧e(1．TheSchoolofComputerScienceandEngineering，UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina，ChengduSichuan611731，China；2．TheDepartmentofInformationEngineering，HeNanRadio&TelevisionUniversity，ZhengzhouHe

4、nan，450008，China；3．ChengduInstituteofComputerApplication，ChineseacademyofScience，ChengduSichuan，610041，China)ABSTRACT：Inordertomoreaccuratelycharacterizethefirefeatureandimprovethefiredetectionincomplexsee—narios，anovelmovingfeatureisproposedwiththeinformationofopti

5、calflowbasedonthemulti-levelhierarchicalfiredetection．First，thedirectionofeachpixelinthefirecandidateareaisobtainedbycomputingtheopticalflowandthepercentageofpixelswhosemovingdirectionsfallintofourdiscretepartsiscalculatedastheorientationfea—ture．Then，thefrequencyin

6、formationofchangeinaperiodoftimeisobtainedwiththeinformationabouttheorienta—tionofthefireasthefrequencyfeaturebasedonthehierarchyoftemp0ral—spatial_Intheend，anewfiremovingfea—tureisobtainedbasedonthefrequencyandtheorientationfeature．Byusingsupportvectormachine(kemel

7、-SVM)classifierwiththeinputofthemovingfeature，thefiredetectionmodelisobtained．Theexperimentalresultsconfirmthatthefeaturecansignificantlyimprovetheaccuracyoffiredetectionandimpressivelydecreasethefalsealarmrate．KEYWORDS：Firedetection；Opticalflow；Movingfeatures；Frequ

8、encyfeature；KernelSVM1引言征，如何准确描述火焰特征，使其能在复杂场景下有效区分火灾是一种常见的频发灾害，严重地威胁了国家财产和火焰和非火焰目标一直是火焰检测领域的难点和核心问题。人民群众的安全。为有效及时地预警火灾的发生，避免火灾近年来围绕火焰特征，不少