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基于视频监控平台的隧道火灾检测
| 论文题名： | 基于视频监控平台的隧道火灾检测 |
| 关键词： | 视频监控;复杂背景;隧道火灾;检测算法;火焰特征 |
| 摘要： | 隧道火灾对公民的人身和财产安全构成严重威胁，因此早期的隧道火灾预警至关重要。视频型火灾检测算法与传统火灾报警器相比具有诸多优势。而现有的视频型火灾检测算法无法在复杂背景下有效提取火焰前景，无法摆脱误报的困扰，无法适应隧道特殊的低照度、大空间、光源干扰复杂的环境特点。 针对以上问题，本文提出一种视频型火灾检测算法。首先针对现有算法在复杂背景下无法正确提取火焰前景的问题，提出了一种新型火焰前景提取算法，对初级疑似区域和非疑似区域制定不同的背景建模策略，从而保证复杂背景下火焰前景提取的正确性。实验证明该方法在简单背景和复杂背景下都能正确提取火焰前景，并且在复杂背景下的火焰前景提取正确率远高于现有算法。然后根据隧道的特殊环境特点进行建模，提出7个火焰特征检测和分析算法，把火焰和其他类似火的干扰物有效区分，并保证每个算法的计算复杂度不能过高。最后运用Adaboost算法对火焰的12个特征值进行训练，从而实现有效预测。实验证明，本文的火焰检测算法的分类器的查准率和查全率分别为94.3％，和95.2%。，泛化能力较强；能有效抑制隧道中各种与火焰相似的干扰源的误报，适应隧道的特殊环境特点；算法复杂度较低，可以满足实时处理的需要，具有重要的实用价值。 |
| 作者： | 苏相阁 |
| 专业： | 信息与通信工程 |
| 导师： | 张为 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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