早期火灾烟雾检测的多特征融合方法

本文探讨了一种基于多特征融合的早期火灾烟雾检测方法，其核心思想是通过结合RGB和HIS颜色空间的颜色特性、背景模糊度以及轮廓不规则性来提高检测的准确性和鲁棒性。首先，利用混合高斯模型对图像的背景进行建模，通过与前景的对比，识别出可能含有烟雾的可疑区域。在颜色特征方面，作者提出通过分析早期烟雾在RGB色彩空间的分布，以及在HIS（色调-饱和度-亮度）色彩空间中的颜色模式，提取疑似区域的颜色特征值，这些特征能反映烟雾特有的色彩变化。 接着，通过二维离散小波变换（2D Discrete Wavelet Transform，DWT），作者捕捉到了背景模糊特征，烟雾通常会导致背景细节的丢失，从而产生模糊效果。这种特征有助于区分烟雾区域与背景的清晰度差异。 为了进一步增强特征表达，文章还考虑了轮廓的不规则性。通过计算疑似区域像素数与其最小外接矩形面积的比例，可以反映出烟雾形状的非均匀性和不规则性，这对于早期火灾烟雾的检测尤其重要，因为初期烟雾往往不是均匀扩散的。 综合以上三种特征，即颜色、背景模糊度和轮廓不规则性，作者设计了一套综合判据来进行烟雾的判断。这种方法具有较好的鲁棒性，能够在复杂的室外场景和多种干扰条件下有效检测早期火灾烟雾。实验结果显示，该方法在公用视频和实际拍摄的视频测试中表现优秀，证明了其在实际应用中的可行性。 这篇文章贡献了一种新颖的早期火灾烟雾检测策略，通过多特征融合技术，提升了火灾烟雾的识别精度和抗干扰能力，对于安防监控系统和火灾预警系统的研发具有重要的理论和实践价值。