高精度视频火焰检测： Choquet积分多特征融合算法

"基于多特征融合的高精度视频火焰检测算法是针对现有视频火焰检测算法在实际应用中存在高误检率和低检测率的问题，采用Choquet积分进行特征融合的一种新方法。该算法首先利用优化运行期均值法建立背景模型，接着对可能的火焰区域进行边缘分形维数检测、角点形心运动轨迹检测和图像相关性检测，最后通过计算Choquet积分来判断是否存在火焰。实验结果显示，该算法表现出高效、快速的特性，具有广阔的应用潜力。" 本文主要讨论了计算机视觉领域中的一个关键问题——视频火焰检测，其在消防安全、监控系统等领域有着重要的应用价值。传统的火焰检测算法往往难以同时实现高检测率和低误检率，因此研究者提出了一种创新的检测策略，即基于Choquet积分的多特征融合算法。 首先，算法的核心在于背景建模。为了提高检测精度，采用了优化后的运行期均值法，这种方法能动态地适应环境变化，构建更准确的背景模型，从而更好地识别出火焰与背景的区别。 接下来，针对火焰的特性，算法执行了一系列特征提取步骤。其中包括边缘分形维数检测，分形维数可以反映物体边缘的复杂程度，对于火焰这种形状不规则的热源，分形维数分析能有效区分火焰与其他静态或动态物体。此外，角点形心运动轨迹检测用于捕捉火焰的运动模式，火焰的动态行为（如摇曳）可以通过角点的轨迹来识别。再者，图像相关性检测则有助于判断目标区域内的像素变化是否符合火焰的燃烧特性。 最后，将上述特征检测结果进行模糊化处理，利用Choquet积分这一数学工具进行融合。Choquet积分允许对不同特征的权重进行灵活分配，尤其适用于不完全可加性和模糊系统的情况，这使得算法能够综合考虑各种特征，更准确地判断是否存在火焰。 实验结果验证了该算法的有效性和效率，表明它在高精度火焰检测方面有显著优势，具有良好的实用性和广泛的应用前景。未来的研究可能会进一步优化特征选择和融合策略，提升算法的鲁棒性和适应性，以应对更多复杂的环境和场景。