动态背景更新与暗通道先验结合的火灾烟雾检测算法

"基于背景动态更新与暗通道先验的火灾烟雾检测算法是一种结合了计算机视觉和模式识别技术的新型烟雾检测方法。该算法旨在解决现有检测方法在复杂环境下的适应性和检测性能问题。文章由赵亮、骆炎民和骆翔宇共同完成，受到多项科研项目的资助，发表于华侨大学的计算机科学与技术学院和机电及自动化学院。论文中详细介绍了算法的步骤和实验结果，证明了其在不同场景下对环境因素的低敏感性和高效的烟雾检测能力。" 本文提出了一种创新的火灾烟雾检测算法，该算法主要由三部分组成： 1. **背景动态更新算法**：首先，通过改进的背景动态更新算法来提取视频帧中的运动前景。这种方法能有效地适应环境的变化，如光照变化、物体移动等，从而更准确地分离出可能包含烟雾的运动区域。 2. **暗通道先验知识**：接下来，结合暗通道先验理论，进一步确定这些运动前景中可能的烟雾区域。暗通道先验是基于自然场景中至少有一个像素具有非常暗的色彩通道这一现象，这在烟雾存在时尤为明显。通过分析图像的暗通道，可以有效地识别出烟雾的存在。 3. **特征融合与分类**：最后，利用烟雾的颜色特征、旋转不变的局部二值模式（LBP）纹理特征和梯度导向直方图（HOG）特征进行线性融合。这些特征组合在一起提供了丰富的烟雾表示，随后通过K近邻（KNN）分类器进行烟雾识别，增强了分类的准确性。 在多个视频场景下的实验表明，该算法对于环境因素有较强的鲁棒性，如光照变化、阴影等，同时展现出优秀的烟雾检测能力。这种算法的实用性和高效性使其在智能消防系统中有很大的应用潜力，可以提高火灾早期预警的准确性和及时性，从而有效预防和控制火灾事故的发生。 这项工作为火灾烟雾检测提供了新的思路，将背景更新和图像先验知识相结合，提升了检测的精度和稳定性。未来的研究可能会在此基础上进一步优化特征提取和分类方法，以适应更多复杂环境下的烟雾检测需求。