基于ViBe的室内火灾烟雾识别算法及其FPGA实现

室内火灾烟雾识别算法研究是一篇针对室内环境中的火灾预警和处理的重要课题。本文由研究生王慎波在天津大学电子信息工程学院滕建辅教授的指导下完成，发表于2015年11月。算法的开发背景源自现实生活中频繁发生的重大火灾事故，这些火灾不仅造成巨大的经济损失，还威胁到人们的生命财产安全。 文章的核心部分着重于算法的设计与实现。首先，通过对比传统火灾探测设备如热感器和红外传感器的局限性，如反应速度慢和易受环境因素影响，文章强调了图像火灾检测系统的优势，它能够快速、准确地识别出火灾烟雾，从而及时发出警报。针对这一需求，研究者提出了图像型室内火灾烟雾识别算法。 算法的关键组成部分包括视频图像预处理、运动目标提取以及烟雾特征分析。视频图像预处理旨在降低噪声，确保后续分析的准确性，为运动目标的提取提供清晰的原始数据。运动目标提取模块采用ViBe算法，这是一种高效且实时性高的目标检测技术，能有效定位视频中的活动区域，减少算法处理的数据量。 烟雾特征提取与分析模块则是算法的核心，它利用颜色、模糊度、能量和运动方向等特性来区分烟雾与其他运动物体。通过设定特定的经验阈值，只有当所有烟雾特征同时满足时，才会判断为烟雾区域。这种方法提高了识别的精确性和可靠性，避免了误报。 最后，火灾报警模块负责将识别出的烟雾信息发送出去，包括报警图片、IP地址和通道号等，以便相关部门进行确认和处理。整个系统的流程图展示了从视频输入到报警输出的完整过程。 这项室内火灾烟雾识别算法研究不仅填补了现有技术在火灾烟雾快速识别方面的空白，而且具有实际应用价值，对于提升火灾预警和应急响应能力具有重要意义。通过与视频监控平台结合，该算法有望显著增强建筑安全防护能力，保障公共安全。