智能视频系统：运动物体与烟火检测算法探索

"这篇硕士学位论文主要探讨了智能视频系统中运动物体及烟火检测的算法，由哈尔滨理工大学的赵翀撰写，导师为周封，专业为信号与信息处理。论文研究了基于TM320DM6446硬件平台的智能视频系统，旨在实现监控区域的综合信息显示与控制，特别是运动物体检测和烟火检测功能。" 正文： 智能视频系统是计算机视觉和人工智能的结合，它利用图像处理和分析技术理解视频内容。随着技术的进步，尤其是DSP数字信号处理芯片的高速发展，智能视频技术得以实现并广泛应用于各种监控场景。传统的监控手段已无法满足现代需求，智能视频系统因此得到了广泛关注和应用。 本论文的核心研究内容是视频图像中的运动物体检测和烟火检测算法。在运动物体检测方面，采用动态三帧检测方法，该方法在VC平台上经过仿真验证，显示了良好的检测效果。同时，通过重心跟踪法对检测到的运动物体进行跟踪，增强了系统的跟踪能力。 在烟火检测上，论文利用了火焰和烟雾在燃烧时独特的动态特性和颜色特性。在运动物体检测算法的基础上，结合这些特性，设计并实现了烟火检测算法。通过VC平台的实验仿真，验证了算法的有效性，为后续深入研究提供了基础。 此外，论文还探讨了将这些算法应用于家居、油田、电力系统等领域的初步方案，展示了智能视频系统在实际生活和工业场景中的潜在应用价值。 关键词涉及智能视频、OPENCV（一个开源的计算机视觉库）、运动物体识别以及烟火检测，这些都是论文研究的关键技术领域。 总体而言，这篇论文深入研究了智能视频系统中的关键技术，为运动物体和烟火的自动检测提供了理论依据和技术支持，有助于推动智能监控技术的发展。通过算法的优化和实际应用的探索，为未来的智能视频系统设计提供了有价值的参考。