基于紅外圖像的森林火災(zāi)識別技術(shù)研究.pdf

1、過去主要采用煙霧傳感器和溫度傳感器進行山林火災(zāi)的監(jiān)控，判別標準單一，識別準確率較低。本文利用紅外圖像處理技術(shù)和模式識別技術(shù)，設(shè)計了紅外圖像山火識別系統(tǒng)；同時配合采集到的環(huán)境信息，做進一步?jīng)Q策。森林火災(zāi)識別系統(tǒng)主要從紅外圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和火災(zāi)模式識別這四個方面進行研究，其中，特征提取和火災(zāi)模式識別是研究的重點。
　　在圖像處理方面，利用幀間差分法得到火災(zāi)疑似圖像，使用中值濾波進行降噪處理。預(yù)處理后，利用經(jīng)典算法對紅外圖

2、像的分割，得到火災(zāi)疑似區(qū)域。并分析適用于灰度紅外圖像的區(qū)域分割算法，通過仿真得到更好的分割效果。分割得到二值圖像后，利用形態(tài)學(xué)的方法進行進一步處理。
　　在特征提取方面，主要提取火災(zāi)疑似區(qū)域的幾何特征、紋理特征、直方圖特征和動態(tài)特征。與此同時，將提取特征的算法應(yīng)用于火災(zāi)樣本和四種非火災(zāi)樣本：火災(zāi)視頻、白熾燈視頻、蠟燭視頻、動物視頻和高溫物體視頻；然后，對一維、二維和三維特征進行作圖分析。為了進一步提高火災(zāi)識別的準確率，使用了基于無

3、線傳感器網(wǎng)絡(luò)的煙霧溫度監(jiān)測系統(tǒng)，采集輸電走廊附近的環(huán)境特征，作為火災(zāi)識別的輔助特征。
　　在火災(zāi)模式識別方面，使用了支持向量機 SVM(Suppo rt Vecto r Mac hine)和AdaBoost(Adaptive Boosting)兩種分類器對紅外圖像火災(zāi)識別進行建模。重點在于將兩種算法進行融合創(chuàng)新，并將其遷移到新的領(lǐng)域，應(yīng)用在輸電走廊附近的山林火災(zāi)識別上面，從而進一步提高分類準確率。利用不同的歸一化方式、核函數(shù)以及交