海事視頻船舶火災(zāi)煙霧檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、船舶火災(zāi)事故是內(nèi)河航運(yùn)交通中常見的安全事故。船舶火災(zāi)事故不僅造成國(guó)家財(cái)產(chǎn)及人員安全嚴(yán)重?fù)p失，同時(shí)對(duì)該地區(qū)的海事環(huán)境造成巨大破壞。因此，在海事智能監(jiān)控領(lǐng)域，船舶機(jī)艙、機(jī)艙周邊及船體周圍的火災(zāi)煙霧檢測(cè)是個(gè)極為重要的環(huán)節(jié)，具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
　　火災(zāi)發(fā)生時(shí)，一般會(huì)產(chǎn)生少部分濃度或顏色程度不同的煙霧，為提早檢測(cè)發(fā)現(xiàn)船舶火災(zāi)情況，本文主要研究了基于視覺特征的船舶火災(zāi)煙霧檢測(cè)方法，針對(duì)內(nèi)河航運(yùn)系統(tǒng)的通航環(huán)境提出了背景重構(gòu)及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)

2、檢測(cè)、煙霧特征識(shí)別和智能報(bào)警三個(gè)步驟的解決方案。
　　在背景重構(gòu)方面，本文重點(diǎn)研究分析了在線灰度值聚類的背景重構(gòu)方法，針對(duì)在背景模型學(xué)習(xí)階段有水面波動(dòng)、背景擾動(dòng)情況導(dǎo)致背景重構(gòu)模型不準(zhǔn)確及背景建模時(shí)間長(zhǎng)等問題，提出了一種具有自適應(yīng)閾值的累積加權(quán)的多背景重構(gòu)方法，首先將所有像素點(diǎn)分為靜態(tài)點(diǎn)和非靜態(tài)點(diǎn)，然后只對(duì)非靜態(tài)點(diǎn)進(jìn)行多背景建模，該方法提高了背景模型的準(zhǔn)確度，縮小了背景建模時(shí)間。
　　在煙霧識(shí)別方面，本文重點(diǎn)分析了傳統(tǒng)的基于

3、運(yùn)動(dòng)累積方向和基于融合顏色能量信息的煙霧識(shí)別方法，針對(duì)發(fā)煙點(diǎn)移動(dòng)情況下，提出了一種融合動(dòng)態(tài)特征、顏色信息及基于圖像灰度匹配的煙霧識(shí)別方法。首先利用動(dòng)態(tài)特征排除干擾物體，然后再經(jīng)過(guò)顏色信息與圖像灰度匹配特征的篩選，最后通過(guò)時(shí)間與空間綜合統(tǒng)計(jì)給出識(shí)別煙霧結(jié)果。本文算法提高了內(nèi)河航道監(jiān)控環(huán)境下煙霧檢測(cè)識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。
　　最后，本文在VS2010平臺(tái)上結(jié)合OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)對(duì)內(nèi)河監(jiān)控環(huán)境下的船舶煙霧檢測(cè)算法及文中其他算法