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文檔簡介
1、火災是自然人為雙重誘因?qū)е碌淖畛Ｒ姷臑碾y性事件之一，對人們的生產(chǎn)生活安全都造成了極大的威脅。而煙霧作為火災表現(xiàn)出的最為顯著的特性之一，準確而實時地對各種環(huán)境下的監(jiān)控視頻進行煙霧檢測，是減小火災危害的重要手段。近年來，隨著計算機視覺和深度學習等領(lǐng)域的飛速發(fā)展，基于視頻圖像內(nèi)容分析的火災煙霧檢測算法逐漸代替了傳統(tǒng)的物理煙霧感知器。
目前在機器學習領(lǐng)域，車輛識別、人臉識別等技術(shù)已愈加成熟，但是對于視頻圖像中煙霧的檢測，很多圖像分類方
2、法都難以保證檢測結(jié)果的準確性和檢測過程的實時性。因此，本文提出了以下兩種視頻圖像的煙霧檢測算法:
(1)提出了基于特征融合的SVM分類視頻煙霧檢測算法。建立煙霧圖像標準數(shù)據(jù)庫，提取正樣本煙霧圖像的顏色特征和紋理特征，經(jīng)過特征融合作為訓練輸入，最終得到具有煙霧檢測功能的分類器。并提出在對視頻圖像進行煙霧檢測時，先對視頻幀進行基于混合高斯模型的運動區(qū)域提取，以提高算法準確率。
(2)提出了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的視頻煙霧檢
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