视频检测烟雾的研究现状.pdf

1225 中图法分类号:TP391. 4 文献标识码:A 文章编号:1006-8961 (20 13)10-1225-12 : ，Jiang Yuzheng. ［J］. ，20 13 ，18 (10 ):1225-1236. ［DOI :10. 11843 /jig. 论文引用格式 罗胜 视频检测烟雾的研究现状 中国图象图形学报 20 131002］ 视频检测烟雾的研究现状 罗胜1 ，2 ，Jiang Yuzheng2 1. ， 325035 ;2. Indiana University Purdue University Indianapolis ，Indiana 46202 ，USA 温州大学 温州 : ， ， ， 。 摘 要 检测烟雾可以预警火灾 通过视觉监控烟雾比其他方式监控范围更广 反应更灵敏 对环境要求更低 但 ， 、 、 、 、 ， 是目前的烟雾检测算法 无论是利用单一的色彩 纹理 形状 飘动性 闪烁以及频率等特征 或者要求满足多样特 、 、Bayesian ， 、 。 征或者采用支持向量机 神经网络 等分类器的方法 都无法保证判断的准确性 适应性和快速性 综述各 ， ， ， 种烟雾检测的方法后 认为要得到更加可靠的检测效果 一方面需要更加本质的烟雾特征 另一方面要对已有的特 ， 。 征进行更深入的实验验证 同时也要有更全面的样本视频数据库和算法评价标准 : ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 关键词 视觉光学 烟雾 火灾 特征 色彩 纹理 形状 飘动性 闪烁 频率 分类器 State-of-art of video based smoke detection algorithms Luo Sheng1，2 ，Jiang Yuzheng2 1. Wenzhou University ，Wenzhou 325035 ，China ; 2. Indiana University Purdue University Indianap olis ，Indiana 46202 ，USA Abstract :Smoke detection with no latency for fire alarming is crucial to minimize fire damages and saving lives. Video as a spatio-temporal sensor covers a larger area than point