基于视频的火焰检测算法综述
作者:
作者单位:

1.辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,抚顺,113001;2.沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳,110136

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基金项目:

辽宁省科学事业公益研究基金 2016002006┫资助项目 ; 辽宁省自然科学基金 201602557┫资助项目 ; 辽宁省教育厅科学研究服务地方基金 L201708┫资助项目 辽宁省科学事业公益研究基金(2016002006)资助项目;辽宁省自然科学基金(201602557)资助项目;辽宁省教育厅科学研究服务地方基金(L201708)资助项目。


Review on Video Based Flame Detection Algorithm
Author:
Affiliation:

1.College of Information and Control Engineering, Liaoning Shihua University, Fushun, 113001, China;2.College of Automation, Shenyang Aerospace University, Shenyang, 110136, China

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    摘要:

    近年来,随着计算机视觉技术和数字图像处理技术的不断发展,基于视频分析的火焰检测技术获得越来越多的关注。鉴于基于视频的火焰检测对消防安全、人民生命和国家财产安全等具有重要的实际研究意义,以及其理论基础和影响因素的多样性,本文对目前已有的基于视频的火焰检测算法所涉及的关键技术进行了综述。首先介绍了目前基于视频的火焰检测技术的处理流程,即预处理、特征提取、分类识别;其次着重分析火焰的特征,包括基于单帧的静态特征和基于多帧的动态特征,同时列举了典型的火焰特征提取算法;然后重点总结多特征融合策略和用于火焰识别的常用分类器以及深度学习识别方法;最后对基于视频的火焰检测技术的研究难点和未来发展进行了较为详细的分析探讨。

    Abstract:

    In recent years, with the continuous development of computer vision technology and digital image processing technology, flame detection technology based on video analysis has attracted more and more attention. Aiming at the practical significance of video-based flame detection for fire safety, people and national property safety, and the diversity of theoretical basis and influencing factors, the existing video-based flame detection algorithms are summarized. Firstly, this paper introduces the current processing flow of video-based flame detection technology, that is, pre-processing, feature extraction, classification and recognition; secondly, the flame characteristics are analyzed including static features based on single frame and dynamic features based on multi frame, and the typical flame feature extraction algorithms are enumerated. Then, the multi feature fusion, and the classifier classification and the depth learning recognition method for the flame recognition are emphatically summarized. Finally, the difficulties and future development of video-based flame detection technology are discussed in detail.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

曹江涛,秦跃雁,姬晓飞.基于视频的火焰检测算法综述[J].数据采集与处理,2020,35(1):35-52

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  • 收稿日期:2019-04-02
  • 最后修改日期:2019-07-16
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  • 在线发布日期: 2020-01-25