基于视频图像的农田火灾烟雾检测技术研究与实现

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随着现代农业与产业技术不断发展进步以及环保要求越来越重要,大面积农田、农田示范区、农田果蔬区等越来越多,各种易燃材料被农田广泛运用并易引起火灾,此外经常出现秸秆焚烧现象,因此,基于视频图像的火情烟雾检测与预防的技术方法快速发展势在必行。该论文采用视频图像展开技术分析,研究了应用效率更高、检测时间更短的农田视频图像火灾烟雾检测算法,给出了基于视频图像的农田火灾烟雾检测系统实现方法。主要包括以下几个方面研究内容:1、详细介绍了视频图像中目标或区域运动检测的经典方法,针对所采集的烟雾运动视频,将其从彩色图像转化为灰度图像,并在此基础上描述了较广泛使用的帧间差分法、光流法和背景减除法等经典的目标或区域运动检测算法。2、针对火灾烟雾视觉特征,通过对火灾烟雾图像的颜色、运动、区域轮廓及频率特征展开分析,抽取了一系列可以高效表征火灾烟雾类特征的参量,最后构造了较为精确的火灾烟雾图像关键特征参量。3、探讨了农田火灾烟雾多特征检测技术,针对上述分析的烟雾图像颜色、运动、区域轮廓和频率特征信息,设计了基于视频图像的火灾烟雾检测系统整体架构和算法流程,给出火灾烟雾的综合检测方法。4、为了将探究的研究成果运用到具体的农田防火作业中,将相关算法通过可形成嵌入式产品的工具软件进行优化,从而根据农田视频实时监控图像实现对火灾烟雾图像的检测。
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