【摘 要】
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视频监控已经成为当今火灾防范的主要方法。视频火焰算法层出不穷,但多为训练各种分类器做最后的分类,这需要提前准备大量相关的视频火焰样本来做训练,在视频火焰样本不够的
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,淮阴工学院计算机与软件工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402192)资助项目;江苏省“六大人才高峰”(2013DZXX-023)资助项目;江苏省“333工程”(BRA2013208)资助项目;江苏省“青蓝工程”资助项目;淮安市“533工程”资助项目;淮安市科技计划(HAG2013057,HAG2013059)资助项目
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视频监控已经成为当今火灾防范的主要方法。视频火焰算法层出不穷,但多为训练各种分类器做最后的分类,这需要提前准备大量相关的视频火焰样本来做训练,在视频火焰样本不够的情况下往往不能达到很高的检测率。本文提出一种基于超像素分割并结合闪频特征进行判断识别的方法。首先在Lab颜色空间上利用超像素分割方法将待检测图像分割出近似均匀的若干个小区域,并以其形心点代表一个超像素,结合RGB颜色空间与Lab颜色空间中的静态特征,根据提出的一定规则提取出火焰候选区域,最终利用此区域内提取的闪频特征判别其是否为火焰。实验证明,该
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