【摘 要】
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煤矿火灾严重威胁着生命与生产的安全。针对矿井下潮湿多尘及矿灯光斑与火灾烟雾特征极为相似的问题,提出改进的暗原色理论去雾算法,结合CLAHE算法对图像进行轮廓和细节增强;建立颜色模型分割出疑烟区域;然后用光流法确定烟雾的主运动方向,将烟雾的不规则特征、灰度共生矩阵与平均梯度特征融合训练SVM分类器。对模拟拍摄的煤矿井下烟雾和伪烟雾视频进行检测,平均准确率达到94.97%,结果表明上述算法提高了矿井下
【机 构】
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西安科技大学通信与信息工程学院,陕西西安710054
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煤矿火灾严重威胁着生命与生产的安全。针对矿井下潮湿多尘及矿灯光斑与火灾烟雾特征极为相似的问题,提出改进的暗原色理论去雾算法,结合CLAHE算法对图像进行轮廓和细节增强;建立颜色模型分割出疑烟区域;然后用光流法确定烟雾的主运动方向,将烟雾的不规则特征、灰度共生矩阵与平均梯度特征融合训练SVM分类器。对模拟拍摄的煤矿井下烟雾和伪烟雾视频进行检测,平均准确率达到94.97%,结果表明上述算法提高了矿井下图像去雾性能及视频烟雾检测的准确性和实时性,且抗干扰能力较好。
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