【摘 要】
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该文通过对烟雾飘动特性的分析,提出一种基于视频图像的火灾烟雾检测新方法。首先利用滑动时间窗分析视频中运动区域的飘动性特征,提取出飘动方向、周期飘动强度、周期有效飘动强度和周期逆向飘动强度等特征向量;然后使用神经模糊推理系统训练并检测烟雾。与利用其它特征检测烟雾算法的对比实验表明,该算法具有较好的ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线特性,具备较高的实际使用
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江南大学数字媒体学院
【基金项目】
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江苏省科技支撑计划项目（BE2008009）资助课题
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该文通过对烟雾飘动特性的分析,提出一种基于视频图像的火灾烟雾检测新方法。首先利用滑动时间窗分析视频中运动区域的飘动性特征,提取出飘动方向、周期飘动强度、周期有效飘动强度和周期逆向飘动强度等特征向量;然后使用神经模糊推理系统训练并检测烟雾。与利用其它特征检测烟雾算法的对比实验表明,该算法具有较好的ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线特性,具备较高的实际使用价值。
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