基于视频监控的火灾图像识别研究

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本文主要论述利用远程视频监控系统和图像处理技术进行火灾图像识别的原理、方法和具体实现过程。首先介绍彩色图像处理的基础理论,将颜色特征明显的火焰图像作为研究重点,在HIS颜色模型中实现基于颜色聚类的火焰图像分割;然后利用图像的预处理技术,如灰度化、二值化、滤波等来分析火焰图像以及干扰图像的特征,提出将火焰的尖角个数作为火灾识别判据之一。在上述研究的基础上,对采集的图像进行分类,以BP神经网络为载体,结合火灾图像的特点,进行识别判断。经过大量不同条件下的实验证明,利用BP神经网络进行火灾图像的识别判断,计算简单、适应性强、处理效果好,可以抵抗常见的干扰对系统的影响,较好的实现识别系统的鲁棒性与敏锐性的统一。
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