基于图像特征提取的火灾检测

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1、硕士学位论文基于图像特征提取的火灾检测FireDetectionBasedOnImageFeatureExtraction学号：21QQ鱼2旦墨大连理工大学DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关

2、法律责任。学位论文题目：作者签名：＆株大连理工大学硕士学位论文摘要在社会的发展过程之中，火灾一直都是一种最主要的灾害。它对于人们的生产、生活和自身安全带来了极大的威胁。所以，对于火灾的自动检测就成为了一个重要研究的方向。随着社会的高速发展，视频监控作为一种普遍的检测手段被广泛的应用于生产和生活的各个领域。在这样的基础下，基于视频图像的火灾检测技术有望成为了一种经济有效的自动检测方法，具有很好的应用前景。本文提出了一种基于视频图像进行火灾检测的新方法。本文首先分析图像中火灾区域的颜色特征，基于颜色特征的提取对视频图像进行分割，分离出有可能存在火灾的区域。进而分析

3、疑似火灾区域内动态、形状、纹理以及偏度等视觉特征，描述火灾区域所具有的特定特性；在此基础上，实现自动特征提取；应用Fisher线性判别的方法，通过分析各项特征的火灾检测效能，实现特征降维，进行火灾检测。最后，本文应用贝叶斯分类器，实现基于视频图像的火灾检测，并对检测效果进行分析评价。我们对采集的多个不同背景的视频进行火灾检测。实验结果表明本文所提出的方法能够准确的对视频图像进行火灾检测，并具有较好的实时性。关键词：视频图像；火灾检测；特征提取；Fisher线性判别；贝叶斯分类器基于图像特征提取的火灾检测FireDetectionBasedOnImageFeat

4、ureExtractionAbstractFirehasalwaysbeenamaiornaturaldiasterintheprocessofhumancivilizationanddevelopment．Itthreatensoureverydaylivessuchasinproduction，residentialandputsUSingravedanger．Therefore，automaticfiredetectionbecomesaveryimportantsubjectinourdirectionsofstudies．Oursocietyisgr

5、owingatallexponentialrateandvideosurveillanceisverycommonlyusedineveryaspectoflife．Basedonthesefactors．vision．basedfiredetectioninvideoshasthepotentialtobecomeapopularmethodindetectionwhichishighlyeconomicalandapplicable．Inthispaper，weproposeanewmethodinidentifyingfireinvideos．First

6、，weanalyzethecharacteristicsofcoloursofthefireregiORSandextractthepotentialfireregionsbasedonthesecharacteristics．Then，weanalyzeitsfeaturessuchasmotion，shape，surfacecoarsenessandskewnessbecausetheyareverycommonlyobservedinfire；achieveautomaticfeatureextraction；applyFisher’Slineardis

7、criminantmethodtoanalyzetheef-fectivenessoffeaturesindetectingfireinordertoreduceitsdimensionsinfeatures．Finally．wesucceedinvision-basedfiredetectioninvideosbyusingtheBayesclassifiersandevaluatetheresults．Inthepaper，weemployeddifferentbackgroundsinvideosindetectingfire．Theexperiment

8、sshowedthatthepropo