唐岩岩
- 作品数：4 被引量：35H指数：3
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目江苏省“青蓝工程”基金国家级星火计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 融合色彩和轮廓特征的火焰检测被引量：18
- 2011年
- 基于图像的火焰检测能适应大空间和恶劣环境火灾预防应用的需要,首先分析了火焰图像的色彩及轮廓信息等重要特征,然后提出了基于连通区域面积阈值化的单像素宽度目标轮廓特征的抽取方法,再应用所建立的火焰检测色彩模型,融合火焰色彩和边缘轮廓动态变化等特性,实现了在视频序列图像中火焰的自动检测.实验结果显示,该方法能实时检测火焰,误判率低.
- 严云洋唐岩岩郭志波高尚兵
- 关键词：特征抽取火焰检测
- 应用GMM的快速火焰检测被引量：5
- 2012年
- 基于视频图像的火焰检测是火灾预防研究的重要内容。为提高检测效率,首先使用具有自适应背景变化的高斯混合模型(GMM)来检测场景中的运动物体。然后针对运动物体,提取颜色特征和面积变化特征。最后,根据得到的特征来识别场景中是否有火焰发生。该方法不仅可有效检测到视频中的火焰帧,还避免了非火焰场景中对计算时间的浪费。
- 唐岩岩严云洋刘以安
- 关键词：火焰检测GMM面积变化
- 融合色彩和轮廓特征的火焰检测
- 基于图像的火焰检测能适应大空间和恶劣环境火灾预防应用的需要，首先分析了火焰图像的色彩及轮廓信息等重要特征，然后提出了基于连通区域面积阈值化的单像素宽度目标轮廓特征的抽取方法，再应用所建立的火焰检测色彩模型，融合火焰色彩和...
- 严云洋唐岩岩郭志波高尚兵
- 关键词：火灾预防图像识别火焰检测
- 使用多尺度LBP特征和SVM的火焰识别算法被引量：15
- 2012年
- 目前基于视频图像的火灾识别系统是大空间场景中预防火灾的有效方法。为了提高检测性能,基于火焰特定的纹理结构,使用多尺度纹理特征,以获得更全面的特征信息。首先使用火焰的明亮特性定位到疑似火焰区域;然后针对这些区域,采用局部二值模式(local binary patterns,LBP)方法提取多尺度纹理特征;最后将多尺度LBP纹理特征输入到支持向量机(support vector machine,SVM)中进行识别。实验结果表明,该方法计算简单,火焰的检测率较高,误警率较低。
- 严云洋唐岩岩刘以安张天翼
- 关键词：多尺度SVM
