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公开(公告)号：CN113780195A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111079559.4
申请日：2021-09-15
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法。针对现有烟雾根节点检测方法分割出的连通域不完整且可能存在噪声及干扰的问题，提出了一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法。该方法的具体过程为：首先将图像分为若干大小相等的块，以块为单位，通过帧差法提取运动块，再提取满足烟雾颜色特征的块，并将两特征图像进行按位与运算，再对图像进行形态学开、闭操作去除图像中的噪点和空洞，获得烟雾区域，再提取烟雾骨骼图像及骨骼端点，并获得烟根候选点。该方法改进了烟雾区域提取不准确的问题，提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN113435393A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110786556.8
申请日：2021-07-12
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本公开的实施例公开了森林火灾烟雾根节点检测方法、装置和设备。该方法的一具体实施方式包括：对视频进行前景区域检测，得到二值图像帧集合；确定二值图像帧集合中目标二值图像帧中前景区域的交集，得到可疑烟雾根节点坐标集合；若可疑烟雾根节点坐标集合为空集，则确定目标视频中不包括烟雾根节点，若为非空集，则进入下一步；基于可疑烟雾根节点坐标和可疑烟雾根节点坐标周围设定范围内的像素点坐标在目标视频的设定帧中的像素值，对可疑烟雾根节点坐标进行分类；基于可疑烟雾根节点坐标的类别，生成检测结果。该实施方式加速了烟雾根节点的检测，更能满足烟雾检测对实时性的要求。
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公开(公告)号：CN111967394A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010832365.6
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动静态网格融合策略的森林火灾烟雾根节点检测方法，针对现有烟雾根节点检测方法无法通过运动检测和灰度检测得出完整烟雾轮廓的问题，提出了一种基于动静态网格融合策略的森林火灾烟雾根节点检测方法，该算法首先通过Sobel算法提取烟雾静态特征，再通过Vibe算法提取烟雾动态特征，并将提取出的特征图像以网格策略相融合，获得烟雾图像，再提取骨骼及骨骼端点，获得烟雾根候选点。该算法通过融合烟雾动静态特征，改进了烟雾边缘和烟雾根部难以被动态提取算法识别的问题，同时简化了烟雾区域提取过程，极大提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN111914818A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010997830.1
申请日：2020-09-21
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多帧离散置信度森林火灾烟雾根节点检测方法。通过对源视频帧图像进行Vibe算法，获Vibe动态区域图像，获得连通域和烟雾骨骼图像，通过离散的选择多帧非连续骨骼端点图像，并对其进行层叠搜索策略，计算每帧骨骼端点图像搜索结果的离散度，选择具有较大置信度的基帧图像，再对基帧骨骼端点图像再次进行层叠搜索策略，选择具有较大置信度的骨骼端点，并认定其为烟雾根节点。该方法不仅弥补了现有烟雾根节点检测方法只能获得数量较多的烟雾根节点候选点，即骨骼端点，而无法得到真实的烟雾根节点的缺点，而且由于加入了双层置信度选择过程，使得获得的烟雾根节点具有较高的置信度。
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公开(公告)号：CN109410512B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201811318766.9
申请日：2018-11-07
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明首先对视频图像进行预处理，预处理过程包括图像的灰度化、二值化、动态区域提取、形态学操作。其次，得出图像中的动态区域，再通过模拟山体崩塌的过程，确定联通区分割界限，将图像划分为以各个连通域为核心的不同区域。在这之后，对每个划分区域内的连通域进行骨骼图计算，得出整张图像的骨骼图信息。接下来，对骨骼图像进行端点计算，这些端点将代替所属连通域进行基于最小二乘法的线性回归运算，得出线性回归方程。最后，对连续三帧图像的线性回归方程进行相交计算，若三帧图像中的回归方程存在角点，则该交点视为烟雾根节点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110309808A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910613683.0
申请日：2019-07-09
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明属于森林防火和视频目标检测领域，尤其涉及一种基于视频的烟雾源根节点检测方法。本发明首先对输入的视频图像帧进行计数判定，视情况执行动态区域提取算法和远距离目标检测区域提取算法，然后对动态图像信息进行融合，得出动态图像下的分割区域图，对远距离图像进行信息融合，得出远距离信息下的分割区域图。接下来对两张分割区域图统计贝叶斯计算所需的概率，得出贝叶斯概率结果，并根据概率结果对两套分割区域图进行融合，得出远近距离条件下的全尺度检测结果图。最后，对融合结果进行骨骼图像提取，并得出最后烟雾根节点像素级候选位置。整套计算流程以流水线形式执行，延迟时间约25帧，即算法自执行开始，需25帧后得出正确结果。
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公开(公告)号：CN105869184B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201610206104.7
申请日：2016-04-06
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了基于路径分析的林火烟雾图像检测方法。依据不同物体在大气影响下的运动路径不同，以及烟雾在扩散起始源处固有的特征，经过后台计算机的图像处理，得出运动路径角的范围，从而判定是否有火灾产生，保证了事物运动的客观性，将图像数据转化为数学公式，充分利用计算机数据处理的特点，使计算机响应速度快。本发明所提供的检测方法，不需要额外处理其他部分的图像数据，只针对处理分析动态区域，减少了运算量，提高了监控效率。本发明与计算机的界面化和图像化相适应，使得计算机响应更迅速，适用于远距离非接触监控林区。
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公开(公告)号：CN103918526B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201410165667.7
申请日：2014-04-24
Applicant: 北京林业大学
IPC: A01G23/091
Abstract: 本发明公开了一种立木定向采伐装置。左底盘和右底盘通过六个相同的销钉和连接板固定在一起，在底盘上分别装有三个固定液压缸，两个定位液压缸，推树液压缸，在底座上还固定有链锯，电缸，油箱，手动油泵，三个固定液压缸活塞杆伸长顶住树干底部，使底座与树干固定，电缸推动链锯转动，在转动的过程中链锯将树干锯倒，定位液压缸限制树干往两侧倾倒，在推树液压缸中活塞杆的推动下，立木往固定的方向倾倒。本发明装置能够适应不同直径的立木采伐，能够提高生产效率、节省人工、降低成本。
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