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公开(公告)号：CN107609470A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710636033.9
申请日：2017-07-31
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种野外火灾早期烟雾视频检测的方法，其包括以下步骤：步骤1：将视频镜头进行解压处理，得到帧序列；步骤2：以大小为5*5的均值滤波器对原始图像进行滤波，并通过形态学的方法去除噪点；步骤3：利用火灾烟雾的运动特性初提取火灾烟雾候选区域，采用高斯混合模型提取运动前景；步骤4：利用早期野外火灾烟雾颜色静态特征进行第2次烟雾候选区域提取；步骤5：利用烟雾扩散过程中运动的方向特征进行第3次烟雾候选区域提取；步骤6：利用卷积神经网络对候选烟雾区域进行识别，其中，卷积神经网络设计为一层输入层，三层卷积层，三层池化层，一层全连接神经网络和一层输出层。本发明具有识别率高，便于推广应用的优点。
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公开(公告)号：CN107609470B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201710636033.9
申请日：2017-07-31
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种野外火灾早期烟雾视频检测的方法，其包括以下步骤：步骤1：将视频镜头进行解压处理，得到帧序列；步骤2：以大小为5*5的均值滤波器对原始图像进行滤波，并通过形态学的方法去除噪点；步骤3：利用火灾烟雾的运动特性初提取火灾烟雾候选区域，采用高斯混合模型提取运动前景；步骤4：利用早期野外火灾烟雾颜色静态特征进行第2次烟雾候选区域提取；步骤5：利用烟雾扩散过程中运动的方向特征进行第3次烟雾候选区域提取；步骤6：利用卷积神经网络对候选烟雾区域进行识别，其中，卷积神经网络设计为一层输入层，三层卷积层，三层池化层，一层全连接神经网络和一层输出层。本发明具有识别率高，便于推广应用的优点。
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