公开(公告)号：CN109753932A

公开(公告)日：2019-05-14

申请号：CN201910013943.0

申请日：2019-01-08

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 张玉萍 ,  曹蕾

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/36 ,  G06K9/40 ,  G06K9/62

Abstract: 基于小波变化图像增强与多特征的森林火灾烟雾检测方法，属于火灾烟雾检测方法领域。现有的森林火灾烟雾检测方法，存在漏报或误报现象的问题。基于小波变化图像增强与多特征的森林火灾烟雾检测方法，对烟雾图像进行小波分解，并对小波系数进行灰度关联度计算和小波系数修正，抑制复杂背景下的烟雾图像噪声，对烟雾图像进行增强，通过计算烟雾图像的分形特征和基于灰度共生矩阵的图像纹理特征，利用图像烟雾区域与非烟雾区域在分形特征和纹理特征上的不同，并把特征输入SVM进行训练，通过机器学习和大样本量实现森林火灾烟雾区域的有效检测。本发明火灾烟雾视频检测中的表现稳定、漏报率低、准确度高。

公开(公告)号：CN109300110A

公开(公告)日：2019-02-01

申请号：CN201810972377.1

申请日：2018-08-24

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 张玉萍 ,  曹蕾

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/90 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于改进颜色模型的森林火灾图像检测方法属于图像处理领域；包括采集森林在日间和夜间发生火灾图像；对图像提取RGB、YCbCr和HSI颜色空间各个通道分量灰度图像；对通道分量灰度图像采用PCA方法提取主成分颜色通道特征信息；通过RGB颜色空间进行初步火焰识别判据，排除非火焰的像素点；通过YCbCr颜色空间亮度最大特征和色度差定阈特征进行火焰识别判据；通过HIS颜色空间的色度、亮度及饱和度进行火焰识别判据；根据主成分颜色通道特征信息提取同一图像的R通道值和Y通道值，得到差图，将上述判据中的常数分别从1取到100作为识别判据来对图像进行分类识别；本发明有效的解决了在提高识别率时，加大计算的复杂度及不能实时、快速地识别火灾图像的技术问题。