林火烟雾图像识别技术研究
Study on Forest Fire Smoke Image Recognition Technology
DOI: 10.12677/CSA.2016.68057, PDF, HTML, XML, 下载: 1,918  浏览: 4,356 
作者: 乔元秀, 程朋乐:北京林业大学工学院,北京
关键词: 烟雾识别图像处理时间序列分析Smoke Recognition Image Processing Time Series Analysis
摘要: 森林对于人类的生存和发展有着深远的影响,但森林火灾是森林防护的最大威胁,它不仅可以毁灭森林甚至可以威胁到生命安全,因此如何对森林火灾的发生尽早作出检测和警报,已成为各国研究的重要课题,尤其是森林覆盖率高的国家。本文结合统计理论的思想,提出了基于时间序列分析的森林火灾烟雾图像识别的方法,以时间轴为标尺,对森林火灾产生的烟雾进行记录,作出烟雾扩散曲线,该曲线记录了森林火灾烟雾从无到有再到消失的全过程,将此曲线作为烟雾识别的特征。实验证明,该方法易于掌握,计算工作量小,易于应用推广。
Abstract: Forest has a profound impact on human survival and development, but the forest fire is the greatest threat to forest protection, which can not only destroy forest, but also threaten life safety. Therefore how to make an early detection and alert when forest fires happen, has become the important topic of various countries’ research, especially the countries with the forest of high cover rate. According to the statistical theory of thought, forest fire smoke image recognition method is proposed based on time series analysis, which with the time axis as the ruler, records the forest fire smoke, and makes smoke diffusion curve. The curve records the whole process of forest fire smoke from beginning to the disappearance, as the smoke recognition feature. Experimental results show that this method is easy to be applied and popularized due to easy grasp and the less work in calculation.
文章引用:乔元秀, 程朋乐. 林火烟雾图像识别技术研究[J]. 计算机科学与应用, 2016, 6(8): 465-471. http://dx.doi.org/10.12677/CSA.2016.68057

参考文献

[1] 舒立福, 田晓瑞. 国外森林防火工作现状及展望[J]. 世界林业研究, 1997(2): 28-35.
[2] 叶万举. 森林防火监控系统的发展前景[J]. 黑龙江科技信息, 2016(1): 262.
[3] 于海晶, 李桂菊. 基于差分盒维数的彩色烟雾图像识别[J]. 山东大学学报: 工学版, 2014, 44(1): 35-40.
[4] 黎粤华, 单磊, 田仲富, 等. 基于多特征融合的视频烟雾检测[J]. 计算机技术与发展, 2016, 26(1): 129-133.
[5] 焦斌亮, 董雪. 基于非参数特征提取的早期林火烟雾检测[J]. 光学技术, 2016, 42(1): 20-23.
[6] 秦文政, 马莉. 基于视觉显著性和小波分析的烟雾检测方法[J]. 杭州电子科技大学学报, 2012, 31(4): 114-117.
[7] 周忠, 赵亚琴, 唐于维一, 等. 基于时空特征的林火视频烟雾区域提取[J]. 中国农机化学报, 2016, 37(2): 196- 199.
[8] 贾洁. 基于多种特征的火灾烟雾检测算法[J]. 价值工程, 2011, 30(18): 191-192.
[9] 黄英来, 田少卿, 孙晓芳. 一种基于灰度位平面的林火烟雾图像自动识别方法[J]. 东北林业大学学报, 2013, 41(8): 155-159.
[10] 王涛, 刘渊, 谢振平. 一种基于飘动性分析的视频烟雾检测新方法[J]. 电子与信息学报, 2011, 33(5): 1024-1029.
[11] 毕振波, 乐天, 潘洪军, 等. 图像型火灾探测预处理方法综述[J]. 消防科学与技术, 2016(1): 87-91.