林火图像识别理论研究进展
袁雯雯 姜树海
摘要：林火图像识别理论与方法是实现森林火灾视频自动监测的基础。文中从图像预处理、图像分割和特征提取3个方面详细地综述了国内外林火图像识别理论的发展现状,分析了图像颜色处理、图像滤波、图像阈值分割、区域分割、边缘分割以及动静态特征提取理论在林火图像识别应用中的优缺点;针对目前林火图像识别理论研究现状,指出在未来研究中需要解决的问题以及林火图像识别理论的发展方向,以期为图像识别技术在林火图像识别中的应用和进一步研究提供参考。
关键词：
森林火灾;图像识别;图像预处理;图像分割;特征提取;
森林火灾图像自动识别系统的研究与实现
余荣华
摘要：森林火灾目前频繁发生,不仅直接危害森林生态系统,而且给人类社会造成巨大的损失。如何防范森林火灾发生,实现森林火灾的自动监测是当前急需解决的重要问题。本文结合数字图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等技术,通过对森林火灾图像的视觉特征的深入分析,设计了基于BP人工神经网络的火灾图像识别算法,最终设计和实现了一套完整的森林火灾图像自动识别系统。论文主要研究内容和结论如下:（1）对火灾图像处理算法做了详细地研究。根据彩色图像的色彩信息,完成了在HSI空间中基于颜色特征聚类的火焰彩色图像的分割算法。（2）改进了火灾火焰图像识别算法。提取火灾火焰的颜色和形状上的特征参数,将这些特征参数融合在一起构成火焰特征向量,并实现了基于BP神经网络模型的火灾火焰图像的识别算法。（3）设计与实现了森林火灾图像自动识别系统。设计了整个系统的总体硬件结构和软件接口模块,并编写程序实现了各软件模块的功能。测试结果表明,该系统的识别率较高、误报率较低,识别速度较快、抗干扰力强,具有广阔的应用前景。
关键词：
森林火灾;火焰特征;图像识别;图像分割;
基于视频图像的森林火灾自动监测识别技术研究
詹琪
摘要：森林火灾是一种破坏性极强的自然灾害,全世界每年有数十万次的森林火灾发生,严重危害着地球的生态资源和人类的生存发展。因此森林火灾的监测预警技术,已经成为当今世界各国都十分关注的研究课题。随着科学技术的快速发展,各种新兴的技术手段,如卫星遥感、智能传感器、无人机、红外探测等技术正逐渐应用于森林火灾的监测预警领域,传统的人工巡逻、瞭望塔监测的手段也迎来了革命性的改变,这其中一种新的基于视频监控图像处理和模式识别技术的火灾监测预警方法由于其适用范围广、经济性强的特点,正受到越来越多研究学者的关注。本文的课题就是研究基于视频监控图像的森林火灾自动监测识别技术及软件系统,目的是实现已经安装在林区的视频监控硬件系统与森林火灾自动识别软件系统的结合,从而辅助或替代人工监测方式,实现全天候林火自动监测预警功能,具有一定的创新性和实用意义。本文主要从三个方面阐述了课题的研究内容:一是先对森林火灾监测预警技术发展现状进行了研究分析、比较,而后对森林火灾的图像特性以及图像处理和模式识别的理论技术基础进行了概述;二是对本课题研究的林火图像自动监测识别系统进行功能需求分析和结构设计,提出通过图像预处理、运动目标检测、图像特征提取、识别分类的模块化设计技术路线,并改进识别分类部分,变为烟雾和火焰双模块的分类器,从而满足全天候监测的需求。之后在系统各模块的技术选型中,首先使用中值滤波和灰度处理方法进行图像降噪、数据压缩的预处理;其次运用混合高斯背景模型及差分检测技术进行监控图像中运动目标的检测;再对检测到的目标图像提取颜色矩、能量、熵、逆差矩、圆形度等多维特征融合为归一化的特征向量;最后使用支持向量机（SVM）的二分类器进行识别判决,并按这一技术思路,实现了本系统的总体技术方案设计。三是根据系统的技术方案和原理,进行各模块技术实现算法的研究和改进,并通过Matlab进行实验仿真和功能测试。最终通过实验,本系统实现了对样本视频图像的预处理、运动目标检测分割、特征提取和识别的基本功能,通过算法的优化,一定程度上降低了运算的复杂度,提高了系统的效率和准确性,进一步验证了本课题系统研究和设计的可行性。 还原
关键词：
森林火灾;图像识别;运动检测;特征提取;支持向量机;
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