開放環(huán)境下基于視覺注意與時(shí)空動(dòng)態(tài)特征的煙霧智能檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、森林火災(zāi)不僅給社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人類安全帶來重大損失，而且會(huì)嚴(yán)重阻礙生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展，基于視頻圖像處理的煙霧檢測(cè)技術(shù)能夠起到火災(zāi)預(yù)警的作用，有重要現(xiàn)實(shí)意義。近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)人類視覺感知系統(tǒng)及其信息處理機(jī)制進(jìn)行了深入研究，并試圖將人類視覺注意機(jī)制引入到復(fù)雜場(chǎng)景下目標(biāo)的檢測(cè)系統(tǒng)中以提高檢測(cè)效率，它的研究為煙霧檢測(cè)提供了嶄新的發(fā)展方向。
　　本文旨在探索開放環(huán)境下基于視覺顯著性和時(shí)空動(dòng)態(tài)特征的煙霧檢測(cè)算法，其主要工作及貢獻(xiàn)如下：

2、　?。?）分析了煙霧檢測(cè)的技術(shù)難點(diǎn)，在前人研究工作基礎(chǔ)上提出了開放環(huán)境下煙霧檢測(cè)的算法流程。
　?。?）引入視覺注意機(jī)制來生成靜態(tài)特征顯著性圖。提出一種融合視覺雙通路的煙霧顯著圖概率模型，模型在灰度與紋理特征通道中分別自下而上（來自圖像數(shù)據(jù)）、自上而下（來自訓(xùn)練樣本）生成對(duì)應(yīng)的煙霧特征概率顯著性圖，然后基于貝葉斯條件概率模型將兩個(gè)特征的概率顯著圖相融合，實(shí)現(xiàn)紋理特征（自上而下通道）對(duì)灰度（自下而上通道）顯著圖的調(diào)整。
　　（

3、3）提出一種運(yùn)動(dòng)顯著圖生成算法。充分考慮煙霧在升騰過程中不斷運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)，在幀差法的基礎(chǔ)上對(duì)運(yùn)動(dòng)量進(jìn)行加權(quán)累加統(tǒng)計(jì)，并結(jié)合卡爾曼濾波模型的背景差生成運(yùn)動(dòng)顯著性圖。
　?。?）對(duì)煙霧的時(shí)空域特征進(jìn)行分析。提出使用感興趣區(qū)域輪廓法線的角度熵來度量實(shí)時(shí)感興趣區(qū)域的輪廓不規(guī)則性。此外，將LBP模型用于動(dòng)態(tài)紋理特征的提取，采用感興趣區(qū)域的LBP熵對(duì)該區(qū)域動(dòng)態(tài)紋理特征進(jìn)行度量。
　　（5）最后，通過對(duì)大量煙霧、非煙霧樣本進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建了貝