动态环境下早期烟雾、火苗的视频分级检测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·传统火灾探测器及其弊端 | 第10-11页 |
| ·基于视频的火灾探测系统 | 第11-12页 |
| ·视频火灾探测算法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 运动目标检测与分割 | 第15-21页 |
| ·运动目标检测算法介绍 | 第15-17页 |
| ·帧间差分 | 第15-16页 |
| ·背景差分 | 第16页 |
| ·光流法 | 第16-17页 |
| ·基于二级背景模型的运动目标检测 | 第17-19页 |
| ·背景模型 | 第17页 |
| ·基于二级背景模型的运动目标分割 | 第17-18页 |
| ·形态学去噪 | 第18-19页 |
| ·实验结果与分析 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 烟雾、火焰颜色特征分析及提取 | 第21-33页 |
| ·颜色空间 | 第21-22页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第21-22页 |
| ·YCbCr 颜色空间 | 第22页 |
| ·烟雾、火焰颜色模型 | 第22-29页 |
| ·火焰颜色模型 | 第22-23页 |
| ·烟雾颜色模型 | 第23-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 烟雾、火焰动态特征分析及提取 | 第33-42页 |
| ·运动累积量 | 第33-35页 |
| ·基于块的运动方向分析 | 第35-39页 |
| ·平移运动 | 第35-36页 |
| ·块匹配方法 | 第36-38页 |
| ·基于块匹配的快速运动方向估计 | 第38-39页 |
| ·基于小波的闪烁特征提取 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于BP 神经网络的证据融合 | 第42-52页 |
| ·神经网络理论 | 第42-46页 |
| ·神经元模型 | 第43-45页 |
| ·神经网络的学习 | 第45页 |
| ·BP 神经网络 | 第45-46页 |
| ·基于BP 神经网络的火灾识别 | 第46-51页 |
| ·网络的结构 | 第46-47页 |
| ·网络层数的确定 | 第47页 |
| ·网络的输入、输出信号 | 第47-48页 |
| ·网络的隐层节点数的确定 | 第48-49页 |
| ·网络的初始权值、学习速率及学习样本 | 第49页 |
| ·BP 神经网络的算法步骤 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 系统实现及综合实验结果分析 | 第52-60页 |
| ·系统实现 | 第52-54页 |
| ·综合实验结果与分析 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 结论与展望 | 第60-61页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·对今后工作的展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第68页 |
