基于视频分析的森林火灾烟雾探测技术
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 森林火灾探测技术概述 | 第13-17页 |
| 1.2.1 传统的火灾探测技术 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于视频的火灾探测技术 | 第15-17页 |
| 1.3 主要工作及章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 运动目标检测方法研究 | 第19-34页 |
| 2.1 运动目标检测的常见方法 | 第19-22页 |
| 2.1.1 光流法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 帧间差分法 | 第20-21页 |
| 2.1.3 背景减除法 | 第21-22页 |
| 2.2 改进的基于背景建模的运动目标检测方法研究 | 第22-28页 |
| 2.2.1 混合高斯背景模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 纹理背景模型 | 第24-27页 |
| 2.2.3 基于背景建模的运动目标检测方法改进 | 第27-28页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第28-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 烟雾图像的特征分析与提取 | 第34-53页 |
| 3.1 烟雾图像的特征分析 | 第34-35页 |
| 3.2 烟雾图像的静态特征提取 | 第35-44页 |
| 3.2.1 烟雾颜色特征提取 | 第35-37页 |
| 3.2.2 烟雾纹理特征提取 | 第37-41页 |
| 3.2.3 烟雾高频能量提取 | 第41-44页 |
| 3.3 烟雾图像的动态特征提取 | 第44-52页 |
| 3.3.1 烟雾面积变化特征提取 | 第44-46页 |
| 3.3.2 烟雾运动方向特征提取 | 第46-49页 |
| 3.3.3 烟雾运动累积特征提取 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于支持向量机的烟雾分类器设计 | 第53-63页 |
| 4.1 支持向量机基本原理 | 第53-56页 |
| 4.2 支持向量机模型的建立 | 第56-59页 |
| 4.2.1 特征数据归一化 | 第57-58页 |
| 4.2.2 支持向量机核函数选择 | 第58-59页 |
| 4.2.3 支持向量机参数选择 | 第59页 |
| 4.3 基于支持向量机的烟雾分类器优化设计 | 第59-62页 |
| 4.3.1 归一化方式的优化 | 第59-60页 |
| 4.3.2 核函数的优化 | 第60页 |
| 4.3.3 采用不同特征组合的结果对比 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 烟雾检测系统设计 | 第63-71页 |
| 5.1 系统总体设计 | 第63-64页 |
| 5.2 系统实现 | 第64-67页 |
| 5.3 系统性能测试 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第78页 |
