基于视频特征的火情监测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 传统火情监测 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于计算机视觉的火情监测 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作与研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 1.5 小结 | 第12-13页 |
| 2 相关技术背景介绍 | 第13-21页 |
| 2.1 视频中火焰检测的基本流程 | 第13-14页 |
| 2.2 图像色彩转换 | 第14-15页 |
| 2.2.1 灰度图转换 | 第14-15页 |
| 2.2.2 图像二值化 | 第15页 |
| 2.3 图像噪声消除 | 第15-18页 |
| 2.3.1 邻域均值滤波 | 第15-16页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第16-18页 |
| 2.4 图像形态学处理 | 第18-20页 |
| 2.4.1 图像腐蚀 | 第18-19页 |
| 2.4.2 图像膨胀 | 第19页 |
| 2.4.3 图像的开运算与闭运算 | 第19-20页 |
| 2.5 小结 | 第20-21页 |
| 3 视频序列中火焰前景提取 | 第21-32页 |
| 3.1 常用运动前景提取方法 | 第21-26页 |
| 3.1.1 光流法 | 第21页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第21-22页 |
| 3.1.3 背景相减法 | 第22-26页 |
| 3.2 改进的融合帧差ViBe算法 | 第26-31页 |
| 3.2.1 原始算法的不足 | 第27页 |
| 3.2.2 改进的ViBe算法 | 第27-29页 |
| 3.2.3 基于帧间差分预处理的ViBe算法 | 第29-31页 |
| 3.3 小结 | 第31-32页 |
| 4 火焰特征匹配 | 第32-42页 |
| 4.1 火焰颜色特征 | 第32-34页 |
| 4.2 火焰区域尖角度特征 | 第34-39页 |
| 4.3 火焰区域面积增长型特征 | 第39-41页 |
| 4.4 小结 | 第41-42页 |
| 5 基于视频流的火情监测流程 | 第42-45页 |
| 5.1 动态火焰区域的提取流程 | 第42-43页 |
| 5.2 火焰静态特征匹配流程 | 第43-44页 |
| 5.3 火情监测总体流程 | 第44-45页 |
| 6 系统设计与实验分析 | 第45-51页 |
| 6.1 火情监测系统设计 | 第45-47页 |
| 6.1.1 火情监测系统功能模块 | 第45-46页 |
| 6.1.2 火焰检测算法流程 | 第46-47页 |
| 6.2 系统实现及实验效果分析 | 第47-50页 |
| 6.2.1 系统开发工具介绍 | 第47页 |
| 6.2.2 实验效果及软件实现 | 第47-50页 |
| 6.3 小结 | 第50-51页 |
| 7 总结与展望 | 第51-53页 |
| 7.1 本文主要工作与研究结论 | 第51-52页 |
| 7.2 未来研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
