基于视频内容分析的火情早期预警方法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 火灾探测技术发展历程 | 第12-14页 |
| 1.2.1 传统火灾探测技术 | 第13页 |
| 1.2.2 基于视频的火灾探测技术 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 基于视频的火灾探测技术面临的问题 | 第16页 |
| 1.5 论文的主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 基于视频的火灾探测技术基础 | 第18-25页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 彩色模型 | 第18-19页 |
| 2.2.1 RGB色彩模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 YUV色彩模型 | 第19页 |
| 2.3 运动目标区域提取方法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 帧差法 | 第20页 |
| 2.3.2 背景减除法 | 第20页 |
| 2.3.3 光流法 | 第20-21页 |
| 2.4 形态学操作 | 第21-24页 |
| 2.4.1 膨胀与腐蚀 | 第22-23页 |
| 2.4.2 开运算与闭运算 | 第23-24页 |
| 2.5 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 红外图像火焰区域分割及特征提取 | 第25-38页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 火焰的光谱特性及滤光片的选取 | 第25-28页 |
| 3.3 基于区域生长法的疑似火焰区域分割 | 第28-32页 |
| 3.3.1 种子像素点的选取 | 第28-29页 |
| 3.3.2 生长规则及分割结果 | 第29-32页 |
| 3.4 基于红外图像上的火焰特征提取 | 第32-37页 |
| 3.4.1 基于单帧图像上的静态特征 | 第33-35页 |
| 3.4.2 基于多帧图像的动态特征 | 第35-37页 |
| 3.5 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 彩色图像火焰区域分割及特征提取 | 第38-49页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 白天夜晚判断模块 | 第38-40页 |
| 4.3 白天情况下的火焰区域分割 | 第40-47页 |
| 4.3.1 基于颜色模型的火焰目标区域分割 | 第40-43页 |
| 4.3.2 基于运动信息的火焰目标区域分割 | 第43-46页 |
| 4.3.3 基于运动信息与颜色信息的火焰前景分割 | 第46-47页 |
| 4.4 夜晚情况下的火焰区域分割及特征提取 | 第47-48页 |
| 4.4.1 火焰目标区域分割 | 第47页 |
| 4.4.2 火焰的圆形度特征提取 | 第47-48页 |
| 4.5 小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于双波段的视频图像火焰检测方法 | 第49-58页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 图像的采集 | 第49-50页 |
| 5.3 基于双波段图像的火焰检测算法设计 | 第50-53页 |
| 5.4 系统简介及结果分析 | 第53-57页 |
| 5.4.1 系统硬件简介 | 第53-54页 |
| 5.4.2 系统软件简介 | 第54-55页 |
| 5.4.3 视频数据库简介 | 第55页 |
| 5.4.4 实验结果及分析 | 第55-57页 |
| 5.5 小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第58页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第63页 |
