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			加急見(jiàn)刊
		
        
		

		
		
        
			
        
				
				
				
        
					
					
        
						
						
        基于背景反饋和k-means算法的野外煙霧檢測
        
						
        劉歡; 房勝; 李哲; 魏緒  山東科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院; 山東青島266000
        

					
        
					
        摘要：針對野外的早期煙霧具有稀疏、擴散緩慢、面積小等特點(diǎn),現有算法存在提取煙霧候選區域不完整及產(chǎn)生空洞等問(wèn)題,提出一種基于背景反饋的動(dòng)態(tài)背景更新算法。首先提取運動(dòng)目標,依據煙霧顏色特征,使用k-means算法去除非煙顏色干擾像素,以更早得到煙霧疑似區域;然后提取每一個(gè)疑似煙霧區域的面積增長(cháng)特性、空間能量、局部二值模式(local binary pattern,LBP)直方圖和方向梯度直方圖(histogram of oriented gradient,HOG),并分別計算特征的置信度;最后將得到的置信度輸入動(dòng)態(tài)得分組合,確定每個(gè)疑似煙區是否包含煙霧。實(shí)驗結果表明,所提算法能夠更早地檢測出煙霧,有效降低誤警率。對于中遠距離場(chǎng)景,平均可提早94幀檢測到煙霧。
        
					
        注: 保護知識產(chǎn)權,如需閱讀全文請聯(lián)系中國科技論文雜志社
        
				
        
				

			
        
		
        

		
		

	
        

	
	
	
	
	
	
	
	


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