大空间图像型火焰检测方法研究

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为了提高图像型火焰检测算法的准确率,满足其对实时性的要求,采用三帧差分和背景更新相结合的方法,提取运动前景区域。然后在RGB空间和Lab空间建立颜色模型,分割出火焰疑似区域。用Lucas-Kanade稀疏光流算法跟踪运动区域,获取火焰的主运动方向作为火焰识别特征,判断是否是真实的火灾发生。实验结果表明,该算法具有较好的实时性、鲁棒性,能够有效地提高火焰识别的准确率,降低误检率,在大空间公共建筑消防系统中具有重要的应用价值。
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