基于rgb统计颜色模型的火焰识别-江苏科技大学学报.pdfVIP

第３１卷第２期 江苏科技大学学报（自然科学版） Ｖｏｌ３１ Ｎｏ２ 　 ２０１７年４月 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）　 Ａｐｒ．２０１７ 　　　　　　 ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－４８０７．２０１７．０２．０１１ 基于ＲＧＢ统计颜色模型的火焰识别  陈嘉卿，张　冰 ，宋英磊 （江苏科技大学 电子信息学院，镇江２１２００３） 摘　要：火焰检测是识别复杂环境下火灾的重要方法，为提高火灾识别率，提出了一种基于ＲＧＢ颜色空间统计模型的火焰 识别算法，结合区域生长以及帧差法分割出疑似火焰区域后，侧重提取分析视频火焰的动态特征及分层特征，尤其是火焰 闪烁特征，然后利用ＢＰ神经网络融合５个特征参量进行火灾的判决．实验结果表明：该方法在复杂场景下具有较好的鲁棒 性，可有效识别火灾火焰，降低误报率． 关键词：火灾探测；统计颜色模型；动态特征；闪烁频率；特征融合 中图分类号：ＴＰ３９１４１　　　　　文献标志码：Ａ　　　　　文章编号：１６７３－４８０７（２０１７）０２－０１７８－０７ ＦｌａｍｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌＲＧＢｃｏｌｏｒｍｏｄｅｌ  ＣＨＥＮＪｉａｑｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＢｉｎｇ，ＳＯＮＧＹｉｎｇｌｅｉ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ２１２００３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｌａｍｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｔｏｒｅｃｏｇｎｉｚｅｆｉｒｅｕｎｄｅｒｃｏｍｐｌｅｘｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍ ｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｆｌａｍｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＲＧＢ ｓｐａｃｅｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｅｇｍｅｎｔｓａｓｕｓｐｅｃｔｅｄｆｉｒｅａｒｅａｉｎｉｍａｇｅｓｔｈａｔｍａｙｃｏｎｔａｉｎｆｌａｍｅｓ ａｎｄｅｘｔｒａｃｔｓａｆｅｗｄｙｎａｍｉｃａｎｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｒｅａ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｅｆｌｉｃｋｅｒｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆ ｆｌａｍｅｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｆｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆａｎａｒｅａａｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄａｎｄｆｕｓｅｄｂｙａＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒａｄｅｃｉｓｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉ ｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｒｏｂｕｓｔａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ａｎｄｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｆｏｒｒｅｄｕｃｉｎｇｆａｌｓｅａｌａｒｍｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｃｏｌｏｒｍｏｄｅｌ，ｄｙｎａｍｉｃｆｅａｔｕｒｅｓ，ｆｌｉｃｋｅｒｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎ 　　火灾的实时检测及预警一直是人们处理火灾 型的火焰识别方法，并简单提取了火焰的颜色和面 隐患时亟需解决的首要问题．由于火灾发生的时间 积变化特征．文献［３］基于文献［２］使用隐马尔科 具有极大的随机性，且火灾现场的环境也大都复杂 夫模型检测火焰闪烁等动态特征，有效排除了视频 多变，传统的火灾探测方法效果不理想．基于视频 背景中的一些干扰．文献［４］也是基于ＲＧＢ－ＨＳＩ 图像的火灾探测技术，通过对监控视频上图像的分 模型，结合运动检测和边缘检测识别火焰．文献 析和判别，可以很好地检测出火灾，并及早地进行 ［５］同样也是依据如上模型的