基于多特征融合的视频烟雾检测

摘要：“烟为火始”，如果能在视频中及时地检测到烟雾，就能提供更早的火灾预警。而且在各式建筑物中视频监控系统已大量使用，利用视频来探测火灾的技术将得以推广。

关键词：多特征融合；视频烟雾；检测

1运动检测

运动检测是实现烟雾检测的前提，文中选取背景减除法对运动区域进行检测。背景减除法首先在Kalman滤波的基础上根据时域递归低通滤波对背景进行更新和提取，再使用带阈值的背景差分法获取运动目标。

2特征提取

2.1烟雾轮廓不规则特征提取

发生火灾时，在热气流的影响下，烟雾从着火点开始不断向周围扩散，烟雾的边界呈现出一种不规则的状态，而行人、汽车和动物的边界看起来更规则，可将这一特性作为检测烟雾和非烟物体的一个依据。文中将圆形度作为检测烟雾和非烟物体的依据。圆形度定义为：

式中A为图形面积，L为图形周长。文中采用8向链码提取周长L和面积A。通过8向链码求取区域周长L的方法为：将区域像素看成点，将周长L定义为区域边界像素的8链码长度和，其表达式为：

其中，水平方向和垂直方向链码长度为1，其余方向链码长度为槡2；Q为图形边界线上的像素点数；li-chain為链码长度。按此规则遍历边界链码，可算得边界长度。通过边界链码求取区域面积A的方法为：1）令点（x，y）为链码起点，取横坐标x为长度起点，纵坐标y为第一高度，并对链码初始化，使长度终点等于起点。2）取一个新点（x1，y1），判断纵坐标y1是否等于y，若等于转到步骤3，若不等于转到步骤4。……