[发明专利]一种基于多维信息特征融合的交通场景烟雾智能检测方法有效
| 申请号： | 201811044225.1 | 申请日： | 2018-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN109255326B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 游峰;吴昊;陈博;李小龙;初鑫男;黄玲;刘宜恩 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/764;G06V10/44;G06V10/56;G06K9/62;G08B17/12 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 王东东 |
| 地址： | 511458 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多维信息特征融合的交通场景烟雾智能检测方法，包括：S1获取交通领域内的视频数据并进行预处理；S2对预处理后的视频数据中的图像进行混合高斯模型与码本算法融合建模，并提取前景区域和背景区域；S3提取前景区域的颜色特征，得到初级感兴趣区域,即疑似烟雾区域；S4提取初级感兴趣区域三个动态特征，所述三个动态特征包括迅速膨胀特征，边缘不规则特征及高频能量衰减特征；S5将训练样本分为烟雾正样本和非烟雾负样本，根据动态特征建立训练样本集，采用支持向量机作为分类器进行训练，输入测试样本进行烟雾的自动检测。本方法提高烟雾检测算法的准确性和实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多维 信息 特征 融合 交通 场景 烟雾 智能 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多维信息特征融合的交通场景烟雾智能检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1获取交通领域内的视频数据并进行预处理；S2对预处理后的视频数据中的图像进行混合高斯模型与码本算法融合建模，并提取前景区域和背景区域；S3提取前景区域的颜色特征，得到初级感兴趣区域,即疑似烟雾区域；S4提取初级感兴趣区域三个动态特征，所述三个动态特征包括迅速膨胀特征，边缘不规则特征及高频能量衰减特征；S5将训练样本分为烟雾正样本和非烟雾负样本，根据动态特征建立训练样本集，采用支持向量机作为分类器进行训练，输入测试样本进行烟雾的自动检测。
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