[发明专利]一种基于运动和亮度显著性特征的视频森林烟火检测方法有效
| 申请号： | 201910302743.7 | 申请日： | 2019-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN110084160B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 路小波;伍学惠;曹毅超;秦鲁星 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 徐红梅 |
| 地址： | 211102 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于运动和亮度显著性特征的视频森林烟火检测方法，包括读入原视频；将原视频图像转换成灰度图，按X‑Y‑T方向将连续帧图像重新整合，采用ROSL算法以及全局显著性算法得到全局显著性运动区域；采用运动显著性算法得到运动显著性运动区域；提取亮度显著性运动区域；计算显著性均值得到最终显著性区域显著特征值；基于得到的最终显著性区域显著特征值，采用组稀疏背景检测算法，得到视频显著性前景区域；提取得到的视频显著性前景区域的LBP特征，采用SVM分类器进行分类识别。本发明通过亮度和运动显著性算法，一方面去除了森林中非显著性运动目标干扰，另一方面将烟火区域从视频中分割出来，提高了烟火检测的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 运动 亮度 显著 特征 视频 森林 烟火 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于运动和亮度显著性特征的视频森林烟火检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)读入原视频，视频由T帧图像序列组成，每帧图像的大小为M×N×3；(2)将原视频图像转换成灰度图，按X‑Y‑T方向将连续帧图像重新整合为M×N行T列矩阵，采用ROSL鲁棒正交子空间学习算法以及全局显著性算法得到全局显著性运动区域；(3)结合步骤(2)得到的X‑Y‑T方向上的全局显著性运动区域，采用运动显著性算法得到运动显著性运动区域；(4)根据人类视觉对亮度的敏感程度条件，提取亮度显著性运动区域；(5)基于全局显著性，运动显著性以及亮度显著性，计算得到最终显著性区域显著值；(6)基于得到的最终显著性区域显著值，采用组稀疏背景检测算法，得到视频显著性前景区域；(7)提取得到的视频显著性前景区域的LBP局部二值模式特征，采用SVM分类器进行分类识别。
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