激光与光电子学进展, 2019, 56 (21): 211502, 网络出版: 2019-11-02   

基于高斯混合模型和卷积神经网络的视频烟雾检测 下载: 907次

Video Smoke Detection Based on Gaussian Mixture Model and Convolutional Neural Network
李鹏 1,*张炎 2
作者单位
1 大连海事大学信息科学技术学院, 辽宁 大连 116026
2 大连海事大学船舶电气工程学院, 辽宁 大连 116026
图 & 表

图 1. 视频烟雾检测算法流程

Fig. 1. Flow chart of video smoke detection algorithm

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图 2. 运动目标检测。 (a)原图;(b)基于高斯混合模型的处理结果;(c)形态学处理结果

Fig. 2. Motion object detection. (a) Original images; (b) process results based on GMM; (c) process results based on morphology

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图 3. 视频烟雾检测的CNN结构

Fig. 3. CNN architecture of video smoke detection

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图 4. 数据集。(a)部分正样本;(b)部分负样本

Fig. 4. Data set. (a) Examples of positive samples; (b) examples of negative samples

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图 5. 烟雾识别效果对比。(a)(b)(c)概率阈值设定前;(d)(e)(f)概率阈值设定后

Fig. 5. Comparison of smoke recognition effects. (a)(b)(c) Before setting probability threshold; (d)(e)(f) after setting probability threshold

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图 6. 视频集。(a)部分有烟视频;(b)部分无烟视频

Fig. 6. Video set. (a) Examples of smoke videos; (b) examples of non-smoke videos

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表 1部分视频烟雾检测算法性能

Table1. Algorithm performance of partial video smoke detection

VideosequenceTypeof videoResponsetime /sTypeof alarm
1Smoke4.32True
2Smoke7.43True
11Smoke0.18True
18Smoke23.84Omission
43Smoke25.61Omission
52Smoke8.53True
71Smoke5.69True
72Smoke1.84True
73Non-smoke--
74Non-smoke--
93Non-smoke-False
119Non-smoke--
120Non-smoke--

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李鹏, 张炎. 基于高斯混合模型和卷积神经网络的视频烟雾检测[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(21): 211502. Peng Li, Yan Zhang. Video Smoke Detection Based on Gaussian Mixture Model and Convolutional Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(21): 211502.

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