光学学报, 2018, 38 (7): 0710001, 网络出版: 2018-09-05   

基于ViBe与机器学习的早期火灾检测算法 下载: 1045次

Early Fire Detection Algorithm Based on ViBe and Machine Learning
作者单位
天津大学微电子学院, 天津 300072
图 & 表

图 1. 算法流程图

Fig. 1. Flow chart of algorithm

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图 2. ViBe运动检测结果图。(a)背景模型;(b)背景更新后的检测结果;(c)改进后ViBe算法的检测结果

Fig. 2. ViBe motion test results. (a) Background model; (b) test results after background update; (c) test results of improved ViBe algorithm

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图 3. 前景检测结果图。(a)原始图像;(b)文献[ 12]检测出的前景区域掩码;(c)本文算法检测出的前景区域掩码

Fig. 3. Foreground detection results. (a) Original image; (b) foreground area mask detected by algorithm in Ref. [12]; (c) foreground area mask detected by proposed algorithm

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图 4. 火灾和干扰测试视频

Fig. 4. Test video of fire and interference

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图 5. 公共数据集图

Fig. 5. Public datasets

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图 6. 实验结果比较

Fig. 6. Comparison of experimental results

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表 1算法火灾检测率和响应时间测试

Table1. Fire detection rate and response time tests of algorithm

ItemReal fire videoExperimental fire video
V1V2V3V4V5V6V7V8
TPR /%87.591.690.282.598.295.496.393.6
FPR /%00000000
Δt23.48.514.187.350.360.4254.311.4
Δt34.349.454.2911.750.450.515.121.52
Δt44.449.564.411.880.540.5955.252.53
Δt54.559.664.51120.630.685.362.63

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表 2算法误报率测试

Table2. False positive rate test of algorithm

ItemV9V10V11V12
TNR/%10098.497.297.0
FNR/%0000
N=20133
N=30022
N=40000
N=50000

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梅建军, 张为. 基于ViBe与机器学习的早期火灾检测算法[J]. 光学学报, 2018, 38(7): 0710001. Jianjun Mei, Wei Zhang. Early Fire Detection Algorithm Based on ViBe and Machine Learning[J]. Acta Optica Sinica, 2018, 38(7): 0710001.

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