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
为满足复杂场景下视频烟雾检测的实时性、准确率等需求,提出了一种将高斯混合模型与卷积神经网络相结合的视频烟雾检测方法。基于高斯混合模型的背景减除法和形态学方法实现对视频图像的运动目标提取;针对烟雾检测效率和网络过拟合等问题,设计用于视频烟雾检测的卷积神经网络模型;通过烟雾正负样本图像对卷积神经网络进行训练和测试。在此基础上,合理地设定运动目标网络模型的输出概率的阈值,有效去除训练样本中没有涵盖的非烟雾干扰项,降低误报率。实验结果表明,该方法是可行且有效的,其视频烟雾检测准确率达到97.5%,平均烟雾报警响应时间为4.58 s,可满足复杂场景下烟雾的实时检测要求。
机器视觉 视频烟雾检测 卷积神经网络 高斯混合模型 形态学 激光与光电子学进展
2019, 56(21): 211502
