项目介绍
随着社会的不断发展，港口、仓库图书馆以及其他重要场所对火源的管控越来越严格。本文以火焰作为课题，对火焰的特征进行分析和研究来实现了一个视频火焰检测系统，并把其集成到现在通用的视频监控硬件系统中；同时提出了一种可以区分大空间中闪烁的车灯和真实火焰的算法，从而避免了在实际的视频监控系统应用中把闪烁车灯误判为火焰的情况发生，大大降低了火灾火焰的误报率。火焰检测算法除了检测火焰的运动和颜色特征以外，还研究并利用了火焰的频率、能量、几何形状等时空域特征。通过对这几类特征的综合判断大大减少了环境光对检测结果的影响。
本文用OpenCV和Matlab搭建实验平台进行试验，实验结果表明，本文采用的火源特征提取定位算法以及SVM火焰分类算法是有效可行的，算法的准确识别率也在同类算法当中比较靠前，依据算法设计和实现的系统具有较好的稳定性和实时性。能够给日后其他研究火源识别的学者在理论和软件实现上提供一定的指引和参考价值。