共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
简要介绍了森林火灾视频监测系统的组成,对烟火自动识别算法进行了分析,提出了基于网络摄像机的智能森林火灾实时监测方法。烟火检测对由网络摄像机传过来的视频帧,使用一系列算法进行实时图像分析,这些算法由数字图像处理、数字图像模式识别技术组成。算法的实现是基于火焰和烟雾的行为特征,如:颜色、颜色分布、形状、轮廓、纹理等。这一系列独立的算法是并行处理的,最后将结果一起输入到模糊神经网络中,给出前面每一个算法的权重,得出一个是否有烟火出现的最终评估。 相似文献
2.
3.
背景减除(background subtraction,BS)是森林火灾火焰图像中运动像素检测的主要手段,已有文献多采用高斯混合模型进行运动像素检测,然而GMM算法对于背景包含大量运动像素的视频并不能取得好的效果,而野外环境的森林火灾视频风吹树枝叶会导致大量的运动像素。为更好地提取森林火焰的运动像素,对36种BS检测算法应用于光照强度变化、树枝叶摆动、相机抖动等多种森林火灾视频进行实验,并选择4种效果好的BS检测算法(高斯平均值背景减除法(DPWren GA)、改进的高斯混合模型(DPZivkovic AGMM)、混合高斯背景模型(Mixture Of Gaussian V2)、局部二进制相似度分割背景减除法(LOBSTER))进行分析研究。结果表明,DPWren GA法检测到的前景完整性不够理想,但其噪声点最少,精确率最高。LOBSTER法能最完整地分割出前景。4种算法对阳光强烈的场景和存在树枝遮挡的火灾视频的检测效果都不是很理想,但对相机抖动有较好的适应性。 相似文献
4.
5.
6.
无人机搭载普通相机林火识别技术研究 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了一种无人机搭载普通相机的林火识别技术,其是一种低成本无人机林火监测方法。本研究以旋翼无人机为载体,通过在南京森林警察学院院内的两块实验场地（林地、无林土丘）进行点火试验,以机载摄像机拍摄的森林视频图像建立了基于混合高斯背景模型和颜色模型的多级火灾隐患特征验证算法。在同一区域,结合地面调查数据,对无人机搭载普通相机林火识别技术精度进行检验。数据表明,在混合高斯模型得到候选火焰像素的基础上,通过试验设置最优阈值,采用归一化互相关方法设定相似度阈值为0.08,可实现对火焰特征的检测与识别。通过低成本的机载普通相机能较快地识别火灾隐患,降低误检率,可为相关研究和实际应用提供参考。 相似文献
7.
指出了随着人工智能的发展,使用机器视觉的方式来检测火灾逐渐成为火灾检测的重要手段。采用机器视觉的方式,主要是通过从视频监控中获取视频图像,然后直接提取相关特征进行判断是否为火焰,采用单一特征判断,出现错误检测的概率较高,极容易出现误判的情况。为此,提出了选取火焰特征和烟雾特征分别作为弱分类器,通过分类器设计,将弱分类器进行迭代训练,将弱分类器融合在一起,拟合成强分类器,最后对要检测的目标区域进行识别,这种方法弥补了采用单一特征检测误差较大的缺陷。 相似文献
8.
运用图像识别、模式识别和地理信息系统(GIS)技术进行林火自动识别报警,通过对摄像头摄取的图像进行处理,提取其颜色特征和纹理特征,根据烟雾、火焰的图像特征与森林图像特征的不同,来分析识别烟雾、火焰信息,并在GIS中自动识别并定位火点。 相似文献
9.
10.
11.
王丽霞夏雪高凡刘强董霙达郜晓晶 《林产工业》2023,(11):88-92
基于深度学习技术的火灾检测方法迅速发展,为森林火灾检测提供了新的发展方向。介绍了深度学习的概念、主要模型及在森林火灾检测中的优势,详细阐述了不同深度学习模型在森林火灾烟雾与火焰特征的提取、火灾与非火灾图像的分类、火灾的预判跟踪中的应用,并对当前方法进行了总结分析。最后,提出了目前存在的问题以及未来的研究方向,以期为森林火灾检测提供新思路。 相似文献
12.
【目的】森林火灾识别是避免森林火灾大面积蔓延的一项重要研究。随着深度学习的快速发展,基于卷积神经网络的模型因其在图像识别领域的优异表现,被广泛应用到森林火灾识别任务当中。然而,基于卷积神经网络的方法通常在标签数据不充分时,难以取得令人满意的森林火灾识别结果。【方法】本研究提出了一种基于视觉变换网络的自监督森林火灾识别模型（Self supervised forest fire identification model based on visual transformation network）,来提高模型在标签稀缺情况下的森林火灾识别精度。具体来说,该模型采用视觉变换网络作为主干网络,通过视觉变换网络中的多头自注意力机制来捕获森林火灾图像的全局信息特征。并且引入自监督学习中的图像重建任务来辅助模型训练,从而减少模型对标签数据的依赖。模型通过对掩盖图像的特征恢复和重建学习相关语义信息。同时,本研究还提出了一种基于傅里叶低频混合变换的数据增强方法来提高模型的泛化性和鲁棒性。【结果】通过开展详细的试验来验证模型的有效性,结果表明,与其他常见的网络模型相比,FFDM模型在森林火灾识别任务中取... 相似文献
13.
为监测森林火灾的实时火情,本文研究图像分割算法应用于林火图像的识别。由于林火图像背景复杂干扰目标多,采用单阈值Otsu方法对林火图像进行分割的精度较差,因此本文研究鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)对多阈值图像分割的最佳阈值进行寻优。鲸鱼优化算法是在寻找最优解的过程中效率较高的算法,该算法具有收敛速度快、精度高的特点。针对森林火灾图像中的火焰区域准确分割问题,应用WOA对Otsu的适应度函数进行寻优,在红绿蓝模式的林火数字图像上进行仿真试验。试验结果表明:提出的算法在森林火灾图像多阈值分割中优于传统单阈值的Otsu算法,可以获得更为准确的分割阈值和更高的分割效率,具有较强的工程实用性。 相似文献
14.
何鹏 《林业机械与木工设备》2006,(6)
火灾是造成森林破坏的主要原因之一,全世界每年发生的森林火灾大约为20万次,因此而造成的森林面积损失每年约为1‰,林火多发国家更高达2‰～8‰,为了减少森林火灾造成的损失,世界各国都很重视对森林火灾的研究。本文研究的森林火灾视频监控终端采用μC/OS-II作为ARM的嵌入式操作系统,提出了针对视频图像连续性要求不高、且在低码率传输条件下的软件实现方案,其主要应用于无人职守的了望点。1视频监测终端硬件原理本文研究的视频监控仪采用ARM DSP GPRS结构,利用DSP强大的运算功能实现软件压缩编码。相对使用ASIC专用压缩芯片实现… 相似文献
15.
介绍了森林防火视频监测系统的总体构成,分析了火灾自动识别的检测算法.根据火和烟的颜色、颜色分布、圆形度、矩形度等特征,实现了火灾图像的自动识别、报警、定位等功能.经过实践检验,该系统的火灾图像自动识别算法的环境抗干扰能力强,识别率高,识别速度快,在火灾监测实际工程应用中有广泛的前景. 相似文献
16.
森林火灾检测是保护森林生态系统的关键所在,可以为森林早期火灾判断与预防提供重要依据。如果能够尽可能地对森林火灾识别和检测,可以在很大程度上减少灾害发生频率及其造成的损失。基于无人机遥感图像的发展,林火的快速检测得到进一步提升,可以准确识别火灾,解决林火出现的复杂性问题。本研究针对航拍森林火灾识别遇到的背景环境复杂、林火检测识别精度偏低、局部检测效果不佳等问题,提出了一种加强视觉注意力的林火识别方法,此方法是基于YOLOv5模型改进的。该算法使用NAM attention对像素进行归一化,降低不太显著的特征权重,使目标不重要的信息得到抑制。另外本研究采用了ObjectBox,这是一种新颖的单阶Anchor-free,不仅可以平等地对待不同级别尺寸的目标,还能提升模型识别正确样本的能力,具有高度的泛化性能。采用Mosaic数据增强方式增强模型的泛化能力,提高模型识别小目标的准确率。同时引入新的定位损失函数CIOU,它可以有效地改善模型在面对复杂背景时的定位精度,提升网络识别的准确性。实验结果表明,在无人机遥感图像数据上,检测性能均优于YOLOv5算法,该算法使得林火的数据集平均精度提升了3... 相似文献
17.
森林火灾动态监测预警技术方案的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
采用基于视频图像分析技术的林区烟火智能处理技术,无缝融合智能图像识别技术、面向对象的3D GIS技术和大型网络监控技术等高新技术,结合森林防火的理论,构建林火智能监测预警及应急指挥系统,当出现火情时能自动识别并预警,在现场采集的视频未经压缩的情况下进行林火识别,以保证烟火识别的响应速度和准确率,从而实现林区视频的自动监控、烟火准确识别、火点精确定位、火情蔓延趋势推演、扑救指挥的辅助决策和灾后评估等多方面功能,建立森林防火的完整业务链,并针对性地解决用户的各种个性化需求。 相似文献
18.
近年来,各地投入巨额资金建立了森林火灾实时监测视频系统,实现了24h森林火灾的人工值守监测,由于该系统监测覆盖面大,利用现有技术设备研建了基于现有视频监控设备的森林病虫灾害远程监测应用系统,以实现火灾和病虫灾害的快速定位监测与信息传输。 相似文献
19.
何鹏 《林业机械与木工设备》2006,34(6):31-32
火灾是造成森林破坏的主要原因之一，全世界每年发生的森林火灾大约为20万次，因此而造成的森林面积损失每年约为1‰，林火多发国家更高达2‰-8‰，为了减少森林火灾造成的损失，世界各国都很重视对森林火灾的研究。本文研究的森林火灾视频监控终端采用μC／OS—Ⅱ作为ARM的嵌入式操作系统，提出了针对视频图像连续性要求不高、且在低码率传输条件下的软件实现方案，其主要应用于无人职守的了望点。 相似文献
20.
《内蒙古林业调查设计》2016,(3)
森林防火是林业灾害应急处置业务的重要组成部分,是森林保护的重要手段,视频监控是森林防火信息化的重要手段。森林防火视频监控体系与传统的安防监控区别非常大,对视频建设的选址和组网模式、设备选型都需要有专门的研究。文章以内蒙古呼和浩特市周边重点林区为例,进行有针对性的点位选择、组网模式及设备选型研究,目的是在呼和浩特市重点林区内构建全覆盖的森林防火视频监控系统,实现全市重点林区全天候24h监控及火情自动报警,达到视频监控基本覆盖呼和浩特市重点森林防火区域。在森林防火视频监控体系建设研究过程中,充分结合了呼和浩特市的具体情况,对呼和浩特市重点林业单位进行了多级权限的划分,根据呼和浩特市大范围的、人工管理不便的林区位置选择摄像头安装位置,根据呼和浩特市森林防火各级指挥中心分布选择终端部署位置,使用视频网络终端、符合监测要求的视频采集设备和网络传输效果的网络设备,采用外火识别技术和可视图像分析的技术手段,保证视频传输的效果,并尝试加入红外视频监测的手段,形成自动报警模式,为形成内蒙古自治区完备的森林防火视频监控体系提供理论依据和技术保障。 相似文献