基于显著性的利用纹理与颜色特征的火灾检测
计算机视觉与模式识别
2019-12-24 v1 图像与视频处理
摘要
由于工业部署和城市区域扩展，预警系统在应急中起着至关重要的作用。火灾是一种可迅速蔓延并造成伤亡与损害的事件。早期火灾检测可显著减少此类伤害。基于视频的火灾检测相较传统火灾探测器是一种低成本且快速的方法。大多数现有火灾检测方法误报率高且精度低。本文中，我们通过使用空间和时间特征来提高精度。捕获的视频序列被划分为时空块。随后利用显著性图和颜色与纹理特征的组合来检测火灾区域。我们使用 HSV 颜色模型作为空间特征，并使用 LBP-TOP 进行火灾纹理的时间处理。在公开可用数据集上的火灾检测测试显示了该算法的准确性和鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1912.10059,
title = {Saliency Based Fire Detection Using Texture and Color Features},
author = {Maedeh Jamali and Nader Karimi and Shadrokh Samavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.10059},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 8 figures, 2 tables