姚新
- 作品数：2 被引量：14H指数：1
- 供职机构：大连海事大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：交通部应用基础研究项目中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程建筑科学更多>>
- 公路隧道火灾初期视频火焰检测被引量：13
- 2018年
- 为了有效探测公路隧道火灾初期火焰并预警,针对传统的感温型火灾火焰探测器在公路隧道等大空间环境存在反应速度慢等问题,通过研究失控火焰在图像中呈现的静态和动态特征,提出一种基于火焰图像多特征和AdaBoost算法的公路隧道火灾初期火焰识别方法。利用帧间差分算法提取运动前景,根据火焰在RGB和Lab空间的颜色统计模型分割疑似火焰区域,用从疑似区域中提取的H分量一阶矩、圆形度和LBP一阶矩特征值构成特征向量,作为AdaBoost静态特征模型的输入向量,用在一个检测周期提取的疑似区域质心跳动频率归一化特征值和AdaBoost静态特征模型识别结果中火焰帧数占周期总帧数的比值构成特征向量,作为AdaBoost综合特征模型的输入向量,并优化选取AdaBoost模型的参数。采用公路隧道火焰视频和公用视频对训练得到的AdaBoost静态特征分类器和AdaBoost综合特征分类器进行试验测试。结果表明:该方法能够实现公路隧道环境火灾初期的火焰识别,并能有效排除伪火焰车灯等干扰引起的误报警。
- 王琳姚新雷丹
- 关键词：隧道工程ADABOOST算法多特征融合
- 基于多特征的公路隧道早期火灾火焰视频探测被引量：1
- 2015年
- 针对公路隧道火灾的早期探测问题,提出了一种基于多特征融合的视频火灾火焰识别方法。利用帧间差分法提取运动目标,根据RGB和HSI空间的火焰颜色统计模型分割疑似区域,用疑似区域的圆形度、矩形度、尖角数、尖角数的变化率和面积的变化率特征值构成特征向量,作为支持向量机的输入向量,采用人工蜂群算法对支持向量机的模型参数进行优化选取。利用公用视频和拍摄视频对训练得到的支持向量机分类器进行测试,试验结果表明,该方法能够实现在隧道场景及多种干扰条件下的早期火灾火焰识别。
- 王琳郭晨李爱国姚新
- 关键词：隧道工程多特征融合支持向量机人工蜂群算法
