齐怀琴，徐 刚，王 娜

（齐齐哈尔大学 通信与电子工程学院，黑龙江 齐齐哈尔 161041）

1 引言

基于视频的火灾检测方法是当前火灾检测领域的重要手段，能有效克服传统检测技术的有效探测距离短、覆盖范围小等缺点，使大空间对火灾的检测成为可能。近年来，人们针对视频的火灾检测技术已经展开了深层次的研究[1-8]。Phillips W等[1]利用色彩视频序列图像中物体的颜色和抖动来确定火焰的存在；沈诗林等[2]提出的一种基于图像相关性进行火灾检测的方法以及Yamagishi等[3]提出的基于HSV空间和神经网络的彩色图像火焰检测算法，对静态图像判决较好，但却没利用动态特征；袁菲牛等[4]提出的通过度量火焰轮廓信息，并在频域内进行分析来对火焰进行识别，此方法能准确地度量图像的时空闪烁特征，张本矿等[5]提出了将神经网络和模糊函数相结合的办法，通过神经网络学习功能，自动生成隶属度函数，但算法复杂，在嵌入式系统中实现较为困难。

针对上述问题，笔者提出了一种基于视频的火灾图像检测算法，以火焰疑似目标的重心和面积的变化率作为特征量，通过设定隶属度函数来确定对火焰的隶属程度，从而判断是否有火焰发生。

2 火灾识别算法

笔者提出的火灾识别算法分两个步骤：1）先对现场图像进行预处理，利用火焰的静态和动态特性，通过阈值对现场图像进行分割，进而提取主要检测目标；2）通过设定模糊判定法则以及隶属度函数来判断目标是否为火灾。……