张炜程，李　佩，高陈强

(重庆邮电大学 信号与信息处理重庆市重点实验室，重庆 400065)



森林背景下基于自适应区域生长法的烟雾检测

张炜程，李佩，高陈强

(重庆邮电大学 信号与信息处理重庆市重点实验室，重庆 400065)

摘要：森林背景下，有效的烟雾检测在避免大规模森林火灾方面具有极其重要的意义。当前的研究对烟雾移动得很慢或没有清晰背景的情况下往往表现较差的性能，提出一种针对烟雾检测的自适应区域生长法。采用改进的卡尔曼滤波检测出运动区域，假设烟雾的亮度与视频照度之间存在线性关系，采用支持向量机(support vector machine, SVM)线性回归方法得到烟雾亮度的近似范围，并定义亮度约束，基于检测得到的运动区域，同时考虑亮度约束和纹理约束，蔓延出烟雾区域的主要部分，提取基于区域的特征来做SVM分类。对比实验结果表明，该方法优于传统的方法，并具有更强的鲁棒性。

关键词：烟雾检测；自适应区域生长法；亮度约束；支持向量机

0引言

烟雾检测是火灾预警系统中的一个重要环节，这是因为在监控录像中，烟雾通常出现在火焰之前。由于森林火灾一直是备受关注的问题，通过视频分析来有效地检测烟雾已经引起了广泛的关注。

近年来，国内外研究人员提出了许多烟雾检测方法。Yu Cu[1]使用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrices, GLCM)来研究烟雾的纹理特性，但只针对单张图片上是否存在烟雾。Toreyin[2]研究了烟雾在小波空间中的特性，在此基础上，Jiaqiu Chen[3]进一步改进了他们的方法，通过一个简单的红绿蓝(red green blue, RGB)颜色约束，排除了纯色物体在小波域中对烟雾检测的干扰。……