利用色彩和闪频特征进行视频火焰检测（发表于2014年）。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
视频图像的火焰检测在火灾预防领域占据着至关重要的地位。为了显著提升火焰检测的准确性，我们采用了RGB和HSI色彩空间中的颜色特征，构建了一种创新性的火焰色彩模型，并利用该模型有效地提取出潜在的火焰区域。此外，我们设计了一种基于累积差分RGB三通道的火焰闪频特征提取方法，随后运用逻辑回归（logistic regression, LR）对这些闪频特征进行了深入分析，从而获得了经过优化后的权重和偏斜率参数，并以此建立了一个能够准确预测火焰闪频特征值的概率模型。最后，将这个概率模型成功地应用于实际的火焰检测任务中。实验结果证实，所提出的算法在检测火焰区域方面表现出色，其适用范围广泛且能够精确地识别出较小的火焰区域。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于色彩与闪频特性的视频火焰检测*(2014年)

优质

本研究提出了一种利用色彩和闪烁频率特征识别视频中火焰的方法。通过分析火焰独特的颜色及闪烁特性，实现高效、准确的火灾早期预警系统。基于视频图像的火焰检测是火灾预防的重要研究领域。为了提高火焰检测率，利用RGB和HSI色彩空间中的颜色信息建立了一种新的火焰色彩模型，并应用该模型来提取疑似火焰区域。提出了一种基于累积差分RGB三通道的火焰闪频特征抽取方法，使用逻辑回归（logistic regression, LR）对这些闪频特征进行分析，得到优化的权重和偏斜率，进而建立了火焰闪频特征值的概率模型。最后将此概率模型应用于实际的火焰检测中。实验结果表明，该算法能够有效识别火焰区域，并且适用范围广泛，尤其在小规模火焰检测方面表现出色。

火焰检测视频

优质

简介：本视频专注于介绍火焰检测技术及其应用。通过先进的传感器和算法，实时监测并识别火焰信号，广泛应用于消防安全、工业监控等领域，确保及时发现火灾隐患，保障生命财产安全。基于RGB和HIS颜色特征对视频中的火焰进行检测，取得了较好的效果。

利用MATLAB进行火焰特征提取的火灾检测算法仿真+代码操作演示视频

优质

本视频详细介绍了基于MATLAB开发的一种新颖火灾检测算法，通过提取火焰的独特视觉特征实现高效准确的火灾识别。视频不仅阐述了技术原理和方法论，还提供了实际操作步骤及源代码展示，便于观众理解和实践应用。通过MATLAB实现基于火焰特征提取的火灾检测算法仿真，并包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频来学习和模仿。

DFT的Matlab源码-火焰检测系统：基于视频的多特征火焰识别系统

优质

本项目提供了一套基于DFT和MATLAB开发的火焰检测系统源代码，旨在实现高效的视频中多特征火焰识别。该项目是一个基于视频的多功能火焰检测系统的部分实现，是作者的毕业设计。在研究过程中，在互联网上找到了许多相关文章和少量代码资源。完成项目后决定将其开源，但请注意该系统尚未准备好用于实际应用中。项目的开发环境是在MacOSX10.9.3操作系统下利用Xcode5.0.2构建，并采用OpenCV2.4.8进行实施。由于没有使用特定平台的本机接口，因此可以轻松地移植到其他平台上，例如Windows、Linux和Android等系统中。如果需要保存视频功能，则在编译时需要确保OpenCV支持FFMPEG库；如未自动集成，请自行完成相关配置工作。项目结果显示了两个图像样本。具体流程包括：首先对输入的图像进行颜色检测与运动检测以分割出候选火焰区域，其次通过高斯混合模型来进行背景建模并识别移动像素，并且利用RGB和HSV色彩空间中的火焰色特性来定位具有类似火焰颜色特征的像素；最后将上述两步的结果相交集合并获得最终候选火焰区。

VS2017源码下的视频火焰检测

优质

本项目基于Visual Studio 2017开发环境，通过分析和修改源代码实现视频中的火焰实时检测功能，适用于火灾预警系统等场景。本资源基于VS2017与OpenCV3.2开发，主要功能为识别视频中的火焰。采用的颜色检测算法参考了Thou-Ho (Chao-Ho) Chen、Ping-Hsueh Wu 和 Yung-Chuen Chiou 于2004年在ICIP发表的文章《An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing》中提出的方法。需说明的是，该代码的核心部分来源于网络，并经过本人的部分修改以共同学习和提高。如若对本项目有所帮助，请给予支持。

MATLAB烟雾与火焰识别的GUI界面_火焰和烟雾检测_GUI_matlab烟雾检测_MatLab火焰检测_火灾视频分析

优质

本项目介绍了一个基于MATLAB开发的图形用户界面（GUI），用于实现对视频中的烟雾和火焰进行实时检测。该系统利用先进的图像处理技术，能够有效地识别潜在的火灾隐患，为消防安全提供技术支持。通过集成多种算法，提高了在复杂环境下的准确性和可靠性。本设计是一款基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的颜色识别方法误报率高、适用范围有限。鉴于火焰具有实时动态跳跃的特点，该系统采用了面积增长率、角点以及圆形度三个维度进行综合判断来确定是否存在火情，并通过视频帧之间的差异发现异常情况并发出语音报警信号。设计中包含一个人机交互式GUI界面，使得用户操作更加方便友好。具体来说，算法流程结合火焰的面积增长率、角点和圆形度这三方面信息进行全面评估，并实时计算每帧图像中的相关参数，在界面上显示出来以供查看分析。

基于亮度和火焰边界颜色分布的火焰检测（2010年）

优质

本研究提出了一种基于图像中亮度及火焰边缘色彩特征的火灾检测方法，旨在提高火情识别的准确性。通过分析特定区域内的光强与色温变化模式来判断是否存在火焰活动。该技术适用于视频监控系统以增强早期火灾预警能力。为了改善现有的火焰检测方法在环境适应性方面的不足，本段落提出了一种基于亮度与火焰区域边缘颜色分布的新型火焰检测技术。该方法主要运用二值重构、形态学算法以及边界追踪等手段来获取火焰区域边缘的颜色分布矩阵，并通过主成分分析（PCA）对这些数据进行处理。随后利用PCA中的协方差特征值分量作为约束条件，输入到BP神经网络中，从而实现了准确的火焰检测。实验结果表明，该方法计算简便且能够有效识别不同背景下的火焰图像。

火焰检测 + YOLOv8 + 测试视频 + 预测权重.pt

优质

本项目利用YOLOv8模型进行火焰检测，通过加载预训练权重文件（预测权重.pt），对测试视频中的火焰目标进行实时识别与跟踪。火焰识别 + yolov8 + 测试视频 + 预测权重.pt资源包含：1.预测权重2.测试视频直接下载后放入yolov8官方工程中，执行官方detect脚本即可进行火焰识别。

基于MATLAB的烟雾和火焰识别及GUI视频检测

优质

本项目运用MATLAB开发了一套烟雾与火焰识别系统，并设计了用户友好的图形界面，实现实时视频中异常情况的有效检测。该课题为火焰烟雾检测系统，包含两个部分：一是通过颜色识别来定位火焰；二是采用边缘检测方法来定位烟雾。整个系统基于视频进行检测，并设计了可视化GUI界面。代码易于理解。

利用OPENCV进行三角形视频检测

优质

本项目运用OpenCV库实现对视频流中三角形物体的实时检测与识别，通过图像处理技术提取特征，应用于监控、安全及自动化领域。此系统利用OpenCV库实时监测视频中的三角形，使用方便。