Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/258442| Заглавие документа: | Алгоритм обнаружения дыма лесного пожара на видеоизображении |
| Другое заглавие: | Algorithm for forest fire smoke detection in video / R. P. Bohush, S. V. Ablameyko |
| Авторы: | Богуш, Р. П. Абламейко, С. В. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика |
| Дата публикации: | 2021 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика = Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. - 2021. - № 1. - С. 91-101 |
| Аннотация: | Предлагается алгоритм обнаружения дыма лесного пожара на видеопоследовательностях, формируемых стационарными камерами наблюдения. На первом этапе улучшается контраст кадров. Затем на основе анализа динамических и статических признаков выполняется обнаружение областей с медленной скоростью движения на видео. Для этого используются адаптивное вычитание фона и цветовая сегментация. На третьем шаге осуществляется пространственно-временной анализ блоков малых размеров, которые формируются для сегментированных на предыдущем шаге областей. Для этого создаются наборы признаков на основе дескрипторов ковариации, а для дальнейшей классификации используется метод опорных векторов с радиальной базисной функцией ядра. Представлены результаты экспериментов на реальных видеопоследовательностях, подтверждающие эффективность применения алгоритма для раннего обнаружения возгораний в лесу. |
| Аннотация (на другом языке): | In this paper, an efficient forest smoke detection algorithm in video sequences obtained from a stationary camera is proposed. The algorithm composed of three basic steps. At the first step, the frame contrast is improved. After that detection of slowly moving areas is performed based on dynamic and static features. For this we use adaptive background subtraction and color segmentation. The detected areas are divided into small blocks. Spatio-temporal analysis is applied to them. Blocks are classified based on covariance descriptors and support vector machine with a radial basis kernel function. Experimental results for processing real video show effectiveness of our algorithm for early forest smoke detection. |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/258442 |
| ISSN: | 1561-834X |
| DOI документа: | 10.33581/2520-6508-2021-1-91-101 |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2021, №1 |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 91-101.pdf | 1,55 MB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.