Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/258442
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorБогуш, Р. П.-
dc.contributor.authorАбламейко, С. В.-
dc.date.accessioned2021-04-19T07:58:03Z-
dc.date.available2021-04-19T07:58:03Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationЖурнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика = Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. - 2021. - № 1. - С. 91-101ru
dc.identifier.issn1561-834X-
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/258442-
dc.description.abstractПредлагается 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.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherМинск : БГУru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатикаru
dc.titleАлгоритм обнаружения дыма лесного пожара на видеоизображенииru
dc.title.alternativeAlgorithm for forest fire smoke detection in video / R. P. Bohush, S. V. Ablameykoru
dc.typearticleen
dc.rights.licenseCC BY 4.0ru
dc.identifier.DOI10.33581/2520-6508-2021-1-91-101-
dc.description.alternativeIn 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.ru
Appears in Collections:2021, №1

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
91-101.pdf1,55 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.