Abstract-Computational vision-baserad flamdetektering har dragit stor uppmärksamhet under det senaste årtiondet med kameraövervakningssystem blir allestädes närvarande. Medan många diskriminerande egenskaper, såsom färg, form, textur, etc., har använts i litteraturen, föreslår detta papper en uppsättning rörelsefunktioner som bygger på rörelseskattningar. Den viktigaste idén består i att utnyttja skillnaden mellan den turbulenta, snabba, brandrörelse, och den strukturerade, stela rörelse av andra objekt. Eftersom klassiska optiska flödesmetoder inte modellerar egenskaperna hos brandrörelse (t.ex. icke-smoothness av rörelse, icke-konsistens av intensitet), är två optiska flödesmetoder särskilt utformade för branddetektering uppgift: optimal masstransport modeller eld med dynamisk struktur, medan en datadriven optisk flödesschema modeller mättade flammor. Sedan, karakteristiska egenskaper relaterade till flödet magnituder och riktningar beräknas från flödesfälten för att diskriminera mellan eld och icke-eld rörelse. De föreslagna funktionerna testas på en stor videodatabas för att visa sin praktiska användbarhet. Dessutom föreslås en ny utvärderingsmetod av brandsimuleringar som gör det möjligt för en kontrollerad miljö att analysera parameterinfluenser, såsom flammättnad, rumslig upplösning, bildhastighet och slumpmässigt buller.
Martin Mueller, Peter Karasev, Ivan Kolesov och Allen Tannenbaum REF föreslog en uppsättning rörelsefunktioner baserade på rörelseskattningar för beräkning av visionsbaserad flamdetektering.
Optical Flow Estimation for Flame Detection in Videos
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}