Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper föreslår en metod för tidig branddetektering baserad på visuella rökegenskaper såsom rörelse, färg, grå toner och dynamisk struktur, d.v.s. olika men representativa och diskriminerande egenskaper, samt dess stigande expansion, som bearbetas sekventiellt för att hitta kandidatrök regioner. När alltså ett område med rörelse upptäcks, beräknas de bildpunkter inuti det som är rökfärg få en mer detaljerad beskrivning av rökkandidatregionen. Därefter, för att öka systemets effektivitet och minska falska alarm, varje region kännetecknas med hjälp av den lokala binära mönstret, som analyserar dess struktur och klassificerar den med hjälp av en flerskikts perceptron. Slutligen analyseras den stigande expansionen av kandidatregionen och de rökregioner som upprätthåller eller ökar sin stigande tillväxt över en tidsperiod betraktas som rökregioner, och ett larm utlöses. Utvärderingar gjordes med hjälp av två olika klassificeringar, nämligen multi-Layer perceptron och stödvektormaskinen, med en standard databas rökvideo. Utvärderingsresultaten visar att det föreslagna systemet ger en branddetekteringsnoggrannhet på mellan 97,85 % och 99,83 %.
J Olivares-Mercado REF föreslog en metod för tidig branddetektering genom att analysera visuella rökegenskaper såsom färg, dynamisk textur, grå toner, etc.
Early Fire Detection on Video Using LBP and Spread Ascending of Smoke
{'venue': None, 'journal': 'Sustainability', 'mag_field_of_study': ['Economics']}