Här undersöker vi den automatiska upptäckten av brand pixel regioner i konventionella video (eller fortfarande) bilder inom realtid gränser. Som en utvidgning till tidigare, etablerade metoder inom detta område vi specifikt ser ut att utvidga den primära användningen av tröskeldriven färgspektroskopi till kombinerad användning av färg-textur funktionsdeskriptorer som en ingång till en utbildad klassificering metod som är oberoende av tidsinformation. Vi visar begränsningarna av sådana spektroskopidrivna metoder på enkla, verkliga exempel och föreslår vår nya förlängning som en robust, realtidslösning inom detta område genom att kombinera enkla texturdeskriptorer för att illustrera maximal 98% brand region upptäckt. Index Terms-brand upptäckt, textur, realtid, nontemporal Ett antal faktorer har drivit fram det ökade behovet av brand (eller låga) detektion inom videosekvenser för distribution i en mängd olika automatiska övervakningsuppgifter. Den ökande förekomsten av industriell, offentlig och allmän miljöövervakning med hjälp av säkerhetsdrivna CCTV-videosystem har gett upphov till att dessa system betraktas som sekundära källor till både inledande branddetektering (utöver traditionella rök-/värmebaserade system). Dessutom ökar den pågående behandlingen av fjärrfordon för upptäckande och övervakning av brand [1, 2] efterfrågan på oberoende upptäckande av brand från sådana plattformar i sig till autonom navigering och uppdrag [3]. I det senare fallet riktas uppmärksamheten inte bara mot upptäckten av själva elden utan också dess inre geografi av elden och temporal utveckling [4]. Tidigare arbete i området koncentrerar sig antingen på användningen av en rent färgbaserad metod [5, 6, 7, 8, 9, 4] eller en kombination av färg och hög-order tidsinformation [10, 11, 12, 13]. Tidigt arbete härrörde från färgtröskelmetoden [5] som utvidgades med grundläggande hänsyn till rörelse [10]. Senare arbete övervägde temporal variation (flame flimmer) av eld bilder inom Fourier domän [11] med ytterligare studier formulera en dold Markov Modell problem [12]. Mer nyligen arbete med tanke på den tidsmässiga aspekten av problemet har undersökt tid-derivatives över bilden [13]. Även om låga flimmer i allmänhet inte är sinusoidal eller periodisk under alla förhållanden, har en frekvens på 10 Hz observerats i allmänna observationsstudier [14]. Som sådan [15] betraktades användningen av vågbrytaren som en temporal egenskap. I senare tillämpningar [7] ser vi fortfarande de grundläggande tillvägagångssätten [10] som ligger till grund för färgdrivna metoder, även om mer sofistikerade färgmodeller baserade på ett derivat av bakgrundssegmentering [9] och beaktande av alternativa färgrymder [8] föreslås. I allmänhet senaste verk rapport~98-99% detektionsfrekvens med bildfrekvens i regionen 10-40 fps på relativt små bildstorlekar (CIF eller liknande) [9, 8]. Särskilt arbete med tillämpning av maskininlärning typ klassificering metoder för brand detektion problem är begränsad med arbetet [16] med att överväga en färgdriven metod med hjälp av temporal form funktioner som en ingång till ett neuralt nätverk och på liknande sätt arbete [17] använda våget koefficienter som en ingång till en SVM typ klassificerare. Merparten av det tidiga arbetet tar enbart hänsyn till färgbaserad klassificering inom RGB-färgrymden [5, 10] med dessa metoder som ytterligare förtjänster i senare arbete [13, 15, 4]. Ytterligare förbättringar anses vara alternativ kromaticitet, HSV eller YCrCb färgrymd formuleringar [6, 8, 17]. Här, i motsats till tidigare klassificeringsdrivet arbete [16, 17, 4], Vi anser en icke-temporell klassificering modell för brandområden inom bilden baserat på en ny kombination av HSV färg och statistiska textur funktioner [18]. Vi visar att jämförbara detektionsresultat kan uppnås med liknande klassificeringsmetoder som [16, 17] utan hänsyn till tidsbaserad information som gör det föreslagna tillvägagångssättet tillämpligt på stillbilds- eller videobilder. Som tidigare diskuterats, tidigare arbete med automatisk upptäckt av brand i bilder kretsar kring beaktandet av färg, rörelse (eller scenförändring) och korta tidsmässiga egenskaper [12, 15, 17, 16]. Även om en ökande spännvidd av generaliserade objekt erkännande metoder blir allmänt förekommande för objekt med varierande visuell komplexitet [19], målutplaceringen av en automatisk vision-baserad branddetekteringssystem har en integrerad realtidskrav. I detta syfte är det de enklare detekteringsstrategierna som är möjliga att uppnå inom realtidsgränserna som kommer till en framträdande plats. Här undersöker vi styrkan i enkla, icke-temporella färgspektroskopi baserade metoder [5, 10], illustrera deras svagheter (avsnitt 4.1) och föreslå en kombinerad textur och färgbaserad funktionsdeskriptor som en ingång till en utbildad klassificeringsbaserad detektion / beslut gräns (avsnitt 4.2). På liknande sätt som det tidigare arbetet av [6, 17] använder vi ett perceptuellt färg-utrymme, nämligen HSV (Hue, mättnad, Vari-
Chenebert m.fl. REF använder en kombinerad textur- och färgbaserad funktionsdeskriptor som en ingång till en utbildad klassificeringsbaserad detektionsgräns.
A non-temporal texture driven approach to real-time fire detection
{'venue': '2011 18th IEEE International Conference on Image Processing', 'journal': '2011 18th IEEE International Conference on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}