Abstract This paper föreslår ett videobaserat branddetekteringssystem som använder färg, rumslig och temporal information. Systemet delar upp videon i spatio-temporala block och använder covariance-baserade funktioner som extraheras från dessa block för att upptäcka brand. Featurevektorer utnyttjar både de rumsliga och tidsmässiga egenskaperna hos flamfärgade regioner. De extraherade funktionerna är utbildade och testade med hjälp av en stöd vektor maskin (SVM) klassificerare. Systemet använder inte en bakgrund subtraktionsmetod för att segmentera rörliga regioner och kan i viss utsträckning användas med icke-stationära kameror. Den beräkningseffektiva metoden kan bearbeta 320 × 240 videoramar med cirka 20 bilder per sekund i en vanlig PC med en dubbelkärnig 2,2 GHz-processor. Dessutom visar det sig att överträffa en tidigare metod när det gäller detektionsprestanda.
Y. Habiboglu, O. Gunay och A. Cetin REF föreslog ett videobaserat branddetekteringssystem som använder färg, rumslig och temporal information.
Covariance matrix-based fire and flame detection method in video
{'venue': 'Machine Vision and Applications', 'journal': 'Machine Vision and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}