Smoke regions extraction based on two steps segmentation and motion detection in early fire

机译：基于两步分割和火灾早期运动检测的烟雾区域提取

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Aiming at the early problems of video-based smoke detection in fire video, this paper proposes a method to extract smoke suspected regions by combining two steps segmentation and motion characteristics. Early smoldering smoke can be seen as gray or gray-white regions. In the first stage, regions of interests (ROIs) with smoke are obtained by using two step segmentation methods. Then, suspected smoke regions are detected by combining the two step segmentation and motion detection. Finally, morphological processing is used for smoke regions extracting. The Otsu algorithm is used as segmentation method and the ViBe algorithm is used to detect the motion of smoke. The proposed method was tested on 6 test videos with smoke. The experimental results show the effectiveness of our proposed method over visual observation.

机译：针对火灾视频中基于视频的烟雾探测的早期问题，提出了一种结合两步分割和运动特征提取烟雾可疑区域的方法。早期闷燃的烟雾可被视为灰色或灰白色区域。在第一阶段，通过使用两步分段方法来获得带有烟雾的关注区域（ROI）。然后，通过结合两步分割和运动检测来检测可疑烟雾区域。最后，形态学处理用于烟雾区域提取。使用Otsu算法作为分割方法，使用ViBe算法检测烟雾的运动。所提出的方法已在6个带烟的测试视频上进行了测试。实验结果证明了我们提出的方法在视觉观察上的有效性。

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来源
《International symposium on multispectral image processing and pattern recognition》|2017年|1060919.1-1060919.8|共8页
会议地点
作者
Wenlin Jian; Kaizhi Wu; Zirong Yu; Lijuan Chen;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Video-based Smoke Detection; Image enhancement; Two steps segmentation; ViBe motion detection;

机译：基于视频的烟雾检测;图像增强;两步细分; ViBe运动检测;

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