论文研究 基于图像分割的森林火灾早期烟检测算法研究.pdf

针对森林这样的大空间、复杂场景下的火灾检测，提出一种在单帧视频序列图像中的烟检测方法，并研究一种新的超像素合并算法，改进现有的天地线检测算法。该方法对图像进行SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）超像素分割，并用一种新的超像素合并算法解决过分割问题；通过改进的天地线分割算法，排除天空中云对于烟检测的干扰；根据光谱特征，运用支持向量机（SVM）对超像素块进行分类。实验结果表明，超像素合并算法高效简洁，易于编程实现，基于图像分割的烟检测技术能排除云雾等噪声对烟雾检测的干扰，在森林场景下的烟雾检测正确率为77%，可以作为人工森林火灾监测的辅助手段。