视频监控系统中的火灾检测算法研究

摘要

传统火灾探测传感器对周围环境要求较高,也不适用于室外及高大空间.本文提出了在视频监控系统中将图像特征和人工神经网络相结合的火灾检测算法.在Ohta颜色空间模型下利用Otsu(大津法)方法进行颜色分割,得到疑似火焰区域,再提取出圆形度、角点数、面积变化率和高度变化这4个特征送入BP(Back Propagation,后向传播)人工神经网络进行学习训练,最终检测出是否发生火灾.本文算法简单,识别率高,适用性强.仿真结果表明,本文算法识别率可达到90％以上.