基于隨機(jī)森林算法的煙霧檢測(cè)算法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的傳感器煙霧探測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)范圍小，且傳感器極易老化中毒導(dǎo)致靈敏度降低，視頻煙霧探測(cè)技術(shù)由于其自身的響應(yīng)時(shí)間短、靈敏度高、覆蓋面積大等優(yōu)點(diǎn)，受到越來越多的親睞。然而現(xiàn)有的一些視頻煙霧探測(cè)技術(shù)誤報(bào)率還比較高，本文梳理了現(xiàn)有的一些煙霧探測(cè)算法，研究了一個(gè)基于隨機(jī)森林算法視頻煙霧探測(cè)系統(tǒng)。
　　堅(jiān)實(shí)的理論推導(dǎo)以及大量應(yīng)用在模式識(shí)別的經(jīng)驗(yàn)表明隨機(jī)森林有著高準(zhǔn)確率、方便快捷、分析數(shù)據(jù)重要性等眾多優(yōu)點(diǎn)。將隨機(jī)森林應(yīng)用到視頻煙霧探測(cè)領(lǐng)域，為后者

2、帶來了新的挑戰(zhàn)和動(dòng)力。本文首先分析了隨機(jī)森林及其相關(guān)算法，總結(jié)出一種基于隨機(jī)森林的特征選擇算法。通過實(shí)驗(yàn)將隨機(jī)森林和其他分類器做了較全面的性能比較。
　　為加快檢測(cè)速度，本文將視頻幀分成大小相等不重疊的塊，通過運(yùn)動(dòng)分析定位每個(gè)運(yùn)動(dòng)塊，引用Chen等人提出的煙霧顏色分析算法，得出疑似煙霧運(yùn)動(dòng)塊，之后引用袁非牛等人提出的主運(yùn)動(dòng)方向分析算法，排除非上升運(yùn)動(dòng)干擾物。介紹了HEP紋理框架中的九種描述子，使用了一種四分類解決二分類的方法，并使

3、用這種方法驗(yàn)證了紋理特征在煙霧探測(cè)中的性能。
　　為了進(jìn)一步分析煙霧視頻的動(dòng)態(tài)特性，本文引入了基于塊的幀間差分析，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了顏色矩可以更好的表征BIFD特征;對(duì)動(dòng)態(tài)紋理特征分析引入了目前公認(rèn)的性能較好的LBP-TOP以及EOH-TOP特征，并提出一種改進(jìn)的BGC3-TOP特征，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)對(duì)比識(shí)別率、特征提取時(shí)間以及特征維數(shù)，最終選擇EOH-TOP描述煙霧的動(dòng)態(tài)紋理特征。
　　最后本文實(shí)現(xiàn)了煙霧視頻探測(cè)演示系統(tǒng)，在一些公共視