论文研究基于Harris特征点检测与跟踪的火灾烟雾识别.pdf

针对现有的视频火灾烟雾探测方法实时性差，误报率和漏报率都比较高的问题，在深入分析烟雾图像特征的基础上，发现早期烟雾运动缓慢且主要运动方向呈向上趋势，在连续帧中像素的强度变化具有一致性的特点，通过Harris检测算法找到强度变化剧烈和图像边缘的特征点，根据光流场与运动场的对应关系由成像平面中光流的变化估计烟雾的相对运动，计算运动矢量信息，实现多特征烟雾检测。该算法是基于烟雾灰度变化的特征点作为检测对象，大大减少了待处理的数据量，缩短了算法处理时间，综合了烟雾的局部特性和全局特性，具有较强的鲁棒性和较高的检测准确率。