野外火災煙霧視頻檢測技術研究及應用（數據集，代碼及論文）

這是個人碩士學位論文。研究課題時因爲目前尚未統一的數據集，因此本身整理了野外火災煙霧的視頻集，論文中設計的算法效果還很差，但願能給同領域的研究者提供一些資源和思路。

算法過程簡介：

1. 將視頻圖像分爲32x24px的小塊；
2. 使用GMM提取運動區域的圖像塊；
3. 使用HSV顏色模型提取疑似煙霧區域；
4. 利用塊運動的方法篩選第2步中獲得的煙霧區域中向上運動的區域；
5. 利用CNN識別煙霧區域。

開發環境：

　　硬件環境：Intel I5 6500處理器，8G內存，NVIDIA 1050Ti GPU

　　操做系統：Ubuntu Linux 16.04

　　開發語言：Python3.5

　　擴展庫：OpenCV3.0，Tensorflow1.2.0rc0，numpy1.11.1，matplotlib1.5.1

 

詳細的信息請參看附件中個人畢業論文，有問題歡迎直接留言或發郵件給我 cystone@aliyun.com

若是個人論文對你的研究有所幫助，請在參考文獻中加入個人論文的引用：

 　　　　　　　　　　程陽.野外火災煙霧視頻檢測技術研究及應用[D].成都:成都信息工程大學,2017.

　　　　　　　　　　 高豐偉,魏維,程陽.野外早期火災煙霧視頻檢測技術研究[J].成都信息工程大學學報,2018,33(05):509-516.

 

附件：包括論文，火災煙霧視頻集，用於訓練CNN的圖片集及源碼

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