Обнаружение областей задымления на видеопоследовательности с применением локальных бинарных шаблонов

Раннее обнаружение дыма на открытых пространствах крайне важно, поскольку дым обычно становится видимым раньше пламени. В настоящее время системы видеонаблюдения получили широкое распространение в различных областях. Поэтому детектирование дыма на основе видеоизображений можно считать эффективным и недорогим способом для обнаружения задымлений и пожаров на открытых пространствах. Существующие методы можно разделить на группы: обнаружение дыма на основе гистограмм, временной анализ областей задымления, методика с применением эвристических правил и гибридный подход, комбинирующий эти методы. Предложен автоматический метод детектирования дыма, использующий технологии компьютерного зрения и методы анализа изображений. Метод включает в себя анализ текстуры с помощью инвариантных к повороту и освещению локальных бинарных шаблонов, локальных тернарных шаблонов и расширенных бинарных шаблонов. Разработан новый метод текстурного анализа, названный темпоральными шаблонами, которые стоятся как 3Б-структура, основанная на соседних кадрах видеоизображения. Использованы различные способы построения гистограмм на основе полученных шаблонов. В качестве меры различия двух гистограмм использовано расстояние Кульбака-Лейблера. Эксперименты проводились на видеопоследовательностях, содержащих густой и прозрачный дым, из базы данных динамических текстур Dyntex. Набор образцов был разделен в соотношении 80 % обучающий, 20 % тестовый набор. Эксперименты показали преимущества темпорального способа построения шаблона по сравнению с классическим для динамических текстур. Эксперименты показали, что предложенный метод эффективен для детектирования дыма на видеопоследовательности.