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J-GLOBAL ID：201702243127311771   整理番号：17A0367723

局所極値領域分割と監視に基づいた山火事煙の検出【Powered by NICT】

Wildfire smoke detection based on local extremal region segmentation and surveillance

著者 (4件)： Zhou Zhiqiang (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Shi Yongsheng (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Gao Zhifeng (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Li Sun (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
資料名： Fire Safety Journal  (Fire Safety Journal)
巻： 85  ページ： 50-58  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0634A  ISSN： 0379-7112  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 長距離山火事煙検出のために提案した新しいビデオベース法。長距離山火事の煙は通常ゆっくり移動し,ビデオにおける顕著な特徴を欠いていたので,検出はまだ挑戦的な問題である。初期の煙領域セグメンテーションのための煙色や運動に依存している通常多くの従来のビデオベース手法とは異なり,煙の局所極値領域を抽出するために最大安定極端領域(MSER)検出法を用いた。これは動きと色情報に依存しない可能な煙領域の最初の分割を行った。潜在的煙領域は,煙のいくつかの静的視覚特徴を用いることにより,すべての可能な領域から選択された,煙領域できるだけ多くを除去するために役立っている。ポテンシャル煙領域が判明した場合,著者らは後続フレームの中の最良適合極値領域を探索することによりそれを追跡。同時に,潜在的な煙領域の伝搬運動は新しい累積領域アプローチ,煙の顕著な拡大と上昇運動を同定するために効果的に使用できるに基づいてモニターした。このアプローチはまた,画像振動に鈍感な最終煙運動同定を行うことができる。は,提案した方法が確実に長距離山火事の煙を検出し,同時に実際の応用で非常に少ない誤警報を生成できることを証明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *山火事 ,  録画装置 ,  ポテンシャル ,  *煙 ,  検出法 ,  画像 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 誤警報 ,  視覚顕著 ,  色情報 ,  煙検出 ,  長距離 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 山火事煙の検出 ,  最大安定極値領域(MSER(最大安定極値領域) ,  領域追跡 ,  煙運動

分類 (1件)： 火災  (RA02020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 極値 ,  領域分割 ,  山火事 ,  煙