基于空间域和频率域方法的烟雾检测

摘要

变电站等工业场景中,基于监控视频的视觉烟雾检测已被作为一种新的环境辅控方式,用于辅助或代替基于烟雾传感器的烟雾检测.但是,工业应用中要求视觉烟雾检测算法在保证误检率低的基础上,要尽可能降低漏检率.针对该问题,基于空间域和频率域方法,提出了一种新的烟雾检测算法,分别在空间域和频率域进行烟雾检测:在空间域上,在提取烟雾运动特性的基础上,设计了提取烟雾“蒙版特性”的方法,以保证较低的漏检率;在频率域上,分别结合滤波模块和神经网络模块,以进一步降低误检率.最后通过融合后处理策略,得到最终检测结果,从而平衡漏检率和误检率.在测试数据集上,所提烟雾检测算法的误检率达到了0.053,漏检率达到了0.113,实现了误检率和漏检率的良好平衡.所提检测方法适用于变电站等实际工业场景的烟雾检测.

关键词

视觉烟雾检测 / 空间域和频率域 / 神经网络 / 三维傅里叶变换