Детектування полум'я на основі аналітичного опрацювання відеоданих

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці алгоритму та програмного додатку на його основі для виявлення полум'я за відеопослідовністю. Алгоритм базується на виділенні руху, обліку колірних особливостей полум'я та аналізі його динамічних властивостей. Запропоновано новий метод сегментації областей-кандидатів, який використовує сукупність просторово-часових характеристик та колірних характеристик полум'я, що дає зменшення кількості помилкових спрацьовувань. Для пошуку характерних рис полум'я були використані бібліотека OpenCV для виявлення руху, колірні простори RGB і HSV для виявлення кольору полум'я. Для верифікації регіонів кандидатів проведено аналіз динамічних та геометричних властивостей полум'я. Як класифікатор використаний метод опорних векторів. Проведені експериментальні дослідження підтверджують ефективність запропонованого алгоритму виявлення полум'я за послідовністю відео. Розроблені методи та алгоритми є основою для реалізації додаткової функції, а саме виявлення пожеж системами міського відеоспостереження, а також відеоспостереження за складними техногенними об'єкта. Thesis deals with the development of an algorithm and software application based on it to detect flame in the video sequence. The algorithm is based on the selection of motion, taking into account the color characteristics of the flame and analysis of its dynamic properties. A new method of segmentation of candidate areas is proposed, which uses a set of spatio-temporal characteristics and color characteristics of the flame, which reduces the number of false positives. The OpenCV library for motion detection, RGB and HSV color spaces for flame color detection were used to search for flame characteristics. To verify the regions of the candidates, an analysis of the dynamic and geometric properties of the flame was performed. The method of reference vectors was used as a classifier. The conducted experimental researches confirm efficiency of the offered algorithm of detection of a flame on video sequence. The developed methods and algorithms are the basis for the implementation of an additional function, namely the detection of fires by urban video surveillance systems, as well as video surveillance of complex man-made objects.