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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제16권 제3호
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 557 - 571 (15page)
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The existing methods for detection of fire smoke in a video easily lead to misjudgment of cloud, fog and movingdistractors, such as a moving person, a moving vehicle and other non-smoke moving objects. Therefore, analgorithm for detection of fire smoke in a video based on wavelet energy slope fitting is proposed in this paper. The change in wavelet energy of the moving target foreground is used as the basis, and a time window of 40continuous frames is set to fit the wavelet energy slope of the suspected area in every 20 frames, thusestablishing a wavelet-energy-based smoke judgment criterion. The experimental data show that the algorithmdescribed in this paper not only can detect smoke more quickly and more accurately, but also can effectivelyavoid the distraction of cloud, fog and moving object and prevent false alarm.
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참고문헌 (27)
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X. Sun / 2015 / Research of forest fire smoke recognition method based on gray bit plane technology / International Journal of Smart Home 9(4):57~64
Y. Luo / 2018 / Fire smoke detection algorithm based on motion characteristic and convolutional neural networks / Multimedia Tools and Applications 77(12):15075~15092
Y. Jia / 2016 / A saliency-based method for early smoke detection in video sequences / Fire Technology 52(5):1271~1292
C. E. Prema / 2016 / Multi feature analysis of smoke in YUV color space for early forest fire detection / Fire Technology 52(5):1319~1342
A. Filonenko / 2017 / Fast smoke detection for video surveillance using CUDA / IEEE Transactions on Industrial Informatics 14(2):725~733
Y. Luo / 2018 / Fire smoke detection algorithm based on motion characteristic and convolutional neural networks / Multimedia Tools and Applications 77(12):15075~15092
Y. Jia / 2016 / A saliency-based method for early smoke detection in video sequences / Fire Technology 52(5):1271~1292
C. E. Prema / 2016 / Multi feature analysis of smoke in YUV color space for early forest fire detection / Fire Technology 52(5):1319~1342
A. Filonenko / 2017 / Fast smoke detection for video surveillance using CUDA / IEEE Transactions on Industrial Informatics 14(2):725~733
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