[发明专利]一种基于稀疏表示的视频图像烟火分离与检测方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏表示的视频图像烟火分离与检测方法，能够将早期烟从背景中分离出来并进行识别。该方法包括：学习烟雾完备字典Ds以及非烟完备字典Db；建立有背景的烟火和非烟数据集xs和xb；建立烟火背景分离模型；通过稀疏表示得到前景的烟火成分和非烟成分同时计算得到混合系数ω；训练SVM分类器；部署烟火检测模型；根据分块识别与分类结果，得到待检测区域烟火检测结果。本发明将纯净烟火与背景分离，避免了背景信息对烟火特征的干扰，从而提高了烟火识别与检测的准确率。

主权项

1.一种基于稀疏表示的视频图像烟火分离与检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立无背景纯净烟火和非烟图像数据集，采用K‑SVD算法学习烟雾过完备字典D_s以及非烟过完备字典D_b；(2)基于大量烟火视频，采用传统背景减除算法得到已知背景的烟和非烟图像数据集合；(3)建立烟火背景分离模型；(4)基于步骤(3)的烟火背景分离模型和步骤(1)学习到的过完备字典，得到烟和非烟的稀疏表示系数向量集以及混合系数；(5)将步骤(4)得到的稀疏系数向量数据集分别作为正负特征样本，训练SVM分类器；(6)部署烟火检测模型；(7)根据块分类结果得到待检测运动区域烟火检测结果。