Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://elib.psu.by/handle/123456789/40084| Название: | Детектирование дыма на видеопоследовательностях в режиме реального времени |
| Авторы: | Богуш, Р. П. Адамовский, Е. Р. Чен, X. Bohush, R. Adamovskiy, Y. Chen, H. |
| Другие названия: | Real-Time Smoke Detection in Video |
| Дата публикации: | 2023 |
| Издатель: | Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой |
| Библиографическое описание: | Богуш, Р. П. Детектирование дыма на видеопоследовательностях в режиме реального времени / Р. П. Богуш, Е. Р. Адамовский, X. Чен // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. - 2023. - № 2 (41). - С. 2-8. - DOI: 10.52928/2070-1624-2023-41-2-2-8 |
| Аннотация: | Рассматривается алгоритмическое и программное обеспечение для раннего обнаружения пожаров на основе выявления дыма по видеопоследовательностям, формируемым статической видеокамерой. Для детектирования областей с задымлением разработан алгоритм, позволяющий их выделять на кадрах видео по характерным признакам: наличию устойчивого направленного движения, соответствию цветовым характеристикам дыма, снижению значения энергии высокочастотных компонент относительно модели фона. Особенностью алгоритма является поэтапный пространственно-временной анализ областей-кандидатов, что обеспечивает удовлетворительные вычислительные затраты и работу в режиме реального времени на современных вычислительных средствах для кадров видео высокого разрешения. Алгоритм реализован с применением функций библиотеки компьютерного зрения OpenCV и многопоточной обработки. Приведены особенности и основной функционал программного обеспечения, реализованного в виде стационарного приложения. Представлены результаты экспериментальных исследований по оценке эффективности работы алгоритма и его быстродействия. |
| Аннотация на другом языке: | The paper considers algorithmic and software for early fire detection based on smoke detection from video sequences generated by a static video camera. To detect areas with smoke, an algorithm has been developed that allows you to select such areas on video frames that are characterized by a number of features: the presence of a stable directional movement, compliance with the color characteristics of smoke, and a decrease in the energy value of highfrequency components relative to the background model. The feature of the algorithm is a step-by-step spatiotemporal analysis of candidate areas, which provides satisfactory computational costs and real-time operation on modern computing tools for high-resolution video frames. The algorithm is implemented using the functions of the OpenCV computer vision library and multi-threaded processing. The features and main functionality of the software implemented as a stationary application are given. The results of experimental studies on the evaluation of the efficiency of the algorithm and its speed are presented. |
| URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://elib.psu.by/handle/123456789/40084 |
| Права доступа: | open access |
| DOI: | 10.52928/2070-1624-2023-41-2-2-8 |
| Располагается в коллекциях: | Машинное обучение. Обработкой изображений и видео. Интеллектуальные системы. Информационная безопасность 2023, № 2 (41) |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|
| 2-8.pdf | 554.86 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.