Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.psu.by/handle/123456789/40084Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Богуш, Р. П. | ru_RU |
| dc.contributor.author | Адамовский, Е. Р. | ru_RU |
| dc.contributor.author | Чен, X. | ru_RU |
| dc.contributor.author | Bohush, R. | en_EN |
| dc.contributor.author | Adamovskiy, Y. | en_EN |
| dc.contributor.author | Chen, H. | en_EN |
| dc.date.accessioned | 2023-11-15T13:09:47Z | - |
| dc.date.available | 2023-11-15T13:09:47Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | 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 | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://elib.psu.by/handle/123456789/40084 | - |
| dc.description.abstract | 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. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой | ru_RU |
| dc.rights | open access | |
| dc.title | Детектирование дыма на видеопоследовательностях в режиме реального времени | ru_RU |
| dc.title.alternative | Real-Time Smoke Detection in Video | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| dc.citation.spage | 2 | ru_RU |
| dc.citation.epage | 8 | ru_RU |
| dc.identifier.doi | 10.52928/2070-1624-2023-41-2-2-8 | |
| local.description.annotation | 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. | ru_RU |
| Appears in Collections: | Машинное обучение. Обработкой изображений и видео. Интеллектуальные системы. Информационная безопасность 2023, № 2 (41) | |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.