SMOKE DETECTION ALGORITHM FOR VIDEO SURVEILLANCE SYSTEMS
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
This paper presented an efficient and reliable smoke detection algorithm on the video sequences. The key components developed in this algorithm are slowly moving blobs detection, classification of the blobs obtained and smoke regions tracking. We use preprocessing, slowly moving areas and pixels segmentation in a current input frame based on adaptive background subtraction algorithm, merge of the slowly moving areas and pixels into blobs at a stage slowly moving blobs detection. Calculation of Weber contrast is applied to classification and the primary direction of smoke propagation is considered. On a tracking step we trace texture and color smoke features using Cam Shift algorithm. The performed experiments have shown that our smoke detector quickly and reliable finds out a smoke on a complex dynamic scene. Experimental results are presented.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Библиографические ссылки
Piccinini, P., Calderara, S. and Cucchiara, R., 2008. Reliable smoke detection system in the domains of image energy and color. In: 15th International Conference on Image Processing, 1376 – 1379.
Toreyin, B. et al., 2005. Wavelet based real-time smoke detection in video. Signal Processing: Image communication, EURASIP, Elsevier. 20, 255 – 256.
DongKeun Kim and Yuan-Fang Wang, 2009. Smoke Detection in Video. World Congress on Computer Science and Information Engineering, 759 – 763.
Toreyin, B., Dedeoglu, Y. and Cetin A. E., 2006. Contour based smoke detection in video using wavelets. In: European Signal Processing Conference, 123 – 128.
Comez-Rodriuez, F. et al., 2003. Smoke Monitoring and measurement Using Image Processing. Application to Forest Fires. In: Automatic Target Recognation XIII, Proceedings of SPIE 5094, 404 – 411.
Kristini D., Jakovevi T., Stipaniev D., 2009. Histogram-Based Smoke Segmentation in Forest Fire Detection System. Information Technology and Control 38(3), 237 – 244.
Bradski, G. and Kaehler, A., 2008. Learning OpenCV. O’Reilly Media.
Stolnitz, E., DeRose, T., Salesin, D., 1996. Wavelets for Computer Graphics: Theory and Applications. Morgan Kaufmann.
Collins, R.T., 1999. A System for Video Surveillance and Monitoring. In: Proc. of American Nuclear Society 8th Int. Topical Meeting on Robotics and Remote Systems, 68 – 73.
Otsu, N., 1979. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans. Sys., Man., Cyber. 9, 62 – 66.
Rubaiyat Yasmin, 2009. Detection of Smoke Propagation Direction Using Color Video Sequences. International Journal of Soft Computing 4 (1), 45 – 48.
Torein, B.U., et al., 2007. Dynamic texture detection, segmentation and analysis. ACM International Conference on Image and Video Retrieval.
Chetverikov, D. and Peteri, R., 2005. A Brief Survey of Dynamic Texture Description and recognation. In: Proc. Int’l Conf. Computer Recognation Systems, 17 – 26.
Zhao, G. and Pietikainen, M., 2006. Local Binary Pattern Descriptions for Dynamic Texture Recognation. In:Proc. In’l Conf. Pattern Recognation, Vol. 2, 211 – 214.
Ojala, T., Rietikainen, M. and Maenpaa, T., 2002. Multiresoluttion gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns. IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Intell 24(7), 971 – 987.
Yilmaz, A., Javed, O., 2006. Object tracking: A survey. ACM comput. Surv. 38(4).
Comaniciu, D., Meer, P., 2002. Mean shift: a robust approach toward feature space analysis. IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Intell 24(5), 603 – 619.
Bradski, G., 1998. Computer vision face tracking for use in perceptual use interface. Intel Technol. J. 2(2), 12 – 21.
Рекомендуемые статьи автора (авторов)
- Р. П. БОГУШ, С. В. АБЛАМЕЙКО, И. Ю. ЗАХАРОВА, ВЫЧИСЛЕНИЕ И АНАЛИЗ ПРИЗНАКОВ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ ДЛЯ СОПРОВОЖДЕНИЯ НА ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2021)
- В. М. ЧЕРТКОВ, Р. П. БОГУШ, А. В. АНДРОЩУК, НЕРЕКУРСИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГРАММИРУЕМЫХ ЛОГИЧЕСКИХ ИНТЕГРАЛЬНЫХ СХЕМ АРХИТЕКТУРЫ FPGA, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2015)
- Р. П. БОГУШ, И. Ю. ЗАХАРОВА, Н. М. НАУМОВИЧ, МОДЕЛИРОВАНИЕ СЖАТИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ МОДИФИЦИРОВАННЫМ АЛГОРИТМОМ ECBAQ С ПРЕДСТАВЛЕНИЕМ ВОССТАНОВЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ В ФОРМАТЕ CEOS, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2017)
- П. В. ЯРОШЕВИЧ, Р. П. БОГУШ, Д. О. ГЛУХОВ, СЕГМЕНТАЦИЯ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ АВТОСТОЯНОК, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2016)
- В. М. ЧЕРТКОВ, Р. П. БОГУШ, Н. М. НАУМОВИЧ, ОСОБЕННОСТИ СТРУКТУРЫ И ФОРМАТА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ДАННЫХ СПУТНИКОМ TERRASAR-X, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2017)
- Д. О. ГЛУХОВ, Р. П. БОГУШ, Т. М. ГЛУХОВА, ФОРМАЛЬНЫЙ ЯЗЫК ОПИСАНИЯ ГЕНЕРАТОРА ТРЕХМЕРНОГО ЛАНДШАФТА НА ОСНОВЕ КОМПОЗИЦИЙ ГАРМОНИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2015)
- С. А. ИГНАТЬЕВА, Р. П. БОГУШ, Н. А. ТОМАШЕВИЧ, X. ЧЕН, АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ПОВТОРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛЮДЕЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ПРИЗНАКОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЛИЦА И ФИГУРЫ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 2 (2025)
- Р. П. БОГУШ, С. А. ИГНАТЬЕВА, Н. М. НАУМОВИЧ, С. П. УРБАНОВИЧ, МОДЕЛИРОВАНИЕ АЛГОРИТМА ФОРМИРОВАНИЯ РАДИОЛОКАЦИОННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПРЕДСТАВЛЕННЫХ В ФОРМАТЕ CEOS НЕОБРАБОТАННЫХ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2016)
- В. Г. ЗАЛЕССКИЙ, Р. П. БОГУШ, СТАНОВЛЕНИЕ И РАЗВИТИЕ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ЭЛЕКТРОФИЗИКИ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПОЛОЦКОМ ГОСУДАРСТВЕННОМ УНИВЕРСИТЕТЕ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2013)