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, И. Ю. ЗАХАРОВА, Ю. Ф. ПАСТУХОВ, Д. Ф. ПАСТУХОВ, Н. М. НАУМОВИЧ, МОДЕЛИРОВАНИЕ СЖАТИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ НА ОСНОВЕ БЛОЧНОГО АДАПТИВНОГО КВАНТОВАНИЯ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2019)
- Д. О. ГЛУХОВ, Р. П. БОГУШ, Т. М. ГЛУХОВА, ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РАЗРЕЖЕННЫХ МАТРИЦ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АССОЦИАТИВНЫХ КОНТЕЙНЕРОВ C++ БИБЛИОТЕКИ STL, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2020)
- А. В. ХОДОСЕВИЧ, Р. П. БОГУШ, КЛИЕНТ-СЕРВЕРНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПАРКОВКАМИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДАННЫХ СИСТЕМ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2022)
- Е. Р. АДАМОВСКИЙ, Р. П. БОГУШ, В. М. ЧЕРТКОВ, Н. М. НАУМОВИЧ, И. К. СТЕЖКО, МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ АБОНЕНТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦЕПИ МАРКОВА ПРИ ФОРМИРОВАНИИ КАРТЫ РАДИОСРЕДЫ ДЛЯ КОГНИТИВНОЙ СИСТЕМЫ СВЯЗИ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 11 (2022)
- Р. П. БОГУШ, Е. Р. АДАМОВСКИЙ, В. М. ЧЕРТКОВ , СОСТАВ И ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ДАННЫХ ДЛЯ МОДЕЛИ КОГНИТИВНОЙ СИСТЕМЫ СВЯЗИ НА БАЗЕ LTE, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2021)
- Р. П. БОГУШ, Е. Р. АДАМОВСКИЙ, X. ЧЕН, ДЕТЕКТИРОВАНИЕ ДЫМА НА ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЯХ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 2 (2023)
- Н. Л. ЛУПЕНКО, Р. П. БОГУШ, X. ЧЕН, АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ АБСОЛЮТНОГО РАССТОЯНИЯ ДО ОБЪЕКТА ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ С ОДНОЙ ВИДЕОКАМЕРЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 2 (2024)
- Р. П. БОГУШ, И. Ю. ЗАХАРОВА, В. М. ЧЕРТКОВ, Н. М. НАУМОВИЧ, МОДЕЛИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ РАДАРА С СИНТЕЗИРОВАННОЙ АПЕРТУРОЙ КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА ДЛЯ ИХ ПЕРЕДАЧИ И ФОРМИРОВАНИЯ РАДИОЛОКАЦИОННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2018)
- В. М. ЧЕРТКОВ, Р. П. БОГУШ, Н. М. НАУМОВИЧ, ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ВЫХОДНОГО ПРОДУКТА TerraSAR-X В ФОРМАТ HDF5, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2019)
- Р. П. БОГУШ, И. Ю. ЗАХАРОВА, КЛИЕНТ-СЕРВЕРНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ И МОНИТОРИНГА ПЕРЕМЕЩЕНИЯ ЛЮДЕЙ В ПОМЕЩЕНИЯХ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ВИДЕОДАННЫХ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2020)