典型文献
基于GMM的多颜色空间融合的火灾检测算法
文献摘要：
GMM算法(高斯混合模型算法)是一种用于背景建模的高效算法,然而传统的GMM算法比较适合于背景很少发生变化的情况,由于无人机这种高速移动平台自身的特殊性,背景时时刻刻在发生变化,因而导致GMM算法会出现很多的误判,无法适应这种复杂多变的环境.为了解决这个问题,提出一种基于GMM的多颜色空间融合的火灾检测算法.首先使用HSV、XYZ等多种颜色模型和形态学方法对无人机拍摄的视频帧图像进行预处理,然后在此基础上使用改进的三帧差分法配合改进的自适应GMM算法进行烟雾和火焰的检测,最后使用形态学方法进一步去除噪声.与传统的GMM算法相比,该算法能够有效地满足无人机高速移动平台对于算法实时性和检测性能的要求,能够很好地去除噪声,快速、准确地检测出移动的烟雾和火焰.
文献关键词：
颜色模型;三帧差分法;自适应高斯混合模型;形态学方法;运动检测;无人机
中图分类号：
作者姓名：
金仙力;宋少杰;刘林峰
作者机构：
南京邮电大学 计算机学院,江苏 南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]金仙力;宋少杰;刘林峰-.基于GMM的多颜色空间融合的火灾检测算法)[J].计算机技术与发展,2022(07):75-81
A类：
自适应高斯混合模型
B类：
GMM,颜色空间,空间融合,火灾检测,检测算法,模型算法,背景建模,高效算法,算法比较,高速移动,移动平台,时时刻刻,法会,误判,HSV,XYZ,种颜色,颜色模型,形态学方法,视频帧,三帧差分法,烟雾,火焰,除噪声,检测性能,运动检测
AB值：
0.291436
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