基于目标跟踪和多特征融合的火焰检测算法

针对目前视频火焰检测算法无法达到高检测率、低误检率和实时的工业需求,提出一种基于目标跟踪和多特征融合的火焰检测算法。首先利用混合高斯背景建模获取前景图像,在HSV色彩空间中根据火焰的颜色特性分离出疑似火焰区域,对火焰疑似区域采用卡尔曼滤波器实现运动目标的跟踪,再结合火焰的相似度、区域增长率和跳动频率特征用加权求和得到的值与报警阈值相比,最后根据判断比较确定真实火焰区域,并且实现对火焰的持续跟踪。实验结果证明,该算法能够对火焰区域进行有效的检测与跟踪并且具有良好的实时性和抗干扰能力。