森林火灾视频分割算法研究
摘要： 森林火灾损毁了宝贵的森林资源，导致了大量动植物的灭亡，甚至引起了森林局部小气候的变化，进而导致了自然界的平衡遭到破坏。世界各国对于早期森林火灾监控与探测的研究都比较重视。全世界每年平均发生森林火灾20多万次，烧毁森林面积约占全世界森林总面积的0.1%以上。中国现在每年平均发生森林火灾约1万多次，烧毁森林几十万及上百万公顷，约占全国森林面积的0.5-0.8%,其社会危害甚大。图像识别在人工智能，工业生产等方面具有广泛应用。
关键词：森林火灾；图像识别；图像分割；MATLAB；
- 前言
1.1引言
火灾是破坏性非常大的灾害之一，在全球范围内，每年火灾的发生都会对经济、社会、环境等产生非常大的影响。这种情况在森林火灾中表现的更加突出。森林火灾是众多火灾的形式之一，它的发生往往是突发的，且危害性极大，具有很强的破坏力，后续处理非常困难。由于环境存在差异，森林火灾与一般火灾在表现形式上有一些不同：由于是在室外大空间，受温度影响大，致使一旦气温升高，越接近着火点，就越容易被引燃；由于野外空间完全敞露，且空气对流迅速，氧气供应充裕，致使火势蔓延速度快，造成大面积燃焼：由于野外环境变化大，背景比较复杂，导致了火势变化不规律，燃烧呈现出立体多层次的特点，火势难Ｗ控制，给扑救造成困难，会带来严重的损失和风险。
1.2选题的背景和意义
目前，大部分场所采用的是传感器探测，诸如感温型、感烟型、感光型及复合型的传感器在火灾监测中应用非常普遍。感温型传感器可以通过电信号模拟温度的变化，从而实现自动报警，适于安装在有烟和粉尘滞留的小空间场所。感烟型传感器利用起火时出现的烟雾浓度的改变来感应是否存在火灾，适宜安装在出现阴燃或者燃烧同时伴随大量烟雾的场所，如果该场所的空气对流速率比较快或长期存在较大烟雾，则该种传感器易失效。感光型传感器利用火在燃烧过程中出现的光照强度变化和闪烁频率变化进行预警，适宜安装在存在化学危险品等可能在瞬间引起爆炸的场所。复合型探测器综合了三种探测器的特点，增加了判据的数目，但并没有完全解决传统监测手段偏向于室内小空间，在森林这种与室内环境截然不同的大空间或大面积场所下监测的不足。
图像处理技术和计算机科学的不断发展，使得基于图像处理的火灾识别监测技术迎来了迅猛的成长。这种技术以计算机为核心，将机器学习中的模式识别方法与数字化图像处理技术相结合。一般在监控地段会设置摄像头，捕捉实时的数宇图像，送入计算机进行分析和判别，分析判别火灾的图像特征，可Ｗ有效避免外界环境对识别的干扰。由于图像信息的传播YX光作为传播载体，相比于传统方法，图像检测可以更加迅速的对火情进行预报。区别于传感器基于信号的原理，图像蕴含丰富的信息，在表达上更加直观，为早期火灾识别奠定了基础。此外，用于进行图像检测的原件，像敏元件隐藏在镜头下，并不与外界环境直接接触，就保证了这种方法既能够在室内环境中使用，也能够在室外环境中使用。火在图像上表现出来的特征，包括火的形状面积的改变、灰度值的改变和尖角数的改变等。如果可以将这些特征准确提取出来，就可以通过它们来识别火灾。
尽管图像型火灾监测技术相比于传统的传感器监测技术有很多的优势，但这种监测技术却非常依赖于人工特征的选取。人工特征选取的合理有效，识别的效果就好，但好的特征的选取往往需要专业的知识和经验。另外，在背景复杂的环境中，想要提取到想要的特征非常困难，且不同数据集对应不同特征，一个数据集训练的模型用在另一个数据集上往往识别率较低，适应性较差。因此，研制出一套好的图像型火灾腔测系统的重要性不言而喻。一套完整的火灾监测系统包括图像采集装置（如摄像机拍摄）、图像处理装置（对采集到的图像进行分类识别）和载体（如瞭望塔、移动机器人）。本文对火灾监测系统图像采集后的分类识别技术进行研究，具有重要的理论意义和实践意义。
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