通信工程文献翻译——摘要：烟雾探测器在很多视频监控应用里是关键的部件，它对于提高城市安全水平有着很大的影响。有许多商业烟雾探测传感器存在，但是其中大部分不能适用于开放空间或室外场景。本着这一目的，提出了一种烟雾探测系统，该系统采用彩色CCD摄像机获取图像。首先，要一个适当的背景模型，并且能准确的找到烟雾产生的地方，避开过度开放空间和室外场景产生的一些误报，例如；光在树木上的移动所产生的误报。另一种叫做贝叶斯的新方法，它是通过检测通过这一地区的烟雾，分析并绘制成色彩波的图像。利用图像建立统计能量模型，用拉尔高斯混合的方法，先在发生烟雾覆盖的地方检测并分析能量的衰减，然后是利用模板比较烟雾的颜色，能够迅速探测出烟雾产生的时间和如何产生，很好的减少了误报和漏报,大大提高了火灾判别的可靠性及准确性。在日照条件下，这种方法特别适用于监测大型户外场景

关键词：烟雾探测器，图像处理

1 引言

用自动或半自动的方法来防止环境危机，由于自然或人为的原因，在自然界中烟和火被广泛应用，这样自然界和建筑物就会遇到很大的安全问题。

烟雾流量视频检测的方法仍然具有改进性，计算机视频的效果比传统观测的。检测方法更可靠，速度更快。由于爆炸，或者在特殊条件火灾下，都可能快速产生大量的烟雾。不管是在室内还是室外，对于这些情况，视频探测器都能快速检测出烟雾的情况。

对于烟雾检测视频探测器分析，会因为烟雾的形状和烟雾的运动而不同，它是在亮度的地方画出纹理图形，并画出图形的形状和背景，因为吸收了烟雾会改变程序运行的视觉效果，通常是改变背景，把阴影变成运动的背景。

在本论文中，我们提出了图像能量和颜色信息探测烟雾的主要使用功能。在我们的这个方法中，提取运动目标是一个新的背景抑制技术，用以确保整体图像的分割，即使在??不利的条件下，由于现场烟雾的存在，减少了光照的数量，随后斑点被划分为实物或虚物。在烟雾覆盖部分场景的情况下，这种图像的能量变化，常用小波变化和时空演化的高斯混合模型来捕获能量衰减的减慢速度。

此外，莫古分类是提高使用场景的颜色变化，贝叶斯框架会加快和提高决策的过程。

我们不论在什么外部条件下，我们的决策系统都足够灵活，值得注意的是，不同于以往的大多数解决方案，在任何假设不同的设置和多种光照条件下应用摄像机摄制。我......

Abstract Smoke detection is a crucial task in many video surveillance applications and could have a great impact to raise the level of safety of urban areas. Many commercial smoke detection sensors exist but most of them cannot be applied in open space or outdoor scenarios. With this aim,the paper presents a smoke detection system that uses a com-mon CCD camera sensor to detect smoke in images and trig-ger alarms. First, a proper background model is proposed to reliably extract smoke regions and avoid over-segmentation and false positives in outdoor scenarios where many

distractors are present, such as moving trees or light reflexes.

A novel Bayesian approach is adopted to detect smoke regions in the scene analyzing image energy by means of the Wavelet Transform coefficients and Color Information.

A statistical model of image energy is built, using a temporal Gaussian Mixture, to analyze the energy decay that typi-cally occurs when smoke covers the scene then the detection is strengthen evaluating the color blending between a refer-ence smoke color and the input frame. The proposed system is capable of detecting rapidly smoke events both in night and in day conditions with a reduced number of false alarms hence is particularly suitable for monitoring large outdoor scenarios where common sensors would fail. An extensive experi-mental campaign both on recorded videos and live cameras......