Search
Анализ классических и нейросетевых методов обнаружения дыма на видеоизображениях
View/
Date
2024Publisher
БрГТУUDC
004.932Citation
Адамовский, Е. Р. Анализ классических и нейросетевых методов обнаружения дыма на видеоизображениях / Е. Р. Адамовский. – Текст : непосредственный // Цифровая среда: технологии и перспективы. DETP 2024 : сборник материалов II Международной научно-практической конференции, Брест, 31 октября–1 ноября 2024 г. / Министерство образования Республики Беларусь, Брестский государственный технический университет, Факультет электронно-информационных систем ; редколлегия: Н. Н. Шалобыта, В. С. Разумейчик, С. С. Дереченник, Д. О. Петров. – Брест : БрГТУ, 2024. – ISBN 978-985-493-639-0. – С. 103–107. – Библиография: 15 назв.Abstract
The paper reviews existing methods for detecting smoke in video images, taking into account accuracy and performance. Smoke images and their sequences have visual features: specific brightness and color characteristics, indefinite shape, directed low-speed movement, reduction in the energy of high-frequency background components. Approaches that use and combine these features to achieve high accuracy of smoke detection are analyzed, and their advantages and disadvantages are highlighted.
Collection
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.