A smoke detection algorithm based on K-means segmentation

火灾探测 计算机科学 分割 烟雾 聚类分析 人工智能 图像分割 预处理器 特征(语言学) 帧(网络) 像素 计算机视觉 模式识别(心理学) 算法 工程类 建筑工程 电信 语言学 哲学 废物管理
作者
Manish Shrivastava,Princy Matlani
标识
DOI:10.1109/icalip.2016.7846590
摘要

The fire accident usually causes economical and ecological damage as well as cause danger to people's lives. Therefore, its early detection is must for controlling this damage. Also smoke is considered as main constituent of fire, thus an efficient smoke detection algorithm on sequences of frame obtained from static camera is proposed. It is based on computer vision based technology. This algorithm uses color feature of smoke & is comprised of following steps: reading the image, preprocessing, classify color pixels using k-means segmentation. This paper discusses mainly the segmentation problem. It adopts L*a*b* color space and k-means clustering algorithm to isolate the smoke from video sequences. Finally the K-means algorithm used is compared with the fuzzy c-means algorithm used previously.
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