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火災是一種給人類帶來了嚴重損失的災害，而煙霧作為火災發生初期的表現，準確地識別煙霧變得尤為重要。目前，比較成熟的傳統煙霧檢測方法是基于傳感器的探測技術，常見的有感煙、感溫、感光、感濕、感聲等煙霧探測器。但是這些基于傳感器探測技術的探測器必須在煙霧點附近才能準確的檢測出煙霧，易受監控環境的面積、溫度、濕度和氣流等因素的影響，而且只有煙霧達到一定的濃度后才能被探測器檢測到，所以傳統的探測器方法的應用范圍受到了較大限制。
視頻中類似煙霧的區域很大程度上增加了煙霧檢測的誤差，為了提高煙霧檢測的準確性，利用BP神經網絡分類器，一種基于小波特征、煙霧紋理特征以及Y分量均值特征相結合的煙霧檢測方法被提出。首先對視頻序列進行運動區域提取；然后對疑似區域提取小波特征、紋理特征以及Y分量均值特征，形成一種新的多特征組合向量；最后將特征向量輸入到BP神經網絡分類器進行檢測。實驗表明，通過這種組合特征的方法，檢測結果更有效。
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