Computer vision-based early fire detection using enhanced chromatic segmentation and optical flow analysis technique
المؤلفون المشاركون
Khondaker, Arnisha
Khandaker, Arman
Uddin, Jia
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 6 (30 نوفمبر/تشرين الثاني 2020)، ص ص. 947-953، 7ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-11-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Recent advances in video processing technologies have led to a wave of research on computer vision-based fire detection systems.
This paper presents a multi-level framework for fire detection that analyses patterns in chromatic information, shape transmutation, and optical flow estimation of fire.
First, the decision function of fire pixels based on chromatic information uses majority voting among state-of-the-art fire color detection rules to extract the regions of interest.
The extracted pixels are then verified for authenticity by examining the dynamics of shape.
Finally, a measure of turbulence is assessed by an enhanced optical flow analysis algorithm to confirm the presence of fire.
To evaluate the performance of the proposed model, we utilize videos from the Mivia and Zenodo datasets, which have a diverse set of scenarios including indoor, outdoor, and forest fires, along with videos containing no fire.
The proposed model exhibits an average accuracy of 97.2% for our tested dataset.
In addition, the experimental results demonstrate that the proposed model significantly reduces the rate of false alarms compared to the other existing models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khondaker, Arnisha& Khandaker, Arman& Uddin, Jia. 2020. Computer vision-based early fire detection using enhanced chromatic segmentation and optical flow analysis technique. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 6, pp.947-953.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1434173
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khondaker, Arnisha…[et al.]. Computer vision-based early fire detection using enhanced chromatic segmentation and optical flow analysis technique. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 6 (Nov. 2020), pp.947-953.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1434173
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khondaker, Arnisha& Khandaker, Arman& Uddin, Jia. Computer vision-based early fire detection using enhanced chromatic segmentation and optical flow analysis technique. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 6, pp.947-953.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1434173
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 952
رقم السجل
BIM-1434173
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر