基于MATLAB的火灾烟雾检测系统 可以识别视频和图像 有代码注释最近在折腾视频分析的项目发现用MATLAB搞烟火检测还挺有意思。今天就跟大伙唠唠怎么用颜色特征和运动检测来揪出视频里的火灾苗头。先放个效果图镇楼想象一下正常画面突然框出红色烟雾区域——这玩意儿对森林防火或者仓库监控应该挺实用。基于MATLAB的火灾烟雾检测系统 可以识别视频和图像 有代码注释先说说整体思路烟火在颜色空间里有明显特征比如HSV中的高饱和度再加上动态扩散的运动特性。咱分三步走视频预处理→颜色特征提取→运动区域分析。MATLAB的视频读取器用起来是真香videoObj VideoReader(forest_fire.mp4); frame readFrame(videoObj); imshow(frame); % 这里有个坑不同视频的色域可能不一致 % 上周处理无人机视频时就碰到过YUV转换问题颜色空间转换是重头戏。RGB转HSV后烟雾的色相和饱和度范围比较集中。实测发现烟雾的H分量在0~0.1红色系S在0.3~0.8之间效果最佳hsvFrame rgb2hsv(frame); % 红色通道阈值 hMask (hsvFrame(:,:,1) 0) (hsvFrame(:,:,1) 0.1); sMask (hsvFrame(:,:,2) 0.3) (hsvFrame(:,:,2) 0.8); combinedColorMask hMask sMask;但这样会误伤红衣路人或者红色车辆。这时候就需要运动检测来救场了。用三帧差分法捕捉动态区域和颜色特征做与运算% 缓存前三帧 prevFrame rgb2gray(readFrame(videoObj)); currFrame rgb2gray(readFrame(videoObj)); nextFrame rgb2gray(readFrame(videoObj)); diff1 imabsdiff(currFrame, prevFrame); diff2 imabsdiff(nextFrame, currFrame); motionMask diff1 15 diff2 15; % 阈值需要根据场景调整 % 工地场景建议调高到25避免机械振动误判组合颜色和运动特征后用形态学操作优化检测区域。这里有个小技巧先用腐蚀去掉噪点再用膨胀连接断裂区域finalMask combinedColorMask motionMask; se strel(disk,3); cleanMask imopen(finalMask, se); % 开运算去毛刺 filledMask imfill(cleanMask, holes); % 填充空洞最后来个实时报警机制。当检测区域超过画面10%时触发警报并在画面左上角打警示文字areaRatio nnz(filledMask)/numel(filledMask); if areaRatio 0.1 position [30 30]; frame insertText(frame, position,FIRE DETECTED!,... FontSize,40,BoxColor,red,TextColor,white); end imshow(frame);实际测试中发现几个坑点黄昏时分的火烧云容易误报解决办法加入形状扩散分析电焊作业会产生类似特征需要结合温度传感器数据浓烟和薄雾的区分正在尝试纹理分析算法完整代码里还加了进度条和参数调节滑块方便调试。有兴趣的可以在GitHub上搜FireSmokeDetection-MATLAB记得点个star哈。下期可能讲讲怎么用迁移学习搞更精准的识别或者结合无人机航拍做立体监测看大伙反馈啦。