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6.2烟火检测算法的组成模块运行烟火检测算法是为了确认在监测森林地区的相机的视野范围内是视图中缓慢移动物体的检测(2)烟色地区的检测(3)图像中上升物体的图像帧中x位置的像素都分别运用决策函数 (假)，但是输出代表每一个传入样本x的零均值实数。如果输出正(负)数，那么独立的算法判定出在相机观测范围内有(无)森林烟火。决策函置信度。输出值越大，算法的置信度越率运动的物体看起来在离相机距离远的地方比在离相机距离近的地方移动的要慢(像素/秒)。假设在不同的背景图像Bfast(x,n)XX是固定的X是移动的(6.1)图像中有实质的差异存在，那么就会有缓慢移动物体存在的警报产生，并的决策函数输出值是由两个不同背景图像的h的烟在相机里移动的更慢。所以，在这些远距离的烟色区域在背景图像low 色区域的检测成份立刻就会化碳，水蒸气，一氧化碳，尤其重要，氮的氧化物，微量矿物质以及一些其他的化合物[2].上升的烟呈现灰灰的颜色主要是由于释放出的火焰的成分中含有的水蒸气和碳的小颗粒。这些区域可以通过在YUV色彩空间中区的信值应该说明以上的这些特征。其他值，置信值变成-1.3有烟雾上升区域的检测的初级阶段烟雾区域会扩散到天空中。烟缕的这个特征可以中三态的隐式马尔可夫模型。在缓慢移动的区域中随时间连续变换的最上面的像素就相当于一个一维的特征信号，记作F=f(n)，这个信号适用于如图6.2所示的马尔可夫模型。其中的一个模型(λ1)对应真正产生烟火的区域，另一个模型(λ2)对应有云或者云影的区域。这些模 当在λ1模型下获得观测到的目标函数F=f(n)的概率高于当在λ2模型下获得观测到的目标函数F=f(n)的概率时，缓慢移动的区域判定为n错误警报的主要原因。令人遗憾的是，与发生森林火灾的地区判断一个地区是否有阴影的决策函数要根据[41]中的阴影检测方法来定的向量角度值偏而我们的目标正是实而，我们可以定义具有其他阈值的其”，并且通过减小决策函数

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