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火灾是一种给人类带来了严重损失的灾害，而烟雾作为火灾发生初期的表现，准确地识别烟雾变得尤为重要。目前，比较成熟的传统烟雾检测方法是基于传感器的探测技术，常见的有感烟、感温、感光、感湿、感声等烟雾探测器。但是这些基于传感器探测技术的探测器必须在烟雾点附近才能准确的检测出烟雾，易受监控环境的面积、温度、湿度和气流等因素的影响，而且只有烟雾达到一定的浓度后才能被探测器检测到，所以传统的探测器方法的应用范围受到了较大限制。
视频中类似烟雾的区域很大程度上增加了烟雾检测的误差，为了提高烟雾检测的准确性，利用BP神经网络分类器，一种基于小波特征、烟雾纹理特征以及Y分量均值特征相结合的烟雾检测方法被提出。首先对视频序列进行运动区域提取；然后对疑似区域提取小波特征、纹理特征以及Y分量均值特征，形成一种新的多特征组合向量；最后将特征向量输入到BP神经网络分类器进行检测。实验表明，通过这种组合特征的方法，检测结果更有效。
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