HOG特徴量を用いた煙検知の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS16065

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2016/03/29

タイトル(英語): Smoke Detection using HOG Features

著者名: 木村 駿太(日本大学),門馬 英一郎(日本大学),小野 隆(日本大学),江幡 弘道(ホーチキ株式会社),万本 敦(ホーチキ株式会社)

著者名(英語): Shunta Kimura(Nihon University),Eiichiro Momma(Nihon University),Takashi Ono(Nihon University),Hiromichi Ebata(HOCHIKI Corporation),Atsushi Mammoto(HOCHIKI Corporation)

キーワード: ＨＯＧ|ＳＶＭ|煙検知|画像処理|HOG|SVM|Smoke Detection|Image processing

要約(日本語): 本稿では監視カメラ等の映像から煙を検知する方法について検討する。サポートベクタマシンの学習に煙のHOG特徴量を用いた結果，本手法による煙検知が可能であることを示した。

要約(英語): This paper proposes a method to detect smoke in surveillance camera images. We used HOG features of smoke images as positive samples for training the Support Vector Machine. As a result, we showed that the detection of smoke using this method was possible.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,519 Kバイト