В работе проведен анализ существующих методов, алгоритмов и систем детектирования дыма по видеопоследовательностям на открытых пространствах.

Разработан метод получения областей-кандидатов, позволяющий выделить на видеоизображении регионы-кандидаты, похожие на дым. Предварительная сегментация областей задымления осуществляется методом сопоставления блоков, при этом на предварительно выделенные блоки накладываются маски цвета и турбулентности для уточнения свойств дыма. Для классификации регионов-кандидатов использованы бустинговые случайные леса.

Предложен алгоритм верификации регионов-кандидатов, похожих на дым, с помощью пространственно-временных локальных бинарных шаблонов. Исследованы различные вариации пространственно-временных локальных бинарных шаблонов.

Выполнена проверка эффективности работы алгоритмов детектирования дыма по видеопоследовательностям, содержащим артефакты, связанные с погодными условиями и шумом на изображении.

Эффективность предложенных методов и алгоритмов подтверждена экспериментальными исследованиями с помощью созданного программного комплекса.