城市三维模型是数字城市及数字地球的重要组成部分，在汽车导航、建筑与城市规划、环境保护等方面有巨大的应用前景，因而受到国内外相关领域及政府部门的广泛关注。但是由于理论和技术并未完全成熟，现阶段主要依靠纯人工方式获取三维模型，耗时费力，因而如何大幅度地节约生产成本并提高生产效率是亟待解决的关键问题。本项目利用价格低廉的数字摄像机获取数据，率先采用基于序列图像的视频摄影测量技术进行快速三维重建，从而建立一套自动获取建筑物等的三维模型、更新低精度的数字地图、自动提取DEM并生成正射影像的理论与实验系统。本项技术的研究，不仅节约成本并提高生产效率，而且进一步丰富和发展了数字摄影测量的理论和方法，为三维城市模型以及数字城市的建立与广泛应用奠定坚实的理论与应用基础，并促进数字摄影测量向全自动化方向发展。 2100433B

传统的火灾探测技术基于烟雾颗粒、温度等物理量的传感器，难以满足大空间、大范围火灾探测的需要。本项目旨在研究如何更好地利用视频图像实现对火灾事件的探测和预警。探究智能视频火灾探测的理论新方法和关键技术，改进已有算法在火灾视频特征提取、分析等方面的不足，在视频监控系统基础上实现实时的火灾监控。研究的重点包括以下四方面内容：1）针对可见光视频场景中光照变化、类似火焰颜色和运动物体干扰等因素及形成机制，在二分光模型的基础上研究稳定可靠的视频火焰光谱特征模型和提取方法；2）针对传统小波变换的不足，研究基于Contourlet的火焰、烟雾的方向性 纹理和高频特征提取与分析技术。3）分析视频场景中烟雾弥漫运动特性，研究可靠的烟雾模糊特征提取和分析方法；4）结合SVM、神经网络等方法对火灾特征进行学习和识别，保障识别率，降低误识率。

火灾是一种常见的自然灾害，它严重影响了人民群众生命和财产的安全。如何及时、准确地探测出突发性火灾事件将火灾造成的损失降至最低，一直是人们长期关注和研究的课题。传统的火灾探测技术基于烟雾颗粒、温度等物理量的传感器，难以满足大空间、大范围火灾探测的需要。本项目旨在探索如何利用视频图像实现对火灾事件的探测和预警，在现有视频监控系统基础上实现实时的火灾监控。 本项目围绕四个方面展开工作：1、研究二分光模型在视频火焰光谱特征提取方法；2、研究基于Contourlet的火焰、烟雾的方向性纹理和高频特征提取与分析方法。3、研究可靠的烟雾模糊特征提取和分析方法；4、构建视频火灾探测原型系统。 在自然基金的支持下，项目组成员在视频火焰、烟雾探测方面取得三项主要进展：1、提出基于Contourlet变换和协方差矩阵融合的时空域火焰纹理特征，在视频火焰检测上取得良好效果。2、引入HEP模型并对LBP-TOP算子进行改进，在视频烟雾检测上取得良好效果。3、初步构建了一套视频火灾检测软件原型系统。在本项目资助期间，项目组成员发表多篇论文、提交专利申请4项，并在视频火灾检测领域培养硕士生4名。