1.一种基于视频分析的烟雾判定方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：采集得到监控视频中的n帧图像，记为I1,I2,…,In；利用YOLOv5对任意第i帧图像Ii进行烟雾检测，得到Ki个候选烟雾区域，并将其中的第k个候选烟雾区域记为其中， 表示第k个候选烟雾区域左上角的坐标， 表示第k个候选烟雾区域右下角的坐标；

步骤2：计算得到n帧图像的相邻帧变化，得到图像集合S＝{I1a,I2a,…,In‑1a}；

步骤2.1：对任意Ii和Ii+1进行HSV阈值过滤，i＝1,2,…,n‑1，将图像从RGB颜色空间转为HSV颜色空间，得到图像Gi和Gi+1，设定过滤条件Q＝{V∈[150,255],S∈[0,25]},对Gi和Gi+1的每个像素点的HSV值进行判定，即根据式(1)、(2)和(3)对Ii和Ii+1进行过滤，得到Ii和Ii+1在过滤条件Q下过滤后的图像Iiq和Ii+1q，Ii和Ii+1中不满足过滤条件的像素的RGB值均被置零，HSV阈值过滤公式如下：其中，IiR(x,y)、IiG(x,y)和IiB(x,y)分别为Ii中在坐标(x,y)处的像素点的RGB值，GiS(x,y)和GiV(x,y)分别为Ii中在坐标(x,y)处的像素点的SV值，IiqR、IiqG和IiqB分别为Ii中在坐标(x,y)处的像素点经过阈值过滤后的RGB值，该值保存在过滤后的图像Iiq中，对于Ii+1进行相同的操作，得到过滤后的图像Ii+1q；

步骤2.2：根据式(4)计算Iiq中任意坐标(x,y)处的像素点的RGB值总和Ciq(x,y)，采用同样的方法计算得到Ii+1q中任意坐标(x,y)处的像素点的RGB值总和Ci+1q(x,y)；根据式(5)计算相邻帧Iiq和Ii+1q的变化图像Iia；

Ciq(x,y)＝IiqR(x,y)+IiqG(x,y)+IiqB(x,y)    (4)其中，Iia(x,y)表示Iia中在坐标(x,y)处的像素点的值；

步骤2.3：对图像Iia进行腐蚀和膨胀；

步骤3：取S1＝{Ii‑t‑1a,Ii‑ta,…,Ii‑1a}，S2＝{Iia,Ii+1a,…,Ii+t‑1a}，S1为第i帧图像前面的t帧的相邻帧变化图像，S2为第i帧图像后面的t帧的相邻帧变化图像，1≤i‑t≤n，根据式(6)计算S1和S2中图像像素累积变化，得到图像R1和R2；

其中，|表示按位或操作；

步骤4：从R1和R2中选取与候选烟雾区域 重合的图像，得到R1ik和R2ik，

统计R1ik和R2ik图像中三通道均为255的像素数，记为U1ik和U2ik，若U1ik/U2ik＜0.5，则认为处存在烟雾。