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烟雾特征融合的火灾识别方法研究
作者姓名:张玉强  张渊鑫
作者单位:延安大学物理与电子信息学院
基金项目:国家自然科学基金项目(61961041);;陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JM-363);
摘    要:
针对基于图像的火灾识别方法易受干扰、误报率高等问题,提出一种基于烟雾特征融合的火灾识别方法。该方法根据火灾烟雾独特的纹理和边缘梯度特征,利用HSV颜色空间进行颜色特征提取,得到疑似烟雾区域;通过等价局部二值模式(ULBP)及方向梯度直方图(HOG)提取烟雾纹理和边缘梯度,得到特征向量,再将特征向量输入线性支持向量机(LinearSVC)进行测试和烟雾识别。研究结果表明,算法抗干扰性强,检测率高,为快速准确的火灾预警提供了算法依据。

关 键 词:图像处理  烟雾图像识别  特征融合  机器学习
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