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基于图像特征的火焰识别与检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于火焰图像特征的火灾火焰检测及识别算法。将火焰颜色、变化率作为火灾火焰检测与识别的判据,在火焰颜色模型和变化率的基础上引入火焰尖角以及圆形度对火灾火焰图像进行进一步判定。实验结果表明,该算法能有效提高火灾火焰检测与识别的准确率,排除干扰源。 相似文献
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本文提出了一种早期油料火灾图像检测及识别算法。将火焰颜色、亮度及运动特征作为火灾检测与识别的判据,在火焰颜色模型和运动图像差分模型的基础上提出利用离散分形布朗随机增量场模型对早期油料火灾图像进行进一步的判定。模拟坑道实验结果表明,该算法能够有效提高油料火灾检测与识别的准确率,降低误报、漏报率。 相似文献
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在分析火灾图像特性的基础上,运用数字图像处理技术和模式识别技术,提出了火灾识别的思想.给出了图像处理和识别的算法,该算法采用二维最大熵自动阈值法对火灾图像进行分割处理,分割后再提取可疑区域;对可疑区域的火焰进行识别,给出火焰存在的可能性;根据火灾火焰蔓延时的面积、相似度的变化来识别、判断火灾的发生.实验证明,与传统的检测方法相比,大大地提高火灾预报的准确率. 相似文献
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为了消除野外环境中枯草、枯树枝、枯树叶等干扰对象对野外火灾识别的影响,提高火焰识别的准确率,提出一种新的基于Gabor滤波和局部二值模式(LBP)的多尺度局部纹理特征提取方法,并构建Adaboost-SVM火焰图像分类器。利用火焰的颜色特征提取出疑似火焰区域;对疑似火焰区域进行Gabor滤波,再对Gabor滤波后不同尺度下的图像以16×16的像素邻域网格作为采样窗口,采用LBP提取其纹理特征;运用CART决策树对LBP特征向量进行降维,将分类回归树算法(CART)选择出来的特征输入到支持向量机(SVM)训练分类器,进行火灾火焰图像识别。实验结果表明,野外火灾火焰的识别准确率为96%,证明了该算法的有效性。 相似文献
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利用森林早期火灾图像中火焰的特点,对火灾进行识别,主要以火焰颜色分析、火焰面积增长特性、火焰尖角特性和火焰闪烁频率作为火灾发生的四个判据。同时,对烟雾图像进行分割、提取,并结合各个方向采集到的烟雾图像进行整合,得出火灾的蔓延方向估计。火灾识别与蔓延方向估计两者相结合,可有效判断森林早期火灾的发展形势,且有较高的稳定性和可靠性,具有一定的实际意义。 相似文献
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以室内环境为应用背景,结合火灾火焰的静态和动态特征,采用了一种神经网络与加权融合的火灾火焰识别算法,对室内火灾火焰进行实时快速判决。对视频图像进行可疑运动检测,再对颜色特征进行提取,在HIS颜色空间中建立新的颜色判据,然后获取圆形度和尖峰数;研究了火焰频闪特性,将这些特征信息作为神经网络的输入端,最终利用加权融合的算法,判定区域是否为火焰。 相似文献
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针对传统火灾探测技术存在的不稳定、误判率高等缺点,着重分析了室内火灾图像与常见干扰光源图像的特点,提出用火焰区域面积变化、质心位置、尖角数、圆形度等信息作为火灾判据,并用模糊神经网络对以上特征参数进行数据融合,作出火灾判断。实验结果表明,基于模糊神经网络的信息融合算法能够有效识别出火灾火焰,提高了识别的准确率。 相似文献
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基于提升小波变换的火灾图像识别 总被引:2,自引:0,他引:2
基于提升算法的小波变换具有算法简单、运算速度快、占用存储空间小的特点。针对火灾图像实时性强、火焰边缘含有大量火灾特征信息等特点,结合图像处理技术和小波分析理论,提出基于提升小波变换的火灾图像识别方法。运用小波提升算法提取视频帧图像的边缘。通过火焰面积判据和火焰尖角判据识别是否有火灾发生,实验证明基于提升小波变换的火灾图像识别方法准确性高,实时性强。 相似文献