基于快速支持向量机的图像型火灾探测算法

被引：16

作者：

马宗方 ^{[1
,2
]}

程咏梅 ^{[1
]}

潘泉 ^{[1
]}

王慧琴 ^{[2
]}

杨娜娟 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北工业大学自动化学院

[2] 西安建筑科技大学信控学院

来源：

计算机应用研究 | 2010年 / 27卷 / 10期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

快速支持向量机; 视频; 火灾探测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

图像型火灾探测的核心问题是火焰和疑似火焰物体的分类和识别。以火灾视频和疑似火灾视频为分析对象,提取了火灾图像的面积重叠率、圆形度以及火焰尖角数目三个特征量,选择快速支持向量机进行分类器训练,最终利用训练好的分类器实现了火焰及干扰物体的分类识别问题。实验结果表明,该算法提高了火灾图像的分类精度和火灾识别的准确率,同时具有较高的检测效率。

引用

页码：3985 / 3987

页数：3

共 6 条

[1]

基于统计学习理论的支持向量机算法研究.[D].唐发明.华中科技大学.2005, 05

[2] 火焰图像特征在火灾数字图像识别中的运用 [J].