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基于计算机视觉的火苗检测算法研究
被引量:
1
1
作者
牛犇
包德尧
《信息记录材料》
2022年第12期168-170,共3页
火灾发生初期对火苗进行有效检测能够避免较大险情的发生,然而目前的火焰检测方法对燃烧初始阶段的微小火苗检测效果较弱。本文提出一种在HSV颜色模型下使用欧式距离与外接矩形中心点相结合的火苗区域判定算法,结合火苗的动态特征、静...
火灾发生初期对火苗进行有效检测能够避免较大险情的发生,然而目前的火焰检测方法对燃烧初始阶段的微小火苗检测效果较弱。本文提出一种在HSV颜色模型下使用欧式距离与外接矩形中心点相结合的火苗区域判定算法,结合火苗的动态特征、静态特征与纹理特征进行多特征融合,使得火苗检测更加精确。实验结果显示,本文所提出的火苗检测算法能够对燃烧初始阶段的微小火苗进行实时检测,检测精度大大提高。
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关键词
火苗检测
HSV模型
支持向量机
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职称材料
题名
基于计算机视觉的火苗检测算法研究
被引量:
1
1
作者
牛犇
包德尧
机构
金陵科技学院电子信息工程学院
出处
《信息记录材料》
2022年第12期168-170,共3页
文摘
火灾发生初期对火苗进行有效检测能够避免较大险情的发生,然而目前的火焰检测方法对燃烧初始阶段的微小火苗检测效果较弱。本文提出一种在HSV颜色模型下使用欧式距离与外接矩形中心点相结合的火苗区域判定算法,结合火苗的动态特征、静态特征与纹理特征进行多特征融合,使得火苗检测更加精确。实验结果显示,本文所提出的火苗检测算法能够对燃烧初始阶段的微小火苗进行实时检测,检测精度大大提高。
关键词
火苗检测
HSV模型
支持向量机
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于计算机视觉的火苗检测算法研究
牛犇
包德尧
《信息记录材料》
2022
1
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