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题名室内火灾高浓度烟雾环境火点增强识别仿真
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作者
郑凌华
戚张豪
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机构
华东理工大学
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出处
《计算机仿真》
2024年第3期195-199,共5页
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文摘
火灾火点在形态上均具有不确定性,尤其在高浓度烟雾火灾环境中火点还具有随机透明度,易与图像的背景部分混合,导致火点位置识别难度较高。为此,提出室内火灾高浓度烟雾环境火点增强识别方法。对高浓度烟雾图像去噪、锐化以及分割处理,完成目标区域轮廓的提取。基于此,提取目标轮廓并对其增强,获取目标区域中火点的特征向量,结合孪生支持向量机对火点特征展开分类,实现室内火灾高浓度烟雾环境的火点的精准识别。实验结果表明,上述方法的火点识别精度高于98%,耗时低于210ms,且能够有效提取火点目标特征,证明了研究方法的应用效果更好,可靠性更高。
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关键词
室内火灾
高浓度烟雾环境
目标增强
火点识别方法
孪生支持向量机
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Keywords
Indoor fire
High-concentration smoke environment
Target enhancement
Fire point identification
Twin support vector machine TWSVM
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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