早期火焰探测增强型算法性能的实验分析

介绍了基于MV早期火焰探测算法的性能,并详细介绍了该算法的实验分析过程,同时结合实验数据给出了关于该算法的性能评价和阶段性结论以及进一步研究的要点和趋向。

基于机器视觉的早期火焰探测算法研究

目的针对基于机器视觉(MVFDS)的火焰探测系统存在着虚警误报的问题提出了一种增强型算法,用以改善系统性能。方法分析了新算法的5个附加功能,即用于减少虚警误报的3种功能:突变探测功能、前景平均色素计算功能、前景色素比计算功能,以及用于改善系统功效和灵敏度的两个功能:设置前景边界框功能和三级触发报警功能。结果给出了基于新算法的决策过程和实验效果。结论文中采用的参数计算和决策方法一方面减少了虚警率,另一方面利用前景框提高了处理速度,同时三级触发报警使用户可以灵活地采用最佳方案应对各种火焰情况,使系统的探测性能得到提高。