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题名多特征融合与相关向量机的火灾烟雾识别方法
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作者
蔡荣文
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机构
杭州方向职业技术学院
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出处
《山东农业大学学报(自然科学版)》
CSCD
2016年第2期259-263,共5页
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基金
浙江省高等学校访问学者教师专业发展项目:基于图像处理的火灾烟雾智能探测研究(FX2014196)
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文摘
针对当前单一特征以及简单组合特征描述火灾烟雾状态的不足,以提高火灾烟雾识别准确性为目标,本文提出了一种多特征融合和相关向量机的火灾烟雾识别方法(MF-RVM)。首先获取火灾烟雾的可疑区域,并提取火灾烟雾可疑区域的静态和动态特征,然后利用主成分析法对静态和动态特征进行融合,消除特征之间冗余,最后利用相关向量机对融合特征进行训练,建立火灾烟雾识别模型。采用多个火灾烟雾视频图像在Matlab2012平台上对MF-RVM的识别性能进行仿真测试。结果表明,MF-RVM能够有效地对火灾烟雾进行识别,平均识别率达到了95%以上,并且提高火灾烟雾识别效率,以满足火灾烟雾识别的实时性要求。
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关键词
火灾烟雾
运动特征
相关向量机
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Keywords
Fire smog
motion features
relevance vector machine
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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