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基于多特征融合的早期野火烟雾检测
被引量：
7
1
作者
张斌
魏维
何冰倩
《成都信息工程大学学报》
2018年第4期408-412,共5页
随着计算机技术的不断发展,基于计算机视觉和模式识别的森林火灾烟雾检测算法具有很大的应用前景。针对目前检测方法适应性不强、在复杂环境下检测识别率不高的问题,提出一种通过融合烟雾多个特征的方法来检测识别早期林火烟雾。算法首...
随着计算机技术的不断发展,基于计算机视觉和模式识别的森林火灾烟雾检测算法具有很大的应用前景。针对目前检测方法适应性不强、在复杂环境下检测识别率不高的问题,提出一种通过融合烟雾多个特征的方法来检测识别早期林火烟雾。算法首先通过一种结合改进的四帧差分法和高斯混合背景建模的算法提取运动前景;然后利用烟雾颜色特征、小波变换分析和LBP纹理特征,利用多特征线性融合并通过K最近邻(KNN)分类算法进行识别。通过在不同视频场景中的实验,证明了该方法在烟雾检测能力上的有效性。
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关键词
四帧差分法
高斯混合
多特征线性融合
K最近邻分类算法
烟雾检测
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题名
基于多特征融合的早期野火烟雾检测
被引量：
7
1
作者
张斌
魏维
何冰倩
机构
成都信息工程大学计算机学院
出处
《成都信息工程大学学报》
2018年第4期408-412,共5页
基金
四川省教育厅重点科研资助项目(17ZA0064)
文摘
随着计算机技术的不断发展,基于计算机视觉和模式识别的森林火灾烟雾检测算法具有很大的应用前景。针对目前检测方法适应性不强、在复杂环境下检测识别率不高的问题,提出一种通过融合烟雾多个特征的方法来检测识别早期林火烟雾。算法首先通过一种结合改进的四帧差分法和高斯混合背景建模的算法提取运动前景;然后利用烟雾颜色特征、小波变换分析和LBP纹理特征,利用多特征线性融合并通过K最近邻(KNN)分类算法进行识别。通过在不同视频场景中的实验,证明了该方法在烟雾检测能力上的有效性。
关键词
四帧差分法
高斯混合
多特征线性融合
K最近邻分类算法
烟雾检测
Keywords
four-frame difference
Gaussian mixture model
multi-features linear fusion
KNN classifier
smoke detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多特征融合的早期野火烟雾检测
张斌
魏维
何冰倩
《成都信息工程大学学报》
2018
7
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