對于目前火災探測方法中存在檢測率低、誤報率高的普遍現(xiàn)象,提出了一種基于融合特征與支持向量機(SVM)的視頻火焰檢測算法。使用一種改進自適應混合高斯建模法獲得視頻里的運動目標,并結(jié)合火焰顏色模型分離出火焰疑似區(qū)域;獲取疑似區(qū)域的動態(tài)、幾何、紋理等特征;融合特征量,利用已訓練的SVM完成識別。在測試視頻集上的實驗結(jié)果表明,該算法檢測效果好,且耗時短。

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【文章目錄】：
0 引言
1 基于背景減除法和火焰顏色模型的疑似火焰區(qū)域檢測
2 火焰特征提取
    2.1 圓形度
    2.2 矩形度
    2.3 紋理特征
    2.4 面積變化率
    2.5 形狀相似度
    2.6 頻閃特征
3 基于GSA優(yōu)化的SVM的火災檢測
4 實驗結(jié)果與分析
5 結(jié)論



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