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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>傳感與控制>基于局部特征過濾和極限學(xué)習(xí)機(jī)的快速火焰識別方法

      基于局部特征過濾和極限學(xué)習(xí)機(jī)的快速火焰識別方法

      2017-12-11 | rar | 0.80 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　傳統(tǒng)的基于物理信號的火焰識別方法易被外部環(huán)境干擾，且現(xiàn)有火焰圖像特征提取方法對于火焰和場景的區(qū)分度較低，從而導(dǎo)致火焰種類或場景改變時識別精度降低。針對這一問題，提出一種基于局部特征過濾和極限學(xué)習(xí)機(jī)的快速火焰識別方法，將顏色空間信息引入尺度不變特征變換（ SIFT）算法。首先，將視頻文件轉(zhuǎn)化成幀圖像，利用SIFT算法對所有圖像提取特征描述符；其次，通過火焰在顏色空間上的信息特性進(jìn)一步過濾局部噪聲特征點(diǎn)，并借助關(guān)鍵點(diǎn)詞袋（BOK）方法，將特征描述符轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的特征向量；最后放入極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，從而快速得到火焰識別模型。在火焰公開數(shù)據(jù)集及真實(shí)火災(zāi)場景圖像進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提方法對不同場景和火焰類型均具有較高的識別率和較快的檢測速度，實(shí)驗(yàn)識別精度達(dá)97qo以上；對于包含4301張圖片數(shù)據(jù)的測試集，模型識別時間僅需2. 19 s；與基于信息熵、紋理特征、火焰蔓延率的支持向量機(jī)模型，基于SIFT、火焰顏色空間特性的支持向量機(jī)模型，基于SIFT的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型三種方法相比，所提方法在測試集精度、模型構(gòu)建時間上均占有優(yōu)勢。

      基于局部特征過濾和極限學(xué)習(xí)機(jī)的快速火焰識別方法

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