基于遗传神经网络的火灾图像识别及应用

• 作者: 仲元红 刘晓明 史海山 吕厚余
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 火灾识别 火灾特征 神经网络 监控系统
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理技术
• 页码范围: 233-236
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2006.11.067

摘要

传统的火灾检测方法一般采用感烟、感温、感光探测器以及红外对射探测.本文提出了一种基于图像视觉特征的火灾检测方法,根据火灾火焰处于近红外波段的特征,采集近红外图像,并利用火灾初期火焰变化的各种特征信息,用图像处理方法提取这些特征值,并把其作为输入,利用遗传神经网络对其进一步识别,从而进行火灾判别,并进一步设计了基于以上思想的火灾识别系统.实验结果表明,该系统比传统系统更进一步减少了误报率且具有响应快、监控范围广等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕厚余	重庆大学电气工程学院	26	351	12.0	18.0
2	刘晓明	重庆大学通信工程学院	126	1102	15.0	28.0
3	仲元红	重庆大学通信工程学院	24	198	8.0	13.0
4	史海山	重庆大学电气工程学院	1	37	1.0	1.0