Boosting在火灾识别中的应用研究

• 作者: 吴章宪 杨国田 杨鹏远
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 火灾识别 谱值特征 最优特征选择 Gentle Boosting
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 200-204
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4675字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.05.061

摘要

提出一种通过计算机图像识别火灾的新方法.首先根据亮度定位可疑火灾区域,对该区域中像素点提取亮度变化率及火焰面积变化率等特征,并提出一种新的谱值特征,以消除规则闪动的光源带来的干扰.之后,采用Gentle Boosting算法设计分类器,在训练的同时进行最优特征选择,实现了对特征空间的降维及分类.最后,实验给出了在多种环境下的识别结果及对细小火苗的定位结果,表明了方法在识别精度与计算时间上的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨国田	华北电力大学自动化系	57	236	9.0	12.0
2	吴章宪	华北电力大学自动化系	3	29	2.0	3.0
3	杨鹏远	华北电力大学自动化系	2	27	2.0	2.0