基于独立成分分析和支持向量机的图像型火灾探测

• 作者: 梁俊山 王慧琴 胡燕 马宗方
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像型火灾探测 独立成分分析 支持向量机 模糊聚类 归一化
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 典型应用
• 页码范围: 889-892
• 分类号: TP181|TP391.9
• 字数: 4235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00889

摘要

图像型火灾探测具有非接触性、反应快等优点,可有效解决大空间火灾探测难题,是火灾探测新的研究方向,其核心问题是火焰和干扰物的分类识别.常用方法是提取火焰在图像上表现的单个或某几个特征信息作为识别依据,需要设置大量经验阚值,识别率常因特征选择不合适而受到影响.通过对火焰整体特性的研究,提出了基于独立成分分析和支持向量机的火焰探测方法.首先在RGB空间建立颜色模型对连续数帧火灾图像预处理,并进行频闪特性和模糊聚类分析提取疑似目标区域,根据独立成分分析线性变换一对一和可逆性估计出基函数描述火焰图像特征,最后用支持向量机模型实现火灾探测.实验结果表明,该方法提高了图像型火灾探测精度和速度,可适用于多种火灾探测场景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡燕	西安建筑科技大学管理学院	35	252	10.0	14.0
5	王慧琴	西安建筑科技大学管理学院	128	1203	18.0	29.0
9	马宗方	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	24	195	9.0	13.0
10	梁俊山	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	6	69	5.0	6.0