一种新型的图像型火灾识别算法的研究

• 作者: 厉谨 李力 李帆
• 来源期刊: 江苏师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 火灾图像 形态特征 复合分割 图像处理 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 25-30
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4970字
• 语种: 中文

摘要

图像型火灾探测技术是一种新型的探测技术，可以有效地克服传统火灾探测技术的缺陷。针对背景复杂的火灾图像，首先利用差分技术、RGB颜色分割技术和形态特征分割技术建立3层复合分割模型，排除大部分干扰，得到火焰疑似区域；然后分析火焰疑似区域的相似性测度、面积变化值、致密度、偏心率和质心点偏移距离等特征，这些特征可以较全面地表征火灾信息；最后利用 RB F神经网络建立火灾识别模型，将提取出的火焰特征作为输入量，对火灾图像进行分类识别。仿真结果表明，该算法对不同场景的火灾识别具有较高的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	厉谨	西安工程大学电信学院	11	36	3.0	5.0
2	李力	西安工程大学电信学院	11	33	3.0	5.0
3	李帆	西安工程大学电信学院	1	2	1.0	1.0