基于稀疏表示的森林火灾火焰识别研究

• 作者: 杨秋霞 罗传文
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 森林火灾 火焰识别 稀疏表示 特征提取
• 年，卷（期）: 2014,（30）
• 所属期刊栏目: 农业信息科学
• 页码范围: 10777-10779
• 页数: 3页
• 分类号: S126
• 字数: 3686字
• 语种: 中文

摘要

为了实现森林火灾的智能识别,提出一种基于稀疏表示的林火火焰自动识别方法.以林火火焰和5类干扰物体为研究对象,每类对象从视频图像中随机选取50帧作为训练样本,150帧作为测试样本.对每幅图像提取疑似火焰区域,求取面积变化率、颜色、纹理和形状特征参数.所有训练样本的特征向量构建训练样本特征字典,对每个测试样本利用l1最小化范数计算其在训练字典上的投影系数,根据最小重构残差进行分类识别.结果表明,稀疏表示方法的识别率可达到93.56％,为林火火焰识别提供了一个有效的解决方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗传文	东北林业大学林学院	47	468	12.0	19.0
2	杨秋霞	东北林业大学林学院	2	10	2.0	2.0