用两层分类算法进行视频烟雾检测

• 作者: 仝伯兵 王士同
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 两层分类 平均绝对误差 基于概率 烟雾检测 离散余弦变换
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 301-306
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6660字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.3.062

摘要

为提高视频烟雾检测的准确性,提出一种基于概率的两层最近邻自适应度量分类算法(PTLNN)来进行烟雾检测.该算法以最小化平均绝对误差为原则,结合AdaBoost和KNN算法的优势,充分考虑局部和全局的样本分布,能明显提升分类精度.采用离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)两种方式对烟雾特征进行提取,并验证算法性能.通过与传统算法的对比实验发现,采用离散余弦变换并结合PTLNN算法在视频烟雾检测方面具有更好的效果,既满足实时性要求又提高了检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学数字媒体学院	528	3424	23.0	37.0
2	仝伯兵	江南大学数字媒体学院	6	18	3.0	4.0