多特征融合与相关向量机的火灾烟雾识别方法

• 作者: 蔡荣文
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 火灾烟雾 运动特征 相关向量机
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 259-263
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3401字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2324.2016.02.019

摘要

针对当前单一特征以及简单组合特征描述火灾烟雾状态的不足，以提高火灾烟雾识别准确性为目标，本文提出了一种多特征融合和相关向量机的火灾烟雾识别方法(MF-RVM)。首先获取火灾烟雾的可疑区域，并提取火灾烟雾可疑区域的静态和动态特征，然后利用主成分析法对静态和动态特征进行融合，消除特征之间冗余，最后利用相关向量机对融合特征进行训练，建立火灾烟雾识别模型。采用多个火灾烟雾视频图像在Matlab2012平台上对MF-RVM的识别性能进行仿真测试。结果表明，MF-RVM能够有效地对火灾烟雾进行识别，平均识别率达到了95%以上，并且提高火灾烟雾识别效率，以满足火灾烟雾识别的实时性要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡荣文		12	7	1.0	2.0