基于BEMD和SVM的火焰检测算法

• 作者: 严云洋 周静波 戴静 范勇 高尚兵
• 来源期刊: 常州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 二维经验模式 局部二值模式 火焰检测 纹理特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 71-77
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0411.2017.02.013

摘要

为提高火焰检测的准确性,提出了一种采用二维经验模式(BEMD)和支持向量机(SVM)的火焰检测算法.首先基于累积差分法检测运动目标,根据Ohta颜色空间找出图像中具有火焰颜色的疑似区域;其次将疑似区域图像经过BEMD分解,结合局部二值模式(LBP)对所提取到的固有模态函数(IMF)图像进行纹理特征提取;最后将提取的纹理特征结合圆形度、矩形度、重心高度输入到SVM里面进行火焰的判别.实验结果表明该方法具有较高的火焰检测率以及较低的误检率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范勇	西南科技大学计算机科学与技术学院	77	624	12.0	20.0
2	严云洋	西南科技大学计算机科学与技术学院	80	560	13.0	19.0
4	周静波	淮阴工学院计算机与软件工程学院	18	127	8.0	10.0
5	高尚兵	淮阴工学院计算机与软件工程学院	55	294	9.0	15.0
6	戴静	西南科技大学计算机科学与技术学院	4	9	2.0	3.0