基于图像识别的秸秆焚烧事件检测

• 作者: 李士进 聂建豪
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 颜色模型 滑动窗口 单一特征提取 多特征融合
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 69-72,76
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 3983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.05.015

摘要

针对传统火灾检测存在的对周围环境要求比较高,且研究对象多数属于室内或者商业设施等现象,提出了基于滑动窗口图像特征提取的多特征融合和SVM相结合的秸秆焚烧火灾检测算法.首先在YCbCr空间模型下使用Otsu(大津算法)对火焰图像进行前景检测,再对所检测到的前景使用颜色判别方法,得到候选火焰区域,然后使用滑动窗口在这些区域上进行移动,在每一个窗口内提取HOG特征、灰度共生矩阵特征、颜色矩特征,将这些特征分别送入SVM训练得到不同的分类器进行秸秆焚烧事件检测.最后根据投票方法将三种特征进行融合,最终检测出是否发生火灾.实验结果表明,该算法实现简单,识别率高,可达到86.67%.且由于算法基于火灾的静态特征,更能体现火焰的固有图像特征,与其他类型的火焰检测相比,适用性更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李士进	河海大学计算机与信息学院	47	288	9.0	14.0
2	聂建豪	河海大学计算机与信息学院	1	4	1.0	1.0