一种基于多尺度局部纹理特征和CART决策树的野外火灾火焰图像识别算法

• 作者: 冯丽琦 孙一超 赵亚琴 龚云荷
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 火焰识别 Uniform LBP Gabor滤波 CART决策树 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 194-198
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3340字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.05.033

摘要

为了消除野外环境中枯草、枯树枝、枯树叶等干扰对象对野外火灾识别的影响,提高火焰识别的准确率,提出一种新的基于Gabor滤波和局部二值模式(LBP)的多尺度局部纹理特征提取方法,并构建Adaboost-SVM火焰图像分类器.利用火焰的颜色特征提取出疑似火焰区域;对疑似火焰区域进行Gabor滤波,再对Gabor滤波后不同尺度下的图像以16×16的像素邻域网格作为采样窗口,采用LBP提取其纹理特征;运用CART决策树对LBP特征向量进行降维,将分类回归树算法(CART)选择出来的特征输入到支持向量机(SVM)训练分类器,进行火灾火焰图像识别.实验结果表明,野外火灾火焰的识别准确率为96％,证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵亚琴	南京林业大学机械电子工程学院	24	111	6.0	9.0
2	冯丽琦	南京林业大学机械电子工程学院	2	2	1.0	1.0
3	孙一超	南京林业大学机械电子工程学院	4	7	2.0	2.0
4	龚云荷	南京林业大学机械电子工程学院	2	2	1.0	1.0