原文服务方: 林业机械与木工设备       
摘要:
森林火灾危害性非常大,可对人类的财产和生态多样性造成巨大损害.基于SVM分类方法,将提取到的火焰动静态特征作为支持向量机的输入参数搭建了森林火灾识别系统,运用图像处理技术对火灾险情进行识别与监控.在识别过程中,提取和分析了火焰的多种特征,包括火焰的颜色、形状以及移动速度变化等,实验结果显示该系统可以准确地提取火焰的动静态特征,能够实时识别火焰情况,大大提高了智能识别火灾险情的能力.研究基于机器视觉的森林火灾检测识别系统能够有效减少森林火灾带来的影响,降低损失,提高森林火灾识别的实时性和准确性.
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文献信息
篇名 基于机器视觉的森林火灾识别系统
来源期刊 林业机械与木工设备 学科
关键词 森林火灾 机器视觉 SVM 运动目标检测 动静态特征 识别
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 研究与设计
研究方向 页码范围 12-20
页数 9页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姜树海 32 442 8.0 20.0
2 崔嵩鹤 4 2 1.0 1.0
3 朱雪 1 0 0.0 0.0
4 钟旻 1 0 0.0 0.0
5 伍泽宇 1 0 0.0 0.0
6 赵建伟 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
森林火灾
机器视觉
SVM
运动目标检测
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识别
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期刊影响力
林业机械与木工设备
月刊
2095-2953
23-1405/S
大16开
1966-01-01
chi
出版文献量(篇)
4723
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