基于多属性分类器融合的火焰检测算法

• 作者: 杨凯文 李双群
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 火焰检测 运动估计 决策融合 视频监控
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 系统开发与应用|Systematic development and application
• 页码范围: 113-117
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2022.03.020

摘要

火焰检测作为火灾事件自动识别的关键技术,其检测的准确性对于火灾的事先预防和快速响应尤为重要.然而,现有方法不能有效地利用火焰的综合属性给出令人满意的检测结果.本文设计了一种基于多属性的火焰检测算法,融合火焰的颜色和运动属性,提高了复杂监控视频中的火焰检测准确率.为了利用火焰的瞬时运动特性,设计了一个基于深度运动特征的运动熵描述符表示火焰的运动属性.最后,构建了一个火灾检测视频数据集,包含371个有火和无火视频片段,其中的负样本非常具有挑战性.实验结果表明,本文方法得到了良好的火焰检测性能,检测准确度达91.18％,误报率仅为8.53％.