10.3969/j.issn.2095-2163.2022.03.020
基于多属性分类器融合的火焰检测算法
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%.
火焰检测、运动估计、决策融合、视频监控
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TP391(计算技术、计算机技术)
2022-04-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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