基于证据理论和神经网络的烟雾图像检测

摘要：

烟雾图像检测对于预防火灾具有重要的研究意义,烟雾受到空气和自身扩散的作用,变化过程十分复杂,导致传统方法的检测效果差,为了解决该难题,提出证据理论和神经网络的烟雾图像检测方法.研究了当前烟雾图像检测状态,找到引起当前方法检测效果差的原因,提取烟雾图像特征,并采用神经网络得到烟雾图像检测结果,最后根据证据理论对神经网络的烟雾图像检测结果进行融合,并通过烟雾图像检测实验进行可行性验证,该方法烟雾图像检测正确率超过95%,获得了令人满意的烟雾图像检测结果.

关键词：烟雾图像、烟雾检测、证据理论、火灾报警、神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TN911.73-34;TP391

资助基金：绥化学院2015年科学技术研究项目:基于嵌入式视觉的火灾检测的研究K1502003

在线出版日期：2017-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：55-58