期刊专题

10.16652/j.issn.1004-373x.2018.13.010

基于图像处理技术的火灾识别方法的应用与研究

引用
针对火灾图像特征提取方法使用的特征单一造成火灾误报率高的问题,在最小二乘支持向量机超参数选取在快速留一法的基础上,结合共轭梯度算法,提出改进的最小二乘支持向量机的火灾图像处理方法,构建了FR-LSSVM模型.通过对比采用BP神经网络、最小二乘法支持向量机、FR-LSSVM和标准支持向量机的实验结果可以得出,改进算法具有更好的稳定性、更快的运算速度和更高的识别率,有利于提高火灾识别的有效性,进而保护人们的生命财产安全.

图像处理、火灾识别、快速留一法、共轭梯度、BP神经网络、最小二乘支持向量机

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TN911.73-34

2018-08-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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现代电子技术

1004-373X

61-1224/TN

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2018,41(13)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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