基于特征融合的变电站火灾视频识别算法

摘要：

由于传统方法无法准确检测出变电站火灾的发生情况,因此设计基于特征融合的变电站火灾视频识别算法.首先通过高斯滤波算法对图像进行预处理,其次使用三原色光模型定位可疑的目标区域,最后利用图像的相关性、面积变化情况以及尖角数量提取可疑区域的特征,基于特征融合算法识别变电站发生火灾的情况.实验结果表明:基于特征融合的变电站火灾视频识别算法检测出火焰温度为250℃,而传统算法所检测出的火焰温度只有100℃,该算法测得的火焰温度较为准确;并且,将检测的数据信息输入指令后得到的结果是0.987 6,比传统算法所得结果更趋近于1,由此可见所基于特征融合的变电站火灾视频识别算法应用价值较大.

关键词：特征融合、变电站、火灾、视频识别、火焰检测

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：64-66