基于逻辑回归模型的火焰检测

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为了提高图像型火焰检测算法的准确率,提升算法的运行效率,通过对火焰颜色和动态特征的研究,提出了一种基于逻辑回归(LR)模型的火焰识别算法。首先利用高斯混合模型提取画面中的运动目标,在HSV色彩空间内根据火焰颜色模型分割出疑似火焰区域;然后提取疑似火焰区域的颜色及动态特征;最后将特征量输入LR模型进行参数学习,建立关于火焰特征的火焰概率模型,用于火焰识别。实验结果表明,该火焰识别算法具有识别率高、误报率低、运行速度快等优点,在图像型火焰检测上有着良好的应用前景。
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