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为了提高火焰检测的准确率和鲁棒性,提出了一种基于支持向量机(SVM)的火焰检测算法。首先根据火焰的颜色和运动特性,结合YCb Cr颜色高斯模型和Vi Be算法提取疑似火焰区域;为了提高检测的鲁棒性,并降低计算量,以秒为检测周期,提取疑似火焰区域的动、静态特征;最后将特征向量送入预训练好的SVM中进行最终判决。仿真实验表明,该算法具有较高的准确率,同时满足实时性要求。