【摘 要】
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为解决森林火灾监测系统中由于林火行为监测样本数据量大、维数多导致监测误报率高、实时性差等问题,提出一种基于计算机视觉的支持向量机算法进行森林火灾监测,提升识别精度
【机 构】
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黑龙江省森林保护研究所,东北林业大学机电工程学院
【基金项目】
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黑龙江省森林工业总局应用研究项目(sgzjY2015021)
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为解决森林火灾监测系统中由于林火行为监测样本数据量大、维数多导致监测误报率高、实时性差等问题,提出一种基于计算机视觉的支持向量机算法进行森林火灾监测,提升识别精度,实现全天候林火自动监测预警。首先,获取图像进行预处理,并初步判别图像中是否存在烟火区域;然后,进行林火特征提取,训练样本生成特征向量,采用基于径向基核函数与多项式核函数的SVM算法进行烟火识别;最后,选取多功能森林防火机动巡查灭火装备为试验平台应用该算法进行试验验证。结果表明：所提出算法具有理想的森林火灾识别效果,识别准确率高达97.82%,并
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