【摘 要】
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针对神经网络算法在火灾探测中容易陷入局部最优的缺点,提出一种利用支持向量机分析二值化图像光亮区域的形状特征进行火灾探测的方法。该方法依据火焰的RGB颜色分布特点对原
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针对神经网络算法在火灾探测中容易陷入局部最优的缺点,提出一种利用支持向量机分析二值化图像光亮区域的形状特征进行火灾探测的方法。该方法依据火焰的RGB颜色分布特点对原始图像进行二值化,并将目标区域主要形状特征及其变化值作为火灾判据输入至支持向量机算法实现火灾识别。通过不同环境的火灾实验,采集得到火灾图像和干扰图像1036幅,从中选取150幅图像作为支持向量机的训练集进行学习。实验结果表明,在少数图像训练的情况下,选用高斯径向核函数和序列最小化优化算法的支持向量机算法可以有效地对图像进行模式识别,判断准确率达
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