【摘 要】
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针对目前方法对火灾危险源进行辨识过程中，由于未能在火灾危险源辨识前对数据进行平滑去噪处理，导致该方法在危险源辨识时，存在辨识精度低、最大热释放率与实际值相差大以及危险源增长系数高的问题，提出基于机器视觉的实验室火灾危险源辨识方法。方法首先对实验室数据进行全方位采集，通过对采集数据离群点滤除以及法向量的估计实现数据的平滑去噪；再使用差分进化法对机器视觉中的在线序列极限学习机进行优化；最后将平滑去噪后
【基金项目】
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江苏省教育部产学合作协同育人项目（202101225010）；
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针对目前方法对火灾危险源进行辨识过程中，由于未能在火灾危险源辨识前对数据进行平滑去噪处理，导致该方法在危险源辨识时，存在辨识精度低、最大热释放率与实际值相差大以及危险源增长系数高的问题，提出基于机器视觉的实验室火灾危险源辨识方法。方法首先对实验室数据进行全方位采集，通过对采集数据离群点滤除以及法向量的估计实现数据的平滑去噪；再使用差分进化法对机器视觉中的在线序列极限学习机进行优化；最后将平滑去噪后的实验室数据放入优化后的学习机中进行训练，从而实现实验室火灾危险源的辨识。实验结果表明，运用该方法识别危险源时，辨识精度高，最大热释放率与实际值相接近，危险源增长系数低。
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