10.3969/j.issn.1009-3044.2011.32.067
基于RBF神经网络的图像型火灾识别方法研究
火灾火焰特征的提取是图像型火灾火焰探测中的关键问题,该文提出了一种基于RBF神经网络算法的图像型火灾识别的方法,首先运用中值滤波的方法对图像进行预处理,然后提取疑似火焰区域的颜色决策、面积变化率和闪烁频率特征,最后将获取的特征值作为RBF神经网络的输入量,通过神经网络的训练获取这些特征参数包含的火灾信息,从而判断是否为火灾图像,仿真实验结果证明了算法的准确性和实时性.
火焰图像、RBF神经网络、图像型、特征提取
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TP18(自动化基础理论)
2012-02-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
7988-7990