基于视频图像的火灾探测方法研究

摘要：

传统的火灾检测手段存在传播速度慢、信息量损失、稳定性较差和实时信息无法存储等缺陷。而基于图像处理技术的火灾探测技术可以有效克服上述弊端，具有更广阔的应用前景。本文将粗糙集与支持向量机模型相结合，提取原始帧图像的7种特征变量，利用不同的属性约简算法对其进行属性降维，利用上述两种约简结果作为支持向量机的输入向量，对支持向量机训练后测试该分类模型的识别效率。实验结果表明：不同属性约简算法对分类器识别率的影响不同，基于属性重要性的属性约简算法更适合该实验环境下的火焰识别。

关键词：火灾检测、粗糙集、支持向量机

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2015-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：166-168