多特征融合与相关向量机的火灾烟雾识别方法

摘要：

针对当前单一特征以及简单组合特征描述火灾烟雾状态的不足，以提高火灾烟雾识别准确性为目标，本文提出了一种多特征融合和相关向量机的火灾烟雾识别方法(MF-RVM)。首先获取火灾烟雾的可疑区域，并提取火灾烟雾可疑区域的静态和动态特征，然后利用主成分析法对静态和动态特征进行融合，消除特征之间冗余，最后利用相关向量机对融合特征进行训练，建立火灾烟雾识别模型。采用多个火灾烟雾视频图像在Matlab2012平台上对MF-RVM的识别性能进行仿真测试。结果表明，MF-RVM能够有效地对火灾烟雾进行识别，平均识别率达到了95%以上，并且提高火灾烟雾识别效率，以满足火灾烟雾识别的实时性要求。

关键词：火灾烟雾、运动特征、相关向量机

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省高等学校访问学者教师专业发展项目:基于图像处理的火灾烟雾智能探测研究FX2014196

在线出版日期：2016-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：259-263