基于图像识别的秸秆焚烧事件检测

摘要：

针对传统火灾检测存在的对周围环境要求比较高,且研究对象多数属于室内或者商业设施等现象,提出了基于滑动窗口图像特征提取的多特征融合和SVM相结合的秸秆焚烧火灾检测算法.首先在YCbCr空间模型下使用Otsu(大津算法)对火焰图像进行前景检测,再对所检测到的前景使用颜色判别方法,得到候选火焰区域,然后使用滑动窗口在这些区域上进行移动,在每一个窗口内提取HOG特征、灰度共生矩阵特征、颜色矩特征,将这些特征分别送入SVM训练得到不同的分类器进行秸秆焚烧事件检测.最后根据投票方法将三种特征进行融合,最终检测出是否发生火灾.实验结果表明,该算法实现简单,识别率高,可达到86.67%.且由于算法基于火灾的静态特征,更能体现火焰的固有图像特征,与其他类型的火焰检测相比,适用性更强.

关键词：颜色模型、滑动窗口、单一特征提取、多特征融合

所属期刊栏目：27

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：江苏省重点研发计划项目BE2015707;江苏省水利科技项目资金资助项目2012034

在线出版日期：2017-06-30（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：69-72,76