基于AdaBoost RBF神经网络的火灾烟雾检测

王文豪; 严云洋

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基于AdaBoost RBF神经网络的火灾烟雾检测

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摘要

为了解决大空间场所的火灾早期预警问题,减少环境变化对预报的影响,从烟雾的视觉特征角度探讨了视频火灾烟雾检测方法.该算法首先采用背景减除法获得差分图像,接着对差分图像进行二值化,并结合数学形态学提取可疑区域,然后从可疑区域提取颜色特征、运动特征和形状特征,最后使用基于AdaBoost的RBF神经网络进行识别,判断场景中是否有烟雾出现.试验表明,该方法能有效地检测出烟雾并且具有较好的抗干扰能力,提高了烟雾检测的准确率,具有较好的工程应用价值.

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来源
《河南理工大学学报（自然科学版）》 |2014年第2期|132-138|共7页
作者
王文豪; 严云洋;
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作者单位

淮阴工学院江苏淮安223003;

淮阴工学院江苏淮安223003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
背景减除法; 特征提取; RGB归一化; AdaBoost; RBF神经网络;

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