考虑颜色特征最优组合的CART决策树火灾图像识别方法

李海; 孙鹏

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考虑颜色特征最优组合的CART决策树火灾图像识别方法

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摘要

针对火灾图像识别过程中颜色特征数量多、特征间相关性复杂、难以在多维特征融合过程中有效融合图像颜色特征等问题,提出1种考虑颜色特征最优组合的CART决策树火灾图像识别方法。首先,在Lab、RGB、HSV 3种色彩模式下基于图像颜色特征提取火灾图像特征序列;其次,分别在3种色彩模式下基于精细决策树与特征随机排列组合方法提取颜色特征中最优组合特征;最后,将提取的火灾图像最优组合特征序列作为CART决策树输入进行模型训练,并通过测试样本以及其他机器学习方法进行模型泛化能力的分析。研究结果表明:本文方法寻找出识别火灾图像的最优颜色特征组合为“Kb1+Var1+Kg+Kb2+Var2+Kh+Ks+Kv”;CART决策树方法对于火灾图像识别的测试准确度可达84.5%,其分类效果明显优于其他决策树类与集成树类方法;9折为最佳交叉验证折数,其测试准确度可达86.47%,与5折交叉验证相比明显提升14.77%。研究结果可为火灾图像识别提供方法基础。

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来源
《中国安全生产科学技术》 |2023年第1期|202-208|共7页
作者
李海; 孙鹏;
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作者单位

中国民用航空飞行学院民航安全工程学院;

中国民用航空飞行学院民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室;

中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;爆炸安全与防火、防爆;
关键词
图像识别; 特征贡献度; CART决策树; 优化决策树; 基尼指数;

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