一种基于颜色和纹理的优化SVM火灾识别方法

徐宏宇; 续婷

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一种基于颜色和纹理的优化SVM火灾识别方法

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提出一种基于火焰颜色和纹理特征的提取方法,采用量子遗传算法优化支持向量机,构造QGA-SVM火焰图像分类器。算法利用火焰颜色特征对去噪增强后的图像提取火灾疑似区域,采用Uniform LBP提取其纹理特征;运用KPCA算法对特征向量进行降维处理,将KPCA选择出来的特征输入到经量子遗传算法优化过的支持向量机(QGA-SVM)进行图像识别。实验结果表明,提出的算法识别效果优于SVM和GA-SVM,火灾火焰的识别准确率达到90%以上,检测率有效提升。

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来源
《沈阳航空航天大学学报》 |2021年第4期|54-60|共7页
作者
徐宏宇; 续婷;
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作者单位

沈阳航空航天大学电子信息工程学院;

沈阳110136;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
火焰识别; 颜色特征; 纹理特征; 量子遗传算法; SVM;

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