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一种基于SVM参数优化的火灾图像识别方法

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本发明针对传统火灾识别方法准确率较低的问题，提供了一种基于SVM参数优化的火灾图像识别方法。包括如下步骤：图像搜集和分类；图像预处理；利用YCrCb颜色空间对捕获的图像进行分割；根据早期的火灾图像特征从图像序列中提取多个火灾特征值；选择径向基函数作为支持向量机(SVM)的核函数，确定参数组合(C，σ)；采用果蝇优化算法对支持向量机的参数组合(C，σ)进行优化，在全局范围内得到最优值；代入经过优化的参数，构造基于果蝇优化支持向量机的图像分类器模型。将提取的火灾图像特征值作为SVM的输入对样本数据进行分类。

著录项

公开/公告号CN112560672A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-03-26

原文格式PDF
申请/专利权人安徽理工大学;
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申请/专利号CN202011478379.9
发明设计人张伟;
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申请日2020-12-15
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构
代理人
地址 232001 安徽省淮南市山南新区泰丰大街168号
入库时间 2023-06-19 10:24:22

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-07-07

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2020114783799 申请公布日:20210326

发明专利申请公布后的视为撤回

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