基于AdaBoost RBF神经网络的火灾烟雾检测
王文豪
严云洋
1.淮阴工学院 江苏淮安2230032.淮阴工学院 江苏淮安223003
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.
关键词：背景减除法特征提取RGB归一化AdaBoostRBF神经网络
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：淮安市科技支撑计划项目(HAG2011044)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 132-138 )
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