基于机器视觉的森林火灾识别系统

发布时间：2021-07-15 20:25

　　森林火灾危害性非常大,可对人类的财产和生态多样性造成巨大损害。基于SVM分类方法,将提取到的火焰动静态特征作为支持向量机的输入参数搭建了森林火灾识别系统,运用图像处理技术对火灾险情进行识别与监控。在识别过程中,提取和分析了火焰的多种特征,包括火焰的颜色、形状以及移动速度变化等,实验结果显示该系统可以准确地提取火焰的动静态特征,能够实时识别火焰情况,大大提高了智能识别火灾险情的能力。研究基于机器视觉的森林火灾检测识别系统能够有效减少森林火灾带来的影响,降低损失,提高森林火灾识别的实时性和准确性。 

【文章来源】：林业机械与木工设备. 2020,48(12)

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

火焰轮廓提取

图5 火焰识别但是RGB判据不能全方位地表现图像或图像区域的方向、大小等变化,依靠该特征不能确切地判断是否发生火灾,因此,RGB不能单独作为识别森林火灾视频图像的判据。使用RGB-HSI判据,进一步排除干扰、提高识别正确率。

图像处理流程

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3286406