摘要

<正>目前,火灾预警的常用手段是使用各类基于传感器的火灾探测器,但这类探测器存在使用寿命短、抗干扰能力弱、适应性差等缺陷,使用基于视频图像的火灾检测方法能够有效解决上述问题。本文以此为出发点,研究了基于多特征融合的火焰检测算法,并通过实验验证了这种算法的有效性。本文选择ViBe算法作为运动前景提取算法,在特征提取环节,主要从颜色、形态、纹理和能量这4个方面给出12个特征的计算方法,最后选用支持向量机进行分类(Support Vector Machine,SVM)。选取不同特征组合进行实验验证,通过多次试验可知,选用YCbCr空间的颜色特征、形态特征、纹理特征和能量特征时分类器的识别效果最好,精度达到了88.96%。

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