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摘要
为解决矿井下传统火灾识别方法准确率较低的问题,提出一种基于改进果蝇优化算法(FOA)-支持向量机(SVM)的火灾图像识别算法。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。用基于分群体融合的改进FOA算法搜索SVM最优核参数和惩罚因子,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。实验结果表明,采用该方法对矿井火灾进行识别时准确率达97.2%,其分类效果显著优于FOA方法、粒子群优化算法等。
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为解决矿井下传统火灾识别方法准确率较低的问题,提出一种基于改进果蝇优化算法(FOA)-支持向量机(SVM)的火灾图像识别算法。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。用基于分群体融合的改进FOA算法搜索SVM最优核参数和惩罚因子,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。实验结果表明,采用该方法对矿井火灾进行识别时准确率达97.2%,其分类效果显著优于FOA方法、粒子群优化算法等。
