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摘要
为了更好地预防森林火灾,提出一种基于POS-KELM的森林火灾图像识别方法。首先根据火焰和烟雾的颜色提取森林火灾目标区域,然后针对该目标区域提取火焰及烟雾的形状特征、纹理特征以及动态特征,并整合成特征向量,将该特征向量作为核极限学习机的输入,针对人为选择核极限学习机的参数对分类结果影响较大的问题,采用粒子群算法对核极限学习机的参数进行寻优。仿真结果表明,采用该方法对森林火灾图像进行分类具有较高的准确率。
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单位机电工程学院; 武汉理工大学
