| 一种基于多尺度局部纹理特征和CART决策树的野外火灾火焰图像识别算法 |
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| 引用本文： | 冯丽琦,赵亚琴,孙一超,龚云荷.一种基于多尺度局部纹理特征和CART决策树的野外火灾火焰图像识别算法[J].计算机应用与软件,2019,36(5). |
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| 作者姓名： | 冯丽琦 赵亚琴 孙一超 龚云荷 |
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| 作者单位： | 南京林业大学机械电子工程学院 江苏南京210037;南京林业大学机械电子工程学院 江苏南京210037;南京林业大学机械电子工程学院 江苏南京210037;南京林业大学机械电子工程学院 江苏南京210037 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;江苏省高等学校大学生创新创业训练计划 |
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| 摘 要： | 为了消除野外环境中枯草、枯树枝、枯树叶等干扰对象对野外火灾识别的影响,提高火焰识别的准确率,提出一种新的基于Gabor滤波和局部二值模式(LBP)的多尺度局部纹理特征提取方法,并构建Adaboost-SVM火焰图像分类器。利用火焰的颜色特征提取出疑似火焰区域;对疑似火焰区域进行Gabor滤波,再对Gabor滤波后不同尺度下的图像以16×16的像素邻域网格作为采样窗口,采用LBP提取其纹理特征;运用CART决策树对LBP特征向量进行降维,将分类回归树算法(CART)选择出来的特征输入到支持向量机(SVM)训练分类器,进行火灾火焰图像识别。实验结果表明,野外火灾火焰的识别准确率为96%,证明了该算法的有效性。
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| 关 键 词： | 火焰识别 Uniform LBP Gabor滤波 CART决策树 支持向量机 |
A FIELD FIRE FLAME IMAGE RECOGNITION ALGORITHM BASED ON MULTI-SCALE LOCAL TEXTURE FEATURES AND CART DECISION TREE |
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