【摘 要】
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火灾火焰特征的提取是图像型火灾火焰探测中的关键问题,该文提出了一种基于RBF神经网络算法的图像型火灾识别的方法,首先运用中值滤波的方法对图像进行预处理,然后提取疑似火焰区域的颜色决策、面积变化率和闪烁频率特征,最后将获取的特征值作为RBF神经网络的输入量,通过神经网络的训练获取这些特征参数包含的火灾信息,从而判断是否为火灾图像,仿真实验结果证明了算法的准确性和实时性。
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
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火灾火焰特征的提取是图像型火灾火焰探测中的关键问题,该文提出了一种基于RBF神经网络算法的图像型火灾识别的方法,首先运用中值滤波的方法对图像进行预处理,然后提取疑似火焰区域的颜色决策、面积变化率和闪烁频率特征,最后将获取的特征值作为RBF神经网络的输入量,通过神经网络的训练获取这些特征参数包含的火灾信息,从而判断是否为火灾图像,仿真实验结果证明了算法的准确性和实时性。
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