基于AdaBoost RBF神经网络的火灾烟雾检测

来源 :河南理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 4次 | 上传用户：guhiayan123

【摘要】

：

为了解决大空间场所的火灾早期预警问题,减少环境变化对预报的影响,从烟雾的视觉特征角度探讨了视频火灾烟雾检测方法.该算法首先采用背景减除法获得差分图像,接着对差分图像进行二值化,并结合数学形态学提取可疑区域,然后从可疑区域提取颜色特征、运动特征和形状特征,最后使用基于AdaBoost的RBF神经网络进行识别,判断场景中是否有烟雾出现.试验表明,该方法能有效地检测出烟雾并且具有较好的抗干扰能力,提高了

【作者】

：

王文豪严云洋

【机构】

：

淮阴工学院江苏淮安223003

【出处】

：

河南理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2014年02期

【关键词】

：

背景减除法特征提取 RGB归一化 ADABOOST RBF神经网络 background subtraction features extraction

【基金项目】

：

淮安市科技支撑计划项目（HAG2011044）.

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