【摘 要】
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森林火灾危害性非常大,可对人类的财产和生态多样性造成巨大损害。基于SVM分类方法,将提取到的火焰动静态特征作为支持向量机的输入参数搭建了森林火灾识别系统,运用图像处理
【基金项目】
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国家公益性行业科研专项重大项目(201404402-03);大学生实践创新训练计划项目(2018NFUSPITP150)
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森林火灾危害性非常大,可对人类的财产和生态多样性造成巨大损害。基于SVM分类方法,将提取到的火焰动静态特征作为支持向量机的输入参数搭建了森林火灾识别系统,运用图像处理技术对火灾险情进行识别与监控。在识别过程中,提取和分析了火焰的多种特征,包括火焰的颜色、形状以及移动速度变化等,实验结果显示该系统可以准确地提取火焰的动静态特征,能够实时识别火焰情况,大大提高了智能识别火灾险情的能力。研究基于机器视觉的森林火灾检测识别系统能够有效减少森林火灾带来的影响,降低损失,提高森林火灾识别的实时性和准确性。
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