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文檔簡介
1、過去主要采用煙霧傳感器和溫度傳感器進行山林火災(zāi)的監(jiān)控,判別標準單一,識別準確率較低。本文利用紅外圖像處理技術(shù)和模式識別技術(shù),設(shè)計了紅外圖像山火識別系統(tǒng);同時配合采集到的環(huán)境信息,做進一步?jīng)Q策。森林火災(zāi)識別系統(tǒng)主要從紅外圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和火災(zāi)模式識別這四個方面進行研究,其中,特征提取和火災(zāi)模式識別是研究的重點。
在圖像處理方面,利用幀間差分法得到火災(zāi)疑似圖像,使用中值濾波進行降噪處理。預(yù)處理后,利用經(jīng)典算法對紅外圖
2、像的分割,得到火災(zāi)疑似區(qū)域。并分析適用于灰度紅外圖像的區(qū)域分割算法,通過仿真得到更好的分割效果。分割得到二值圖像后,利用形態(tài)學(xué)的方法進行進一步處理。
在特征提取方面,主要提取火災(zāi)疑似區(qū)域的幾何特征、紋理特征、直方圖特征和動態(tài)特征。與此同時,將提取特征的算法應(yīng)用于火災(zāi)樣本和四種非火災(zāi)樣本:火災(zāi)視頻、白熾燈視頻、蠟燭視頻、動物視頻和高溫物體視頻;然后,對一維、二維和三維特征進行作圖分析。為了進一步提高火災(zāi)識別的準確率,使用了基于無
3、線傳感器網(wǎng)絡(luò)的煙霧溫度監(jiān)測系統(tǒng),采集輸電走廊附近的環(huán)境特征,作為火災(zāi)識別的輔助特征。
在火災(zāi)模式識別方面,使用了支持向量機 SVM(Suppo rt Vecto r Mac hine)和AdaBoost(Adaptive Boosting)兩種分類器對紅外圖像火災(zāi)識別進行建模。重點在于將兩種算法進行融合創(chuàng)新,并將其遷移到新的領(lǐng)域,應(yīng)用在輸電走廊附近的山林火災(zāi)識別上面,從而進一步提高分類準確率。利用不同的歸一化方式、核函數(shù)以及交
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