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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于BES‑BP分类器与时空视觉特征的火灾探测方法。包括：利用第帧和第帧的火灾图像，通过红黄火焰颜色确定候选火灾区域，并完成预处理，应用最大类方差阈值算法Otsu获得二值图像；基于运动强度感知的火焰运动检测技术，提取包含运动像素的运动强度信息及运动区域；提取四个时空特征和两个空间特征。利用秃鹰算法优化BP神经网络的权值，构建BES‑BP分类器，用以区分真实火灾区域和非真实火灾区域。与现有技术相比，本发明通过自动检测摄像机拍摄的火焰视频信息来实现对火灾的监测，使用高效的时空视觉特征来可靠地识别不同情况下的火灾火焰，确保准确快速地完成对火灾的探测。
主权项：1.一种基于BES-BP分类器与时空视觉特征的火灾探测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1确定候选火灾区域，并完成预处理；步骤2利用基于运动强度感知的火焰运动检测技术，提取包含运动像素的运动强度信息及运动区域；步骤3对于每个候选火灾区域，提取一组相互补充的特征，包括四个时空特征和两个空间特征，时空特征包括两个表面时空特征及两个边界时空特征，表面时空特征为表面运动速率SMR和运动强度速率MIR；边界时空特征为随机运动值特征SMV和随机运动方向特征SMD；两个时空特征为颜色变化率CVR和边界粗糙度率BRR；步骤4利用秃鹰算法BES优化BP神经网络的权值，构建BES-BP分类器，使用步骤3中从候选火灾区域提取的六个特征，创建一个六维的特征向量，并用BES-BP分类器有效区分火灾区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于BES-BP分类器与时空视觉特征的火灾探测方法
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