计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2008年
13期
3416-3418
,共3页
火灾图像探测%神经网络%颜色特征%纹理特征%形状特征
火災圖像探測%神經網絡%顏色特徵%紋理特徵%形狀特徵
화재도상탐측%신경망락%안색특정%문리특정%형상특정
针对传统火灾探测中判据单一问题以及对多传感器信号进行数据融合时存在的信号同步和匹配等问题,提出了一种采用神经网络综合处理颜色特征、纹理特征和形状特征进行火灾图像探测的方法.通过对未训练过的600幅火灾图像和非火灾图像进行识别后证明,该方法的正确率为96.8%,可以提高火灾探测的准确率,减少漏判和误判.
針對傳統火災探測中判據單一問題以及對多傳感器信號進行數據融閤時存在的信號同步和匹配等問題,提齣瞭一種採用神經網絡綜閤處理顏色特徵、紋理特徵和形狀特徵進行火災圖像探測的方法.通過對未訓練過的600幅火災圖像和非火災圖像進行識彆後證明,該方法的正確率為96.8%,可以提高火災探測的準確率,減少漏判和誤判.
침대전통화재탐측중판거단일문제이급대다전감기신호진행수거융합시존재적신호동보화필배등문제,제출료일충채용신경망락종합처리안색특정、문리특정화형상특정진행화재도상탐측적방법.통과대미훈련과적600폭화재도상화비화재도상진행식별후증명,해방법적정학솔위96.8%,가이제고화재탐측적준학솔,감소루판화오판.
