华南理工大学学报(自然科学版)

作者：李巨虎 范睿先 陈志泊

单位：北京林业大学 信息学院，北京 100083

关键词：森林火灾,图像识别,火焰检测,YCbCr 颜色空间,局部二值模式,局部相位量化,支持向量机

基金：国家自然科学基金资助项目 (61703046); 北京林业大学热点追踪项目 (2018BLRD18)

为了降低火焰状干扰源存在时森林火灾的误报率，提高火灾预警的快速性，根据火焰独特的颜色和纹理特征，提出了以分块的 LBP 直方图特征结合 LPQ 直方图特征的火焰识别算法。首先利用 YCbCr 颜色空间的规则进行颜色检测，得到疑似火焰区域; 再使用 LBP、LPQ 分别从空域、频域提取纹理，图像空域和频域的纹理特征结合后，得到特征向量; 最后将特征向量输入 SVM 分类器进行测试和火焰识别。实验结果表明: 此融合算法鲁棒性强、检测率高，存在火焰状干扰源时，测试集的火焰识别准确率可达 94. 55%; 与深度学习算法对比，该算法在保证较高正确率的同时，预测耗时大幅度减少，预测耗时是 DBN 的1/4、是 CNN 的1/50，提高了火灾预警的快速性，为快速准确的林火预警提供了算法依据。

来源：2020年第1期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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