【摘 要】
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为了提高火焰特征使用效率和对光照强度变化的鲁棒性,结合MHSW(Maximal HSV and SILBP of Windows)和圆形度特征融合给出了一种基于图像的火焰检测算法。该算法对图像进行超
【机 构】
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国网安徽省电力有限公司,安徽大学电子信息工程学院,安徽南瑞继远电网技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金支持（项目批准号：61401001）
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为了提高火焰特征使用效率和对光照强度变化的鲁棒性,结合MHSW(Maximal HSV and SILBP of Windows)和圆形度特征融合给出了一种基于图像的火焰检测算法。该算法对图像进行超像素分割,并采用YCbCr颜色空间对超像素进行处理,分割出疑似火焰区域;然后对疑似火焰区域图像提取MHSW和圆形度特征,其中MHSW特征是同一水平内局部窗口中两个SILBP(尺度不变的局部三元模式)统计直方图和HSV颜色直方图对应模式最大值组合而成;最后融合MHSW特征和圆形度特征,并使用交叉网络搜查法的SVM
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