【摘 要】
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对传统的火焰检测方法进行了改进,提出了一种基于融合特征与支持向量机相结合的火焰目标检测方法。首先进行运动检测与火焰颜色模型的方法检测提取得到疑似火焰区域,并提取了
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对传统的火焰检测方法进行了改进,提出了一种基于融合特征与支持向量机相结合的火焰目标检测方法。首先进行运动检测与火焰颜色模型的方法检测提取得到疑似火焰区域,并提取了目标B通道颜色分量变异系数,粗糙度,闪烁频率,火焰面积变化率4个特征,随后将以上特征送入SVM学习得到火焰分类器并用于视频火焰检测。试验结果表明:该方法能够有效地进行火焰目标检测。
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