基于遗传神经网络的火灾图像识别及应用

被引:11
作者
史海山 [1 ]
吕厚余 [1 ]
仲元红 [2 ]
刘晓明 [2 ]
机构
[1] 重庆大学电气工程学院
[2] 重庆大学通信工程学院
关键词
火灾识别; 火灾特征; 神经网络; 监控系统;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
传统的火灾检测方法一般采用感烟、感温、感光探测器以及红外对射探测。本文提出了一种基于图像视觉特征的火灾检测方法,根据火灾火焰处于近红外波段的特征,采集近红外图像,并利用火灾初期火焰变化的各种特征信息,用图像处理方法提取这些特征值,并把其作为输入,利用遗传神经网络对其进一步识别,从而进行火灾判别,并进一步设计了基于以上思想的火灾识别系统。实验结果表明,该系统比传统系统更进一步减少了误报率且具有响应快、监控范围广等优点。
引用
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页数:4
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