基于RGB统计颜色模型的火焰识别

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（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄｒｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｊｉｍｌｇ２Ｊ２００３，Ｃｈｉｎａ）
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｃｏｌｏｒｍｏｄｅｌ，ｄｙｎａｍｉｃｆｅａｔｕｒｅｓ，ｆｌｉｃｋｅｒｒｅｆｑｕｅｎｃｙ，ｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎ
第３１卷第２期
２０１７年４月
江苏科技大学学报（自然科学版）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（Ｎａｔｕｒａ１Ｓｃ（：ｅＥｄｉｔｉＩｆ】
ｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｒｏｂｕｓｔａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ａｎｄｉｓｓｉｇｎｉｉｃｆａｎｔｆｏｒｒｅｄｕｃｉｎｇｆａｌｓｅａｌａｒｍｓ．
ａｎｄｅｘｔｒａｃｔｓａｆｅｗｄｙｎａｍｉｃａｎｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｒｅａ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｅｌｉｆｃｋｅｒｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｌａｆｍｅｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ．ｆｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆａｎａｒｅａａｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄａｎｄｆｕｓｅｄｂｙａＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒａｄｅｃｉｓｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉ —
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｌａｍｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｔｏｒｅｃｏｇｎｉｚｅｆｉｒｅｕｎｄｅｒｃｏｍｐｌｅｘｃｉｒｃｕｎｌｓｔａｎｃｅｓ．Ｉｎｏｒｄｅｌ ’ ｔｏｉｍ．ｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｉｆｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｌａｆｍｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＲＧＢ
ＦｌａｍｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌＲＧＢｃｏｌｏｒｍｏｄｅｌ
ＣＨＥＮＪｉａｑｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＢｉｎｇ，ＳＯＮＧＹｉｎｇｌｅｉ
陈嘉卿，张冰，宋英磊
（江苏科技大学电子信息学院，镇江２１２００３）
摘
要：火焰检测是识别复杂环境下火灾的重要方法，为提高火灾识别率，提出＿ｒ一种基于ＲＧＢ颜色空统汁模型的火焰
识别算法，结合区域生长以及帧差法分割出疑似火焰区域后，侧重提取分析视频火焰的动态特征及分层特征，Ｊ亡是火焰闪烁特征，然后利用ＢＰ神经网络融合５个特征参量进行火灾的判决．实验结果表明：该方法赴复杂场景下具有较好的鲁悼性，可有效识别火灾火焰，降低误报率．关键词：火灾探测；统计颜色模型；动态特征；闪烁频率；特征融合中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ文章编号：１６７３— ４８０７（２０１７）０２— ０１７８—０７
ｖ。Ｉ．３１Ｎｎ２
Ａｐｒ．２０１７
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３— ４８０７．２０１７．０２．Ｏ１１
基于ＲＧＢ统计颜色模型的 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 焰识别
ｓｐａｃｅｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｅｇｍｅｎｔｓａｓｕｓｐｅｃｔｅｄｉｒｆｅａｒｅａｉｎｉｍａｇｅｓｔｈａｔｍａｙｃｏｎｔａｉｎｌａｆｍｅｓ