杨娜娟
- 作品数：6 被引量：47H指数：3
- 供职机构：西安建筑科技大学信息与控制工程学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅科研计划项目国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于支持向量机的图像型火灾探测算法被引量：24
- 2010年
- 针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于支持向量机的图像型火灾探测算法,并与基于神经网络的图像型火灾探测算法做了比较。实验结果表明支持向量机克服了神经网络容易过学习、容易陷入局部极小点等不足,同时避免了人为设定特征量识别阈值时需要做大量实验和统计的复杂性。基于支持向量机的图像型火灾探测算法识别准确率高,对于小样本、高维数、非线性的分类问题效果显著。
- 杨娜娟王慧琴马宗方
- 关键词：支持向量机火灾探测特征提取
- 基于快速支持向量机的图像型火灾探测算法被引量：15
- 2010年
- 图像型火灾探测的核心问题是火焰和疑似火焰物体的分类和识别。以火灾视频和疑似火灾视频为分析对象,提取了火灾图像的面积重叠率、圆形度以及火焰尖角数目三个特征量,选择快速支持向量机进行分类器训练,最终利用训练好的分类器实现了火焰及干扰物体的分类识别问题。实验结果表明,该算法提高了火灾图像的分类精度和火灾识别的准确率,同时具有较高的检测效率。
- 马宗方程咏梅潘泉王慧琴杨娜娟
- 关键词：视频火灾探测
- 基于改进FCM聚类算法的火灾图像分割被引量：7
- 2011年
- 研究火灾识别问题,火灾图像分割是火灾特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响火灾识别的准确率。针对现有分割方法中存在的经验阈值难以确定和因彩色信息丢失导致分割不准确等问题,为了准确识别火灾图像,提出一种改进的FCM聚类的火灾图像分割方法。方法选用符合人眼视觉特性的HSI颜色空间,根据数据分布特点确定色度分量H和亮度分量I的初始聚类中心,分别在直方图特征空间进行模糊聚类处理,并利用像素的空间信息对模糊隶属度函数做了改进,最后在由两分量的模糊隶属度组成的二维特征空间上进行火灾图像分割。实验结果表明,算法可排除高亮区域的干扰,准确分割出火焰区域,为后续的火灾识别提供重要依据。
- 方维王慧琴杨娜娟厉谨
- 关键词：图像分割模糊C均值聚类火灾图像
- 一种自适应的图像型火灾探测算法被引量：1
- 2010年
- 提出了一种自适应图像型火灾探测算法。选择核函数时充分考虑样本数据的影响,在确定核函数基本类型后,根据信息几何中保角映射的方法对核函数进行修正,在此基础上,利用修正后的核函数训练支持向量机并进行分类识别。实验结果表明该算法进一步提高了火灾图像的分类精度和火灾识别的准确率。
- 张前园赵文静杨娜娟
- 关键词：自适应保角映射数据驱动火灾探测支持向量机
- 一种自适应的图像型火灾探测算法
- 2010年
- 以火灾视频和干扰视频为分析对象,利用支持向量机研究火焰及干扰物体的分类识别问题。提取火灾图像的面积变化率、圆形度以及相关系数特征,比较三种不同核函数支持向量机的训练效果,并对传统的支持向量机进行改进,提出一种自适应图像型火灾探测算法。实验结果表明:该算法能进一步提高火灾图像的分类精度和火灾识别的准确率。
- 张前园杨娜娟
- 关键词：自适应保角映射数据驱动火灾探测支持向量机
- 基于支持向量机的视频火焰探测技术研究
- 基于安防监控系统和机器视觉技术的视频火灾探测技术,可以解决传统火灾探测器在某些场所失效的问题,有着广阔的应用前景。 本文概述了视频火焰探测的原理和特点,研究了已有的视频火焰探测算法,在此基础上提出了一种基于支持向量...
- 杨娜娟
- 关键词：视频监控火灾探测图像分割特征提取支持向量机
- 文献传递
