基于svm的火灾分析系统代码

基于支持向量机（SVM）的火灾分析系统通常是一个机器学习项目，它利用SVM作为分类算法来识别火灾相关的特征。这类系统的代码通常包含以下几个步骤：

1. **数据收集**：收集包括火焰、烟雾、温度等火灾特性的图像数据集，并可能包括非火灾场景的数据作为对比。

2. **预处理**：对图像进行预处理，如灰度化、降噪、尺寸标准化等。

3. **特征提取**：从图像中提取可用于训练模型的特征，例如颜色直方图、纹理特征等。

4. **数据划分**：将数据划分为训练集和测试集，通常采用交叉验证来评估模型性能。

5. **构建SVM模型**：使用Python库如`scikit-learn`中的`SVC`或`sklearn.svm.SVR`（对于回归任务）创建SVM分类器，选择合适的核函数和超参数。

6. **训练**：在训练集上训练SVM模型，优化模型以最大化分类边界和间隔。

7. **预测**：对测试集应用训练好的模型，预测新图片是否属于火灾场景。

8. **评估**：计算模型的性能指标，如准确率、召回率、F1分数等。

# 示例代码片段
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from skimage.feature import hog

# 加载和预处理数据
X_train, X_test, y_train, y_test = load_and_preprocess_data()

# 提取HOG特征
features_train = hog(X_train)
features_test = hog(X_test)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear') # 可能需要调整参数

# 训练模型
clf.fit(features_train, y_train)

# 预测
predictions = clf.predict(features_test)

# 评估性能
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)