复合分割与RBF神经网络的火灾图像识别算法

"一种新型的图像型火灾识别算法的研究 (2013年) - 图像型火灾探测技术，差分技术，RGB颜色分割，形态特征分割，复合分割模型，火焰疑似区域，相似性测度，面积变化值，致密度，偏心率，质心点偏移距离，RBF神经网络，火灾识别模型，高准确率" 本文是2013年发表在《江苏师范大学学报(自然科学版)》第31卷第3期的一篇自然科学论文，主要探讨了一种新型的图像型火灾识别算法。图像型火灾探测技术相较于传统的火灾探测技术，具有显著优势，能够有效应对复杂背景下的火灾检测挑战。 在算法设计上，研究者首先运用了差分技术来捕捉图像中的动态变化，这是针对火灾快速蔓延的特性而设置的。接着，结合RGB颜色分割技术，区分出图像中的火焰颜色特征，因为火焰的色彩通常与背景形成鲜明对比。此外，形态特征分割技术被用于进一步提炼火焰的形状信息，通过构建3层复合分割模型，以排除可能的干扰因素，精准定位火焰疑似区域。 在特征提取阶段，文章提出了多个关键特征，包括火焰疑似区域的相似性测度、面积变化值、致密度、偏心率和质心点偏移距离。这些特征综合反映了火焰的动态特性和空间分布，有助于更全面地捕捉火灾的发展状态。 最后，研究者利用径向基函数(RBF)神经网络建立了火灾识别模型。RBF神经网络以其良好的非线性映射能力和学习效率，能有效地处理上述特征并进行分类识别。通过将提取的火焰特征作为输入，网络可以对火灾图像进行准确分类，从而实现高效且可靠的火灾识别。 仿真结果显示，该算法在不同场景下对火灾的识别准确率较高，证明了其在火灾预警和监控中的潜力。这一研究成果为火灾预防和安全监控提供了新的技术手段，对提升公共安全和减少火灾损失具有重要意义。