基于颜色与纹理特征的森林火灾快速识别算法

本文主要探讨了"基于颜色和纹理特征的森林火灾图像识别"这一主题，针对森林火灾预警系统中的关键问题——在火焰状干扰源存在时降低误报率并提高快速响应能力。研究者李巨虎、范睿先和陈志泊，来自北京林业大学信息学院，他们提出了一种创新的火灾识别算法，该算法结合了YCbCr颜色空间的颜色检测和LBP（局部二值模式）与LPQ（局部相位量化）纹理特征提取。 首先，他们利用YCbCr颜色空间的特性来区分火焰与其他非火焰区域，这是一种色彩模型，能有效捕捉火焰特有的颜色信息。通过这种方法，研究团队可以精确地定位到疑似火焰区域，减少误报的可能性。接着，他们分别从图像的空间域和频域提取纹理特征，LBP负责捕捉空间上的纹理结构，而LPQ则专注于频率成分，这两种特征的结合提供了更为丰富的视觉信息。 提取到的特征向量随后被输入到支持向量机(SVM)分类器进行训练和火焰识别。SVM作为一种强大的机器学习工具，以其高精度和鲁棒性在图像分类任务中表现出色。实验结果显示，该融合算法在面对火焰状干扰源时，具有很高的识别准确率，达到了94.55%，并且相比于深度学习方法，如深度信念网络(DBN)和卷积神经网络(CNN)，在保证识别正确率的同时，显著减少了预测时间。DBN的预测耗时为融合算法的4倍，CNN的耗时更是高达1/50，这意味着该算法极大地提高了火灾预警的速度，对于实时林火预警系统的实现具有重要意义。 这项研究为森林火灾的快速准确预警提供了一种有效的技术手段，突破了传统监测方式的局限，有望在环保和经济层面带来更大的益处。通过结合颜色和纹理特征的智能分析，该算法在提高火灾识别精度的同时，也提升了预警系统的实用性，为未来森林防火工作提供了强有力的技术支撑。