改进GMM与多特征融合的高效视频火焰检测算法

"基于改进GMM和多特征融合的视频火焰检测算法" 本文提出了一种创新的视频火焰检测算法，旨在解决现有的火焰检测算法存在的前景提取不完整、准确率低和误检率高的问题。该算法结合了改进的混合高斯模型（GMM）和多特征融合策略，以提高检测的准确性和实时性。 首先，针对背景建模，文章介绍了自适应高斯分布数和学习率的改进GMM方法。传统的GMM在背景建模中可能会因为固定分布数和学习率导致背景更新不准确，影响前景提取。通过动态调整高斯分量的数量和学习速率，可以更好地适应场景变化，从而提高前景与背景的分离效果，提升了算法的实时性能。 接着，算法利用火焰特有的颜色特征来初步筛选可能的火焰区域。火焰的颜色特征通常与其他物体显著不同，通过颜色空间分析可以有效地将火焰区域从背景中区分出来。这种方法减少了非火焰区域的误判，增加了检测的精确性。 在颜色特征筛选的基础上，算法进一步融合了改进的局部二值模式（LBP）纹理特征和边缘相似度特征。LBP纹理分析能够捕捉火焰的复杂纹理信息，而边缘相似度特征则有助于识别火焰的轮廓。这两种特征的融合增强了对火焰特性的描述能力，有助于区分火焰与其他类似颜色的运动物体，降低了误检率。 最后，文章采用了支持向量机（SVM）作为分类器，设计了火焰融合特征分类器。SVM是一种强大的监督学习算法，能够处理高维特征空间中的分类问题。通过训练SVM模型，可以有效地将火焰特征与非火焰特征区分开，从而提高最终的检测准确性。 实验结果表明，该算法在公开数据集上达到了92.26%的检测准确率和仅2.43%的误检率，验证了算法的有效性和优越性。相较于其他方法，这种基于改进GMM和多特征融合的视频火焰检测算法在保持高检测精度的同时，显著降低了误检，对于火灾预警和安全监控具有重要的实际应用价值。 关键词：图像处理，火焰检测，视频图像，混合高斯模型，多特征融合，支持向量机。