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Early Fire Detection Using Multi-Stage Pattern Recognition Techniques in Video Sequences

机译:使用视频序列中的多阶段模式识别技术进行早期火灾探测

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摘要

This paper proposes an efficient early fire detection approach using multi-stage pattern recognition techniques, including background subtraction for movement-containing region detection, statistical rule-based color segmentation in YCbCr color space, a single-level spatial wavelet decomposition for observing flicker of fire, and a support vector machine to identify between fire of non-fire. This paper evaluates the proposed approach in terms of percentage of true positive and false negative. Experimental results indicate that average fire detection and false non-fire detection rates are 99.67 and 3.69 %, respectively.
机译:本文提出了一种使用多阶段模式识别技术的有效早期火灾检测方法,包括背景减法以进行运动包含区域检测,YCbCr颜色空间中基于统计规则的颜色分割,用于观察火灾闪烁的单级空间小波分解。 ,以及支持向量机,以在非火灾之间进行识别。本文根据真实肯定和错误否定的百分比评估提出的方法。实验结果表明,平均火灾探测率和假非火灾探测率分别为99.67%和3.69%。

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