基于多分类器融合的林火检测方法研究

摘要

为了解决现有视频火焰检测算法在环境发生变化时识别精准度低、检测结果不佳等问题,提出了一种基于DS证据理论的多分类器融合林火检测方法。该方法通过提取疑似区域,对比选取了颜色、圆形度、面积三种火焰特征,然后分别输入支持向量机(SVM)、最临近(KNN)和决策树(DT)中进行分类识别,最后利用DS证据理论进行决策级融合。通过与其他方法对比实验表明,该方法受环境变化的影响较小,当识别场景发生改变时,识别精准度变化不超过3%,仍保持较高的识别精准度,具有良好的应用前景。