基于关键帧与多特征融合的烟雾识别算法研究

摘要

在烟雾视频监控技术中,针对烟雾识别算法中特征提取计算量大、特征选择单一的问题,提出了一种基于关键帧与多特征融合的烟雾识别算法。首先结合主成分分析（PCA）和聚类算法对视频进行关键帧采样,减少视频帧间的冗余信息,然后建立烟雾视频的静态特征HOG、动态特征LBP-TOP模型,将这两种特征送入极限学习机（ELM）中进行识别。实验结果表明,该算法能够有效剔除视频帧间的冗余图像帧,提高了烟雾识别算法的正确率和识别效率。