基于多属性分类器融合的火焰检测算法

摘要

火焰检测作为火灾事件自动识别的关键技术,其检测的准确性对于火灾的事先预防和快速响应尤为重要。然而,现有方法不能有效地利用火焰的综合属性给出令人满意的检测结果。本文设计了一种基于多属性的火焰检测算法,融合火焰的颜色和运动属性,提高了复杂监控视频中的火焰检测准确率。为了利用火焰的瞬时运动特性,设计了一个基于深度运动特征的运动熵描述符表示火焰的运动属性。最后,构建了一个火灾检测视频数据集,包含371个有火和无火视频片段,其中的负样本非常具有挑战性。实验结果表明,本文方法得到了良好的火焰检测性能,检测准确度达91.18%,误报率仅为8.53%。