基于YCbCr颜色空间和BP神经网络的火焰图像检测

摘要

根据火灾燃烧时会产生红色光和蓝色光的火焰的特性,采用具有亮度和红、蓝2种颜色信息的YCbCr彩色空间提取火焰特征.采用BP神经网络建立火灾检测模型,YCbCr所提取的亮度分量和红、蓝2个颜色分量作为神经网络的输入.利用100组样本图像训练神经网络模型,通过反向传播来改变神经网络的权值和阈值,从而减小误差.利用10组火灾样本图像和10组干扰样本图像验证模型的有效性.