一种基于极限学习机的输电线路山火判识方法

摘要

本发明公开了一种基于极限学习机的输电线路山火判识方法，包括下述步骤：1)、对接收的输电线路山火监测红外图像集作图像分割和去燥预处理；2)、计算山火监测特征因子值，得到多个表征疑似山火区域特征的模型输入值；3)、构建山火判识神经网络模型，确定模型结构；4)、基于极限学习机理论选取模型最优参数值；5)根据模型输出判定是否发生山火。本发明提供的输电线路山火判识方法，通过引入极限学习机理论对神经网络模型参数训练过程进行简化，具有结构简单、学习速度快以及良好的泛化性能等优点，能有效提高山火判识效率和精度，可广泛应用于输电线路山火监测预警领域。