【摘 要】
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针对当前单一特征以及简单组合特征描述火灾烟雾状态的不足,以提高火灾烟雾识别准确性为目标,本文提出了一种多特征融合和相关向量机的火灾烟雾识别方法（MF-RVM）。首先获取火灾
【基金项目】
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浙江省高等学校访问学者教师专业发展项目：基于图像处理的火灾烟雾智能探测研究（FX2014196）
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针对当前单一特征以及简单组合特征描述火灾烟雾状态的不足,以提高火灾烟雾识别准确性为目标,本文提出了一种多特征融合和相关向量机的火灾烟雾识别方法（MF-RVM）。首先获取火灾烟雾的可疑区域,并提取火灾烟雾可疑区域的静态和动态特征,然后利用主成分析法对静态和动态特征进行融合,消除特征之间冗余,最后利用相关向量机对融合特征进行训练,建立火灾烟雾识别模型。采用多个火灾烟雾视频图像在Matlab2012平台上对MF-RVM的识别性能进行仿真测试。结果表明,MF-RVM能够有效地对火灾烟雾进行识别,平均识别率达到了9
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