基于 BP 神经网络的公路隧道视频火焰识别
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- 2021-03-23
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为提高基于视频图像的公路隧道火灾火焰识别率，在对火焰动态特征研究成果之上，利用BP神经网络融合火焰静态特征，对公路隧道视频火焰进行综合识别．火焰动态特征选取作者研究的火焰边缘运动量（AM FE）和火焰区域跳动特征，火焰静态特征选取前人研究的尖角数目、火焰颜色特征和圆形度．将此5种火焰特征作为BP神经网络的输入，达到融合火焰多特征信息并实现火焰综合识别的目的．实验结果表明，火焰识别率稳定在86．2％～96．5％之间，验证了该方法的可靠性．
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