[发明专利]基于多分类器联合决策的森林烟火检测方法在审
| 申请号： | 201910456179.4 | 申请日： | 2019-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN110210554A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 王国华;许石柱;汤兴水;钟耀森 | 申请（专利权）人： | 广州澳盾智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06K9/00 |
| 代理公司： | 昆明合众智信知识产权事务所 53113 | 代理人： | 张玺 |
| 地址： | 510663 广东省广州市天*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 候选区域 分类器 检测 多分类器 火灾分类 离线训练模块 分类器设计 可见光图像 选择性搜索 支持向量机 二值模式 分类结果 分类模块 分支结构 火灾模型 森林火灾 森林烟火 生成模块 双分类器 颜色模型 分类 准确率 构建 算法 决策 联合 融合 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于多分类器联合决策的森林烟火检测方法，其特征在于通过选择性搜索算法生成候选区域，并构建一个两分类器联合的分类器，具体包括：
步骤一，采用选择性搜索算法对森林场景图像进行分割；
步骤二，设计颜色模型对候选区域进行分类；
步骤三，提取候选区域的局部二值模式特征，利用双分支的支持向量机分类器进行分类；
步骤四，对颜色模型分类结果和双分支支持向量机分类结果进行分类器联合，获得最终识别结果。
2.权利要求1所述基于多分类器联合决策的森林烟火检测方法，其特征在于，步骤二所述颜色模型特征指，通过对3000张含火灾图片的RGB颜色空间进行统计分析所得的颜色模型；所述的颜色模型分类器指，图片的火灾像素比率大0.8时，该级分离器才会认为该候选区域为火灾类别。
3.权利要求1所述基于多分类器联合决策的森林烟火检测方法，其特征在于，步骤三所述双分支结构的支持向量机分类器指根据候选区域高度划分样本空间，构成两个互不相交的样本子集；在每一个样本子集中，提取候选区域的局部二值模式特征，并通过线性支持向量机学习算法获得双分支结构分类器。
4.权利要求1所述基于多分类器联合决策的森林烟火检测方法，其特征在于，步骤四所述分类器联合指对颜色模型分类结果和双分支支持向量机分类结果进行加权融合，并根据支持向量机学习权重参数，最终得到火灾识别结果。
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