[发明专利]基于关键帧与快速支持向量机融合的视频火焰识别方法

摘要

本发明公开了一种基于关键帧与快速支持向量机融合的视频火焰识别方法，本方法采集视频并提取视频帧的图像特征作为分类依据；运用PCA算法获取视频图像的主要特征并对视频帧采用k均值聚类算法聚类，根据计算帧间的相似程度对数据对象进行分类，选择不同类别的类中心对应的视频帧作为该类别的关键帧；获取视频的m个关键帧之和，采用加权方式融合m个关键帧的特征，提取视频的静态特征以及动态特征；将静态特征和动态特征作为快速支持向量机的输入向量，快速支持向量机进行分类识别，得到最终的视频火焰识别结果。本方法利用图像处理技术对动火过程进行全程实时自动监视和图像分析，提高监测的准确率和可靠性，确保动火作业的安全。

主权项

1.一种基于关键帧与快速支持向量机融合的视频火焰识别方法，其特征在于本方法包括如下步骤：步骤一、采集分别含有明火、阴燃和动火作业区域的视频，提取视频帧的图像特征作为分类依据，采用HSV颜色空间获取视频帧的颜色特征；步骤二、运用主成分分析PCA算法获取视频图像的主要特征，对PCA处理后的视频帧采用聚类方法聚类；步骤三、采用k均值聚类算法聚类，根据计算帧间的相似程度对数据对象进行分类，选择不同类别的类中心对应的视频帧作为该类别的关键帧；步骤四、获取视频的m个关键帧之和，采用加权方式融合m个关键帧的特征，提取视频的HOG静态特征；步骤五、在获得关键帧的基础上提取图像的LBP‑TOP特征，获得视频的动态特征；步骤六、将获取的HOG静态特征和动态特征作为快速支持向量机的输入向量，输入快速支持向量机中进行分类识别，得到最终的视频火焰识别结果。