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为了实现森林火灾的智能识别,提出一种基于稀疏表示的林火火焰自动识别方法.以林火火焰和5类干扰物体为研究对象,每类对象从视频图像中随机选取50帧作为训练样本,150帧作为测试样本.对每幅图像提取疑似火焰区域,求取面积变化率、颜色、纹理和形状特征参数.所有训练样本的特征向量构建训练样本特征字典,对每个测试样本利用l1最小化范数计算其在训练字典上的投影系数,根据最小重构残差进行分类识别.结果表明,稀疏表示方法的识别率可达到93.56％,为林火火焰识别提供了一个有效的解决方案. 相似文献
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通常在对林火图像中的烟雾进行识别时,所采用的方法存在需要利用多幅图像对比导致计算量大的问题。通过分析林火烟雾灰度变化情况,采用灰度位平面和林火烟雾区域自适应相结合的方法,提出了一种林火烟雾自动识别的方法。对烟雾图像进行灰度位平面构建,根据不同位平面中呈现的林火烟雾信息进行相关计算,可获得林火烟雾模型。对多幅林火烟雾图像通过该方法进行验证,结果表明,该方法具有较快的识别速度。 相似文献
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基于多特征融合和稀疏表示的农业害虫图像识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】在农业害虫测报中,常常需要从大量的昆虫中识别出几种重要的测报害虫。目前基于图像的农业害虫识别研究,大部分是在有限种类有限样本量基础上进行的农业害虫识别。本研究为了从大量的水稻昆虫图像中识别出9种水稻测报害虫,尝试提出了一种基于多特征融合和稀疏表示的农业害虫图像识别方法。【方法】首先,为了获得最优的农业害虫识别模型,将所有图像进行旋转使昆虫头朝上,按照1﹕2长宽比裁剪图像,使昆虫居中并占据图像大部分区域,将图像进行等比例缩放至统一尺寸48×96像素。提取所有昆虫的HSV颜色特征、局部特征中的HOG特征、Gabor特征和LBP特征。然后,利用单一特征和融合特征分别对训练样本构建过完备字典,字典中的每一个列向量表示一个训练样本,且满足同一类训练样本均在同一个子空间中;应用过完备字典对测试图像进行多特征稀疏表示,通过求解l1范数意义下的优化问题获取稀疏解,使得除测试样本所在的类别外其他的训练样本的系数都是零或接近零的数值。最后,计算稀疏集中指数阈值,用于判断测试样本的有效性,如果测试样本的稀疏集中指数大于该阈值,则认为最小残差所对应的类别即为测试样本的类别,否则认为该测试样本为非测报昆虫。同时,利用相同的特征和训练样本训练SVM分类器对测试样本进行测试,与稀疏表示害虫识别模型进行比较。【结果】利用单一特征训练的稀疏表示害虫识别模型中,基于HOG特征的稀疏表示识别模型获得了9种测报害虫较高的识别率和较低的误检率,分别为87.0%和7.5%;利用颜色特征分别与3种局部特征进行结合获得的稀疏表示识别模型,测试结果表明,基于颜色和HOG特征的稀疏表示识别模型获得了最高的识别率和最低的误检率,分别为90.1%和5.2%;将颜色、HOG和Gabor 3个特征结合获得的稀疏表示识别模型,识别率下降为83.5%,误检率上升为10.3%。利用同样的特征或特征融合训练得到的支持向量机分类器,识别率均低于对应特征获得的稀疏表示识别模型的识别率,而误检率均高于对应特征训练的稀疏表示害虫识别模型的误检率。【结论】基于颜色和HOG 融合特征的稀疏表示识别模型获得了较高的农业害虫识别率和较低的误检率;通过稀疏集中指数阈值,有效地排除了非测报昆虫,实现了从大量的农业昆虫中自动识别出需要测报的害虫。 相似文献
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基于多运动特征的森林火灾烟雾图像识别算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为甄别林火烟雾与大气云雾,提出了基于多种运动特征判据的视频烟雾图像检测算法。首先利用烟雾自身 的光学动态特征———光流方向性、相关性、扩散性,分别对连续帧包含烟云的可疑区域进行图像特征标志判别;再 经数据融合算法有效区分林火烟雾与大气云雾,克服了依靠单一图像特征检测烟雾的不足。结果表明,光流方向 性、相关性、扩散性判别相结合的识别算法能提高森林火灾视频图像的有效识别率。 相似文献
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针对掌纹识别过程中,采集图象易受到外界光照等物理因素的影响,传统重构方法中稀疏表示算法计算复杂度高等缺陷,提出基于稀疏表示(SR)和梯度方向直方图(HOG)特征的掌纹识别方法,将分类正交匹配追踪算法(COMP)稀疏表示方法与HOG特征相融合,以降低复杂度。该算法首先利用HOG算法提取掌纹训练与测试样本图像的特征矩阵,将训练样本图像的HOG特征矩阵作为稀疏表示的过完备字典;然后运用COMP算法求解掌纹图像在过完备字典上的稀疏表示,将所得的最佳稀疏表示系数对测试图像进行重构;最后通过计算测试样本图像HOG特征矩阵与得到的每类重构图像最小残差的数值确定图像的类别。实验结果表明,该方法有效地降低了计算的复杂度,具有良好的掌纹识别性能。 相似文献
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为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,设计了一种基于压缩感知理论的马铃薯病害图像分类方法。采用K-奇异值分解算法(K-SVD)分别构造了马铃薯早疫病、晚疫病、灰霉病叶片图像病害字典,通过正交匹配追踪算法求解测试样本在不同病害字典下的稀疏系数矩阵,并进行图像重构,求解重构均方根误差。利用不同类别字典本身的差异性,测试样本重构时,误差最小的字典即为测试样本所属病害种类。与支持向量机识别算法相比,该方法能够自学习图像特征,大大降低了图像分割和特征提取复杂度。经对比测试,采用字典学习理论进行分类,马铃薯3种叶片病害单一病斑图片综合识别率达到95.33%,高于支持向量机分类识别算法(识别率92%)。 相似文献
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基于可见光视频的森林火灾识别算法 总被引：4，自引：0，他引：4
以森林火灾远程视频预警监控工程为依托,对森林火灾发生、发展的可见光视频图象进行研究,提出森林火灾识别算法,并进行处理。分析了基于视频的森林火灾火焰特征,指出火焰特征主要包括颜色变化、面积变化、边缘变化、形体变化、闪动规律和整体移动等。在此基础上,提出了视频图像中的森林火灾区域检测方法与森林火灾识别方法;根据图像区域分割匹配算法,以火焰颜色特征和面积变化为火灾判别依据,统计疑似火灾区域面积,定时地对其进行两两匹配,实现对森林火灾图像的实时检测和识别。经实际验证,该算法的查全率与查确率分别达到72.22%和92.86%。 相似文献
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《西北林学院学报》2017,(2)
针对林火烟雾图像检测从图像信息中提取的特征,数据记录多,存储大,消耗运算速率的问题,提出了基于运动路径角的烟雾检测探究,对烟雾特征进行优化。在真实的森林环境下,用烟饼燃烧产生的烟雾模拟森林火灾初期产生的烟雾,用视频监控记录烟雾的运动,并且搜集不同情况下烟雾图像和不同情况下天空中云的图像,应用图像处理技术分别对烟雾和云图像进行处理和运动路径角计算,对比分析烟雾和云的运动路径角范围,烟雾独特的运动路径角可以作为识别烟雾的特征。在处理烟雾数据中,将图像包含的烟雾信息转换为烟雾的代数特征,较烟雾的颜色特征、纹理特征、运动面积等特征的提取,数据量减少,存储变小,耗时少。 相似文献
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为探索林火监测的新手段,提高森林安全管理水平,将实时视频传输和计算机技术相结合,研制了林火监测任务设备．并与无人机飞行平台共同构成了微型无人机林火监测系统。以林区火场影像为样本．像素RGB值为分类依据．使用统计产品与服务解决方案软件进行聚类分析．得到基于颜色特征的烟雾识别模型。该模型经过光谱特性改进和消噪处理后．对于试验影像的烟雾识别率在77％以上。利用该模型．系统可在飞行中实时完成对地面火情的探测并给出报警提示。在飞行试验的基础上,提出无人机林火监测系统的飞行作业流程．并讨论了系统运行的经济性和目前存在的问题。无人机林火监测系统同样可用于林区气象探测、可燃物和病虫害调查等方面．切实提高林区管理的技术水平。图5表2参14 相似文献
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基于地形匹配的图像烟火定位方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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南方林区TM遥感图象组合方式研究 总被引：2，自引：0，他引：2
杨燕琼 《华南农业大学学报》1999,20(4):86-89
就南方林区ＴＭ遥感图象的多种组合方式进行了分析、对比、认为ＴＭ４、５、３的组合彩色图象及其数据较适用于南方森林植物类型之判读及计算机自动分类,ＴＭ４７２彩色产有利于幼林、疏林地、荒山等的判读;ＴＭ４２７彩色合成图对杉木林反映较好。 相似文献
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林火烟雾图像自动识别中的模式分类器选择 总被引：2，自引：1，他引：1
探索了支持向量机（SVM）方法解决由脉冲耦合神经网络（PCNN）提取的林火烟雾图像特征后的计算机视觉模式识别问题。针对由于林火烟雾图像的纹理特征不突出,即便用特殊方法提取出来的特征向量也维数较高,对后续分类器性能提出较高要求并且分类效果存在很大的未知性等问题,通过实验,对3种人工神经网络分类器和支持向量机分类器的烟雾图像特征甄别效果进行了详细对比。结果表明:基于支持向量机的分类器在复杂的森林背景情况下对烟雾有很好的分辨能力,其识别准确率达到94.26%,并且在识别准确率和分类速度两方面都超过了作为对照的3种神经网络分类器。 相似文献
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森林火灾检测是国内外林业应用研究的重要课题之一。及时准确地检测到森林火灾，对于森林健康及环境安全意义重大。现有的利用视频技术检测森林火灾的方法大多针对单一波段，如可见光波段或红外波段的视频信息进行分析，然而在实际应用过程中，由于森林环境复杂，基于单一波段视频信息检测火灾的结果欠佳。现阶段，基于多个波段的森林火灾检测方法非常少。本文综合利用红外及可见光视频特征，提出了一种基于分数阶微分视频融合的森林烟火检测算法，将分数阶微分理论引入红外视频和可见光视频融合中，利用分数阶微分算子对两个波段视频进行融合，然后利用背景去除法检测融合视频中的异常帧，且对异常帧图像及其与背景帧的差分图像分别进行图像分割，最终得到检测出的森林烟火区域。采用空间频率、平均梯度、森林火灾检测准确率和森林火灾检测时间误差度4个测度对本文算法和基于区域能量融合算法、基于窗口方差融合算法、基于HSI变换融合算法进行定量分析和比较。结果表明，本文算法的融合视频的融合效果最佳，并且森林火灾检测准确率和森林火灾检测时间误差均明显优于其他3种算法，说明本文提出的算法具有较好的有效性和准确性，为森林火灾检测提供了有利的新途径。 相似文献