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基于LBP和稀疏表示的林火烟雾图像识别研究  
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【英文篇名】 Forest Fire Smoke Recognition Based on Local Binary Patterns and Sparse Representation
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【作者】 杨秋霞; 罗传文;
【英文作者】 YANG Qiu-xia; LUO Chuan-wen; Forestry School of Northeast Forestry University;
【作者单位】 东北林业大学林学院;
【文献出处】 安徽农业科学 , Journal of Anhui Agricultural Sciences, 编辑部邮箱 2014年 34期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 森林火灾; 模式识别; 稀疏表示; 纹理特征; 局部二值模式;
【英文关键词】 Forest fires; Pattern recognition; Sparse representation; Texture features; Local Binary Patterns(LBP);
【摘要】 为了实现森林火灾的智能识别,提出一种基于局部二值模式和稀疏表示的林火烟雾自动识别方法。选取森林火灾烟雾视频和干扰视频,经运动区域检测提取疑似林火烟雾图像样本。首先对疑似林火烟雾样本图像采用不同的LBP算子进行纹理特征提取,然后选取350幅林火烟雾样本构建林火烟雾特征字典,另外选取343幅林火烟雾图像样本和331幅干扰图像样本进行测试,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稀疏表示系数和重构误差,最后根据经验阈值进行分类识别。结果表明,LBP特征提取结合稀疏表示方法可以有效地实现林火烟雾的自动识别,识别率可达92.88%,为林火烟雾的模式识别提供了一种有效的解决方案。
【英文摘要】 In order to achieve intelligent recognition of forest fires,an automatic recognition method of forest fire smoke based on Local Binary Patterns( LBP) and sparse representation was proposed. A lot of forest fire smoke video and disturbance video were collected. Extracting image samples suspected of forest fire smoke by motion region detection on the collected videos. Firstly,the texture features of forest fire smoke sample images were extracted by using different Local Binary Pattern( LBP) operator. Then sel...
【基金】 “十二五”农村领域国家科技计划课题(2012BAD22B01)
【更新日期】 2015-01-28
【分类号】 TP391.41;S762
【正文快照】 森林作为全球生态系统的重要组成部分,具有极其重要的社会价值和生态价值。然而森林资源受到各种因素的破坏,森林火灾就是其中之一。森林火灾突发性强,破坏性大,带来严重的后果,如森林结构的破坏,其他次生自然灾害的发生,生态平衡的破坏等,损失重大[1-3]。随着全球气候变暖,森?

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