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基于小波变化图像增强与多特征的森林火灾烟雾检测方法[发明专利]

专利名称：基于小波变化图像增强与多特征的森林火灾烟雾检测方法

专利类型：发明专利

发明人：张玉萍，曹蕾

申请号：CN201910013943.0

申请日：20190108

公开号：CN109753932A

公开日：

20190514

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：基于小波变化图像增强与多特征的森林火灾烟雾检测方法，属于火灾烟雾检测方法领域。现有的森林火灾烟雾检测方法，存在漏报或误报现象的问题。基于小波变化图像增强与多特征的森林火灾烟雾检测方法，对烟雾图像进行小波分解，并对小波系数进行灰度关联度计算和小波系数修正，抑制复杂背景下的烟雾图像噪声，对烟雾图像进行增强，通过计算烟雾图像的分形特征和基于灰度共生矩阵的图像纹理特征，利用图像烟雾区域与非烟雾区域在分形特征和纹理特征上的不同，并把特征输入SVM进行训练，通过机器学习和大样本量实现森林火灾烟雾区域的有效检测。本发明火灾烟雾视频检测中的表现稳定、漏报率低、准确度高。

申请人：哈尔滨理工大学

地址：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

国籍：CN

代理机构：牡丹江市丹江专利商标事务所(特殊普通合伙)

代理人：张雨红

本文发布于:2024-09-22 19:40:01，感谢您对本站的认可！

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