基于紅外圖像及環(huán)境信息關(guān)聯(lián)的陰燃火探測(cè)

摘要： 針對(duì)目前常用的陰燃火檢測(cè)方法存在檢測(cè)效率低、準(zhǔn)確度低等問題，提出了一種基于紅外圖像與環(huán)境信息關(guān)聯(lián)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)陰燃火分類預(yù)測(cè)方法。通過實(shí)時(shí)獲取試驗(yàn)樣本的環(huán)境信息及紅外圖像，將目標(biāo)面積變化率、周長(zhǎng)變化率、圓形度和目標(biāo)移動(dòng)特性作為特征參數(shù)用于陰燃目標(biāo)探測(cè)判別依據(jù)；通過隨機(jī)森林算法（Random forest alg...