基于概念格粗糙集—支持向量机的图像型火焰特征优化分类与探测算法的研究

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基于概念格粗糙集—支持向量机的图像型火焰特征优化分类与探测算法的研究

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基于概念格粗糙集—支持向量机的图像型火焰特征优化分类与探测算法的研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
1 绪论	第8-14页
· 课题研究背景和意义	第8-9页
· 火灾探测技术的研究现状	第9-11页
· 点式传感器火灾探测技术	第9-10页
· 图像型火灾探测技术	第10-11页
· 论文研究的主要内容及章节安排	第11-14页
2 图像型火灾探测的技术基础	第14-22页
· 引言	第14页
· 图像型火灾探测的系统构成	第14页
· 图像型火灾探测算法	第14-15页
· 图像获取	第15-16页
· 预处理	第16-19页
· 颜色空间	第16-17页
· 图像去噪	第17-19页
· 图像分割	第19页
· 特征提取	第19-20页
· 图像识别（决策分类）	第20-22页
3 火焰可疑区域的检测及特征提取	第22-40页
· 引言	第22页
· 基于颜色特性的火焰分割	第22-25页
· 基于RGB颜色模型的火焰分割	第22-23页
· 基于YCbCr颜色模型的火焰分割	第23-25页
· 基于运动特性的火焰分割	第25-27页
· 帧间差分法	第25-26页
· 混合高斯模型的背景差分法	第26-27页
· 基于CIE LAB颜色模型和模糊C均值算法结合的火焰分割	第27-33页
· CIE LAB颜色模型	第27-29页
· 模糊C均值算法	第29-31页
· 基于CIE LAB颜色模型和模糊C均值的火焰分割	第31-33页
· 火焰特征的提取及分析	第33-37页
· 火焰的致密度特性	第33-34页
· 火焰的上下边缘抖动投影个数	第34-35页
· 火焰的其他特征	第35-37页
· 本章小结	第37-40页
4 基于概念格粗糙集--支持向量机的火焰特征选择与识别算法	第40-52页
· 引言	第40页
· 基本理论	第40-43页
· 概念格	第40-41页
· 粗糙集	第41页
· 支持向量机（SVM）	第41-43页
· 概念格粗糙集相结合的火焰特征选择算法	第43-45页
· 概念格粗糙集的特征选择算法运用于支持向量机的视频火焰识别	第45-47页
· 算法介绍	第45页
· 核函数的选择	第45-46页
· 惩罚因子的确定	第46-47页
· 实验结果及分析	第47-50页
· 本章小结	第50-52页
5 总结和展望	第52-54页
· 总结	第52页
· 下一步工作展望	第52-54页
参考文献	第54-58页
在读期间发表的学术论文及取得的研究成果	第58-60页
致谢	第60页

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