[发明专利]一种基于颜色特征最优组合的CART决策树火灾图像识别方法有效
| 申请号： | 202210363855.5 | 申请日： | 2022-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN114818883B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 李海;寇月;熊升华;任可;郭湘川 | 申请（专利权）人： | 中国民用航空飞行学院 |
| 主分类号： | G06V10/56 | 分类号： | G06V10/56;G06N5/01;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人： | 何健雄 |
| 地址： | 618307 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于颜色特征最优组合的CART决策树火灾图像识别方法，包括如下步骤：构建火灾图像与非火灾图像样本集，并随机划分为训练样本集和测试样本集；基于Lab、RGB、HSV三种色彩模式提取火灾与非火灾样本库颜色特征；在Lab、RGB、HSV色彩模式下分别基于精细决策树寻找最优特征，得到最优特征组合集；基于得到的最优特征组合集以及训练样本集进行CART决策树模型的训练，得到最优CART决策树模型；将测试样本集输入到最优CART决策树模型，完成火灾图像的识别。本发明基于火灾图像颜色特征融合CART决策树进行火灾图像方法的识别，对火灾图像进行识别时准确率较高，其效果明显优于其他决策树类方法，能够更好的表征图像火灾类型，为火灾事故预防提供方法基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 颜色 特征 最优 组合 cart 决策树 火灾 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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