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基于多特征融合的森林火灾火焰视频识别研究

致谢第3-4页
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
        1.2.1 森林火灾监测国内外研究现状第10-12页
        1.2.2 火焰视频识别研究现状第12-14页
        1.2.3 火焰视频识别存在的不足第14-15页
    1.3 本课题的来源与主要研究内容第15-17页
        1.3.1 课题来源第15页
        1.3.2 主要内容第15-17页
第二章 疑似火焰区域提取第17-34页
    2.1 疑似火焰颜色像素检测第17-21页
        2.1.1 RGB颜色模型第17-18页
        2.1.2 HSV颜色模型第18-19页
        2.1.3 从RGB到HSV的转换第19页
        2.1.4 RGB和HSV颜色模型相结合第19-21页
    2.2 疑似火焰运动像素检测第21-29页
        2.2.1 帧差法第21-24页
        2.2.2 背景差分法第24-29页
        2.2.3 光流法第29页
    2.3 基于颜色与运动的疑似火焰区域提取第29-33页
        2.3.1 基于数学形态学的图像处理技术第29-31页
        2.3.2 颜色与运动相结合的方法第31-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 森林火灾火焰特征提取第34-45页
    3.1 基于滑动时间窗的视频片段的划分第34页
    3.2 火焰静态特征第34-38页
        3.2.1 圆形度特征第34-36页
        3.2.2 纹理特征第36-38页
    3.3 火焰动态特征第38-44页
        3.3.1 火焰面积变化特征第38-40页
        3.3.2 形状相似性特征第40-42页
        3.3.3 闪烁频率特征第42-44页
    3.4 本章小结第44-45页
第四章 基于AdaBoost-BP算法的森林火焰识别第45-63页
    4.1 神经网络第45-48页
        4.1.1 人工神经网络的结构和特点第45-47页
        4.1.2 BP神经网络的结构第47-48页
    4.2 AdaBoost算法原理第48-50页
    4.3 基于AdaBoost-BP算法的林火火焰识别第50-51页
    4.4 仿真结果分析第51-62页
        4.4.1 时间窗长度、AdaBoost算法迭代次数、BP神经网络隐层节点数的确定第53-59页
        4.4.2 AdaBoost-BP算法与单独BP神经网络算法的比较第59-62页
        4.4.3 视频片段与相邻帧特征提取方法识别性能比较第62页
    4.5 本章小结第62-63页
第五章 森林火焰识别的软件实现第63-75页
    5.1 编程环境及语言介绍第63-65页
        5.1.1 软件架构第63-64页
        5.1.2 软件Visual C++和MATLAB简介第64-65页
    5.2 Visual C++与MATLAB混合编程实现方法分析第65-67页
        5.2.1 Visual C++与MATLAB混合编程的优点第65-66页
        5.2.2 Visual C++与MATLAB接.的实现方法第66-67页
    5.3 Visual C++ 6.0 与MATLAB 2010b接.的具体实现第67-74页
        5.3.1 Visual C++与MATLAB接.配置第68-69页
        5.3.2 动态链接库的生成第69页
        5.3.3 动态链接库的调用第69-71页
        5.3.4 独立应用程序的发布第71-72页
        5.3.5 独立程序的运行第72-74页
    5.4 本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
    6.1 本文主要研究工作与研究结论第75-76页
    6.2 本文主要创新点第76页
    6.3 进一步研究建议第76-77页
参考文献第77-83页
附录1 测试样本数据第83-86页
附录2 部分彩色原图第86-94页
附录3 攻读学位期间发表的学术论文第94页

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