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具有高区分度的视频火焰检测方法 被引量：9
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作者 谢迪 童若锋 +1 位作者 唐敏 冯阳 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期698-704,共7页
为了在视频监控系统中准确地判断火焰区域并预测火灾的发生,提出一种新的基于人工神经网络的视频火焰检测方法.该方法在分析火焰的运动和三维颜色特征的基础上,分别通过傅里叶变换和圆形度分析、角点检测的方法研究火焰的闪烁频率、几... 为了在视频监控系统中准确地判断火焰区域并预测火灾的发生,提出一种新的基于人工神经网络的视频火焰检测方法.该方法在分析火焰的运动和三维颜色特征的基础上,分别通过傅里叶变换和圆形度分析、角点检测的方法研究火焰的闪烁频率、几何形状对应的时空域特征,采用获得的各类特征构成概率向量作为人工神经网络分类模型的输入,输出表示火灾发生的概率.在保持检测准确率的同时,该方法通过实验选择最优的参数组合解决神经网络容易陷入局部极值及收敛慢的问题.该方法可以区分大空间(隧道、仓库、博物馆等建筑物)中闪烁的车灯和真实火焰,能够避免在实际的视频监控系统应用中将闪烁车灯误判为火焰,有效减少环境光对检测结果的影响,降低火灾火焰的误报率.实验结果表明,采用该方法在保持检测实时性的同时,能够达到96%的检测正确率. 展开更多
关键词 火焰检测 人工神经网络 傅里叶变换 圆形度 角点检测 多变量高斯模型 分层k-means
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基于聚类方法的审计分层抽样算法研究 被引量：7
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作者 夏锋 彭鑫 赵文耘 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第1期14-16,共3页
针对审计抽样中最复杂的抽样算法—分层抽样,从数据挖掘中"聚类"的角度出发,较好地运用了聚类思想于审计抽样的分层抽样算法之中,为该算法的实现提供了一种新的解决方案。AICPA39没有为分层抽样提供具体的实现方式,国内的学... 针对审计抽样中最复杂的抽样算法—分层抽样,从数据挖掘中"聚类"的角度出发,较好地运用了聚类思想于审计抽样的分层抽样算法之中,为该算法的实现提供了一种新的解决方案。AICPA39没有为分层抽样提供具体的实现方式,国内的学者曾从统计学角度有过实现,将从计算机科学角度实现方法与统计学实现方法进行分析比较,这是对分层抽样算法实现的有益新探索。 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类 审计抽样 分层抽样k-means算法
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