基于支持向量机的火焰识别算法研究  

Research on Flame Recognition Algorithm Based on Support Vector Machine

作　　者：冯子昂 邵家玉[1,2] 张宁 

机构地区：[1]东南大学自动化学院,江苏南京210096 [2]复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏南京210096 [3]东南大学教育部ITS工程研究中心,江苏南京211189

出　　处：《工业控制计算机》2025年第1期79-81,共3页Industrial Control Computer

摘　　要：现如今,机器学习技术在火焰识别领域有很好的应用前景。采用传统的机器学习算法——支持向量机(SVM)算法进行火焰图片的分类识别。首先,对图片数据进行了翻转、灰度、标准化和亮度增强等预处理;然后,对火焰的颜色特征和纹理特征进行提取;最后,通过支持向量机算法对开源数据集进行训练识别和结果测试,取得了准确率为95.93%的检测结果。Currently,machine learning technology has a promising application prospect in the field of flame detection.This paper adopts the traditional machine learning algorithm-support vector machine(SVM) algorithm for the classification and recognition of flame images.Firstly,the paper preprocesses the image data through flipping,graying,normalization,and brightness enhancement.Then,it extracts the color and texture features of the flame.Finally,it trains and tests on the open-source dataset using the support vector machine algorithm,achieving a detection accuracy of 95.93%.

关 键 词：机器学习 支持向量机 火焰识别 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]