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傳統的基于物理信號的火焰識別方法易被外部環境干擾，且現有火焰圖像特征提取方法對于火焰和場景的區分度較低，從而導致火焰種類或場景改變時識別精度降低。針對這一問題，提出一種基于局部特征過濾和極限學習機的快速火焰識別方法，將顏色空間信息引入尺度不變特征變換（ SIFT）算法。首先，將視頻文件轉化成幀圖像，利用SIFT算法對所有圖像提取特征描述符；其次，通過火焰在顏色空間上的信息特性進一步過濾局部噪聲特征點，并借助關鍵點詞袋（BOK）方法，將特征描述符轉換成對應的特征向量；最后放入極限學習機進行訓練，從而快速得到火焰識別模型。在火焰公開數據集及真實火災場景圖像進行的實驗結果表明：所提方法對不同場景和火焰類型均具有較高的識別率和較快的檢測速度，實驗識別精度達97qo以上；對于包含4301張圖片數據的測試集，模型識別時間僅需2. 19 s；與基于信息熵、紋理特征、火焰蔓延率的支持向量機模型，基于SIFT、火焰顏色空間特性的支持向量機模型，基于SIFT的極限學習機模型三種方法相比，所提方法在測試集精度、模型構建時間上均占有優勢。
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