作者：蒋先刚著
页数：193页
出版社：西南交通大学出版社
出版日期：2017
ISBN：9787564355586
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书分为5章，第1章介绍了火焰与烟雾区域识别方法的基本理论和概念，并介绍了压缩感知和稀疏表达方法在火灾探测系统中的应用。第2章介绍了火灾区域的特征定义、变换与选择以及程序设计方法。第3章介绍了基于统计方法的火焰与烟雾区域的分类方法和程序设计方法。第4章介绍了稀疏表达方法及其对火焰与烟雾区域的识别和程序设计方法。第5章介绍了基于特征融合与分类器组合的火焰与烟雾区域的探测方法和程序设计方法。
作者简介
蒋先刚，男，湖南永州人。华东交通大学理学院、交通信息工程与控制研究所教授。1982年中南大学铁道学院机械工程与自动化专业毕业。1985年北京航空航天大学工程图学研究生班毕业。1997-1998年英国Strathclyde大学国家访问学者，2003-2004年英国Cranfield大学国家访问学者，已发表学术论文170篇，编著著作、教材19本。主要研究领域为计算机图形学、工业测控、机械、电气CAD/CAM/CAE。
本书特色
蒋先刚，男，湖南永州人。华东交通大学基础科学学院、交通信息工程与控制研究所教授。1982年中南大学铁道学院机械工程与自动化专业毕业。1985年北京航空航天大学工程图学研究生班毕业。1997-1998年英国Strathclyde大学国家访问学者，2003-2004年英国Cranfield大学国家访问学者，已发表学术论文130篇，编著书10本。主要研究领域为计算机图形学、工业测控、机械电气CAD／CAM／CAE。
目录
1．1 概述
1．2 火焰和烟雾区域的特征定义和变换方法
1．3 火焰和烟雾区域的分类方法
第2章 火焰与烟雾特征的定义、分析和提取
2．1 火焰和烟雾的颜色特征
2．2 火焰和烟雾区域增强和分割
2．3 火焰和烟雾的静态特征
2．4 火焰和烟雾的动态特征
2．5 特征数据的变换与降维的基本原理
2．6 特征选择与融合
第3章 基于统计方法的火焰和烟雾区域分类
3．1 贝叶斯决策概述
3．2 K最近邻分类算法概述
3．3 类条件概率密度概述
3．4 决策树分类概述
3．5 随机决策森林概述
3．6 遗传算法概述
第4章 火焰与烟雾区域的稀疏描述和分类方法
4．1 基于稀疏表达的基本概念及分类方法
4．2 字典构成方法
4．3 采用各种字典和稀疏编码方法对图像去噪和重构
4．4 采用各种字典对火焰图像稀疏分解的残差计算
4．5 基于稀疏字典的火焰区域分类方法
第5章 基于特征融合和分类器组合的火灾区域的探测
5．1 火焰和烟雾区域搜索策略
5．2 基于融合特征和分类器组合的火焰和烟雾区域分类
参考文献
