无人机森林防火系统的火灾图像识别仿真

摘要

针对森林火灾识别问题,为提高图像中火灾识别效率和速率,保证图像识别的正确性,确保图像采集时间和准确性,提出一种基于无人机图像采集和改进后的BP神经网络同支持向量机(SVM)分类器结合的图像识别方法.在利用算法对火灾识别过程的基础上,以火灾特征量作为火灾识别算法的输入变量来达到减少识别训练图像和运算量,提高识别精度的目的.实验结果表明,改进后的BP神经网络同支持向量机分类器结合的图像识别方法,不仅能提高识别速率,同时也提高识别效率,减少识别误差.