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自适应加权融合算法在图像型火灾探测系统中的应用
引用本文:陈晓娟,夏立,卜乐平,杨加军. 自适应加权融合算法在图像型火灾探测系统中的应用[J]. 舰船电子工程, 2011, 31(3): 52-55
作者姓名:陈晓娟  夏立  卜乐平  杨加军
作者单位:1. 海军工程大学电气与信息工程学院,武汉,430033
2. 91458部队,三亚,572000
摘    要:根据船舶火灾探测的特点以及火灾早期预报的要求,设计了带图像信息的火灾自动报警系统,并将自适应加权融合算法应用于该系统。在该系统中信息层完成数据采集、处理,特征层运用自适应加权融合算法进行特征融合,决策层运用概率神经网络进行决策融合,完成船舶火灾探测系统的自动报警输出。实验表明,将该算法应用于此系统能够准确、快速探测火灾,识别日光灯、酒精灯等干扰源,具有较强的抗干扰性。

关 键 词:自适应加权  数据采集  数据融合  干扰源

Application of Self-adaptive Weighted Fusion Algorithm in Fire Detection System with Image
Chen Xiaojuan,Xia Li,Bu Leping,Yang Jiajun. Application of Self-adaptive Weighted Fusion Algorithm in Fire Detection System with Image[J]. Ship Electronic Engineering, 2011, 31(3): 52-55
Authors:Chen Xiaojuan  Xia Li  Bu Leping  Yang Jiajun
Affiliation:Chen Xiaojuan1) Xia Li1) Bu Leping1) Yang Jiajun2)(College of Electrical and Information Engineering,Naval Univ.of Engineering1),Wuhan 430033)(No.91458 Troops of PLA2),Sanya 572000)
Abstract:According to the demanding of fire detection on shipboard,a fire detection system with image information was designed.And the self-adaptive weighted fusion algorithm was used in this system.In the information layer of fire detection system,the data about texture feature of fire image,temperature and smoke thickness was collected and pretreated.In the feature layer,self-adaptive weighted fusion algorithm was applied in the feature layer.And in the decision layer,the PNN(probabilistic neural networks(PNN)) al...
Keywords:self-adaptive weighted fusion  data collection  data fusion  anti-jamming performance  
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