一种基于SLIC超像素的森林火灾实时检测方法

本申请提供一种基于超像素的森林火灾实时检测方法，涉及机器学习技术领域，包括：(1)图像超像素分割：对林火图像先进行SLIC超像素分割，将位置邻近和颜色相似的像素划分为若干个超像素；(2)代表点选择：鉴于超像素良好的目标边界一致性，将超像素等效为像素，从像素中选择或构造代表点；(3)引入监督信息：将代表点与引入的监督信息进行比对，从而完成火焰检测。本发明分别以超像素的均值、中值和均值与中值的组合构造代表点，在多种场景的12张林火图像上进行了实验验证，相比于向量和矩阵块模式表示方法，该文方法在10张图像上的林火识别率均达到了最高，平均识别率在98.2％以上。