為了提高實時視頻監(jiān)控中火焰識別率和降低誤識率，提出了一種基于多特征量對數回歸模型的火焰快速識別算法。首先，根據火焰的色度特征進行圖像分割，通過運動目標與參考圖像差分運算獲取火焰候選區(qū)域（CFR）；然后提取候選區(qū)域的面積變化率、圓形度、尖角個數以及質心位移等特征量，建立火焰的對數回歸快速識別模型；其次采用美國國家標準與技術研究院（ NIST）、仁荷大學計算機視覺實驗室（ICV）和基于計算機視覺的火災探測（ VisiFire）實驗庫以及自制蠟燭、紙燃燒火焰中的火焰和非火焰圖像中的300幅進行參數學習；最后選取實驗數據庫中8段視頻共11 071幅圖像進行識別算法檢驗。測試結果表明，所提算法的真正率（ IPR）達到93%、真負率（TNR）達到98%，識別平均用時0.058 s／幀。所提算法識別速度快且識別率高，可以應用于嵌入式實時圖像火焰識別。
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