为了获取更加清晰、更多细节的轮廓特征，充分利用Kinect传感器获取的RGB-D图像信息，将结构化的随机森林作为分类器，提出一种更加精确的轮廓提取器。首先，将RGB-D图像的多种信息利用数学公式表示出来；然后利用BSD500数据集以及NYU深度数据集训练结构化的随机森林算法，核心是将给定节点的结构化标签映射到一组离散标签；最后，利用该随机森林算法对RGB-D图像信息进行分类，得到图像轮廓。针对细节不同的四种场景图像进行对比实验，结果表明，经改进后的算法得到的轮廓效果更加清晰、准确。

主要介绍了ptyhon 随机森林算法及其优化详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

随机森林MATLAB包，大家可以交流学习，大家一起进步哈

使用ID3决策树：先运行cut_data.py划分训练集和测试集。然后运行tree_main.py。 使用随机森林：运行forest.py即可。 注：，含有数据集，使用前要修改代码中数据集的路径。

目前，森林火灾是世界性林业重要灾害之一，每年都有一定数量的发生，造成林业资源的重大损失和全球性环境污染。森林火灾具有突发性，灾害的发生的随机性，在较短的时间内能造成较大的损失的特点。因此一旦有火警发生，就必须以极快的速度采取扑救措施，扑救是否及时，决策是否得当，重要原因都取决于对林火行为的发现是否及时，决策措施是否得当。如何实现森林防火工作的规范化，科学化，信息化，真正做到早发现，早解决火灾隐情。数字化森林监控已成为及早发觉，排除森林火灾隐情的必要手段。 随着科技的发展，现在森林防火也开始实现智能化管理，工作人员只需坐在办公室拖动鼠标，就可观测林区画面。并在发生紧急情况时，通过监测画面及语音广播对前端林区进行远端遥控，指挥抢险工作。

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