本方法主要使用了图像的颜色特征和尺度不变特征SIFT以及加速鲁棒特征SURF对候选区域进行筛选，并结合火焰的运动特性来判断。系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；3）时间维度上验证。 相比于现有的火焰检测算法，本方法能够更加高效准确地检测出视频中的火焰。另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。 中山大学研究成果

本方法主要使用了图像的颜色特征和尺度不变特征SIFT以及加速鲁棒特征SURF对候选区域进行筛选，并结合火焰的运动特性来判断。系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；3）时间维度上验证。 相比于现有的火焰检测算法，本方法能够更加高效准确地检测出视频中的火焰。另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。

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