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基于视频图像的火灾探测技术的研究

  • 简介:基于视频图像的火灾探测技术的研究摘 要图像处理火灾监控系统是通过分析摄像机摄取的视频图像,实现现场火灾的自动探测、监视。系统将采集的连续图像利用各种图像处理技术进行处理和分析,利用早期火灾的图像变化特征来...
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[目录]
1  绪论
2  基于视频监控系统的火灾探测理论基础
3  基于视频图像的火灾探测方法
4  仿真实验及实验结果分析
5  结 论

[摘要]
图像处理火灾监控系统是通过分析摄像机摄取的视频图像,实现现场火灾的自动探测、监视。系统将采集的连续图像利用各种图像处理技术进行处理和分析,利用早期火灾的图像变化特征来探测火灾是否发生。
本文首先介绍了基于视频图像的火灾探测技术的理论基础,主要包括图像的色彩模型、小波理论和BP神经网络。
在此基础上提出了一种新的基于视频图像的火灾探测方法。该方法首先探测了视频中是否存在移动区域并对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行了分割,采用这种分割方法可有效的提高处理速度,使视频的实时处理成为可能,然后分析了所得分割区域的圆形度、面积变化率、闪烁规律及面积变化趋势等火灾判据,给出了各种判据的分析和计算方法。利用小波变换的局部分析能力,提取火灾图像的闪烁规律和面积变化趋势,对每一帧图像中分割区域面积构成的曲线,利用小波进行分解,其中低频分量用来分析面积变化趋势,高频分量用来分析火焰的闪烁规律。最后给出了BP神经网络的具体结构和输入输出单元的设计方案,并利用设计的神经网络实现了火灾识别。
最后进行了仿真试验。实验结果表明,该火灾识别方法能够有效地识别出火灾火焰并具一定的抗干扰能力。

[正文]
1  绪论
1.1  引言
“火灾”是指在时间或空间上失去控制的燃烧所造成的灾害。据统计,在众多灾种中,火灾造成的直接损失约为地震的5倍,仅次于干旱和洪涝,而火灾发生的频度则居于各灾种之首。随着社会的不断发展,在社会财富日益增多的同时,导致发生火灾的危险性也在增多,火灾的危害性也越来越大。据统计,我国70年代火灾年平均损失不到2.5亿元,80年代火灾年平均损失不到3.2亿元,进入90年代,特别是1993年以来,火灾造成的直接财产损失上升到年均十几亿元,年均死亡2000多人。
另一方面,住宅的商品化,国土的有偿使用,外资的引进,使城市以平面扩张为主转为更多地向立体空间发展。由于高层建筑火灾具有火灾蔓延速度快,火灾隐患多,扑救工作和人员疏散困难的特点,因此高层建筑一旦发生火灾,后果是不堪设想的。因此防止火灾发生,减少火灾损失是一个重要的研究课题。
1.2  研究背景
火灾防治的总体目标是通过发展先进的火灾防治技术,依赖科学的火灾安全工程设计体系和火灾科学管理与应急预案体系,实现火灾防治有效性和经济性的科学统一。
1.2.1  火灾产生的机理
火灾是一种失去人为控制的燃烧过程,产生火灾的基本要素是可燃物、助燃物和点火源。可燃物以气态、液态和固态三种形态存在,助燃剂通常是空气中的氧气,根据可燃气体与空气混合方式不同有两种燃烧方式[1]:如果在燃烧前,可燃气体就与空气均匀混合,称预混燃烧;如果可燃气体和空气分别进入燃烧区边混合边燃烧称为扩散燃烧。液体和固体是凝聚态物质,难以与空气均匀混合,它们燃烧的基本过程是当外部提供一定的能量时,液体或固体先蒸发成蒸汽或分解出可燃气体(如CO,H2等),较大的分子团、灰烬和未燃烧的物质颗粒悬浮在空气中,粒子直径一般在0.01 左右,这些悬浮物统称为气溶胶。几乎在产生气溶胶的同时,产生粒子直径为0.01-10 的液体或固体微粒,称为烟雾。
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[参考文献]
[1]吴龙标,袁宏永. 火灾探测与控制工程[M]. 中国科学技术大学出版社,1999. P18-23
[2]陈涛,袁宏永,范维澄. 火灾探测技术研究的展望[J]. 火灾科学,2001,(4). P108~112.
[3]Meili E. The Ionization Chamber Smoker Detector[J]. In:Swiss Electro technical Association, Bulletin No.23, 1952.
[4]王殊,窦征. 火灾探测及其信号处理[M]. 华中理工大学出版社,1998. P5-9
[5]范维澄,王清安等. 火灾学简明教程[M]. 中国科技大学出版社,1995. P12-25
[6]崔凯,曹榆. 图像型火灾探测技术浅议[J]. 消防技术与产品信息,2005,(4).P30-32
[7]Walter Phillips III, Mubarak Shah, Niels da Vitoria Lobo. Flame Recognition in Video[J].Fifth IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, 2004.
[8]C. B. Liu, N. Ahuja. Vision based fire detection[J]. ICPR ’04, 2004, vol.4.
[9]B. Ugur Toreyin, Yigithan Dedeoglu, A.Enis Cetin. Computer vision based method for real-time fire and flame detection[J]. Sciencedirect. 2005.P1-5.
[10]吴爱国,李明.大空间图像型火灾探测算法的研究[J]. 计算机测量与控制,2006,14(7).P869-871
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[原文截取]
基于视频图像的火灾探测技术的研究
摘 要
图像处理火灾监控系统是通过分析摄像机摄取的视频图像,实现现场火灾的自动探测、监视。系统将采集的连续图像利用各种图像处理技术进行处理和分析,利用早期火灾的图像变化特征来探测火灾是否发生。
本文首先介绍了基于视频图像的火灾探测技术的理论基础,主要包括图像的色彩模型、小波理论和BP神经网络。
在此基础上提出了一种新的基于视频图像的火灾探测方法。该方法首先探测了视频中是否存在移动区域并对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行了分割,采用这种分割方法可有效的提高处理速度,使视频的实时处理成为可能,然后分析了所得分割区域的圆形度、面积变化率、闪烁规律及面积变化趋势等火灾判据,给出了各种判据的分析和计算方法。利用小波变换的局部分析能力,提取火灾图像的闪烁规律和面积变化趋势,对每一帧图像中分割区域面积构成的曲线,利用小波进行分解,其中低频分量用来分析面积变化趋势,高频分量用来分析火焰的闪烁规律。最后给出了BP神经网络的具体结构和输入输出单元的设计方案,并利用设计的神经网络实现了火灾识别。
最后进行了仿真试验。实验结果表明,该火灾识别方法能够有效地识.....
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