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《哈尔滨工程大学》 2003年
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基于普通CCD摄像机的火灾探测技术的研究

吕普轶  
【摘要】: 随着社会经济的发展和科学技术的进步,特别是城市人口的急剧增加和城市化进程的飞速发展,高层建筑和大空间场所越来越多。由于高层建筑火灾具有传播速度快、灭火和营救都比较困难等特点,所以如何有效的进行高层建筑火灾的安全防范以及尽早发现火灾的问题就变得越来越紧迫。作为一种新型的有效的早期火灾探测技术,图像型火灾探测技术倍受人们的关注。本文通过对数字图像处理技术的研究和讨论,设计并实现了多种检测算法和基于BP神经网络的图像型火灾探测系统。 论文系统地讨论了火灾产生的机理和其三个发展阶段及其各个阶段的特点,讨论了传统的火灾探测技术存在的缺陷并与新型火灾探测技术进行了对比,在此基础上介绍了图像型火灾探测技术的分类、使用的探测设备、图像型火灾探测系统的组成以及数字图像处理技术。 本文详细地研究了火灾图像的增强处理、噪声滤除、最大熵阈值分割、区域生长和Otsu阈值分割等算法及其在火灾图像处理中的应用。并通过将数种算法集成起来的方法,提出了一种在序列图像中跟踪火灾火焰的算法,在图像序列中提取出火焰目标。此外,本文实现了通过瞬时运动分析和累积运动分析的方法在火灾烟气图像序列中提取火灾烟气轮廓。 对于火灾图像的识别技术,我们将其分为火灾火焰图像的识别技术和火灾烟雾图像的识别技术两类,重点讨论了火灾火焰图像的识别技术。本文详细地分析了火灾火焰和其它一些干扰现象的面积变化规律、形体变化规律、边缘变化规律、闪烁频率规律和整体移动趋势,并且针对于每一种规律都提出相应的图像识别算法。通过这些算法,我们可以识别出早期火灾的火焰图像并能够区别其它的干扰现象。本文介绍了火灾烟气的光学特性,在此基础上提出了识别火灾烟气轮廓的算法。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 在论文的最后,讨论了基于神经网络的火灾探测方案。首先介绍了神经 网络的基本概念,接着给出了神经网络的具体结构和输入输出单元的设计方 案。在此基础上,我们设计了基于BP神经网络的火灾探测系统,并使用一 系列的火灾图像样本和干扰模式的图像进行了实验。实验结果表明,该神经 网络火灾探测系统具有良好的抗干扰能力。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TN948.41

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【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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2 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
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5 赵奇;医学超声图像三维重建算法研究[D];山东科技大学;2010年
6 徐元;基于双目立体视觉的匹配算法研究[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
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1 杨高波;基于内容多媒体应用的语义视频对象提取及评价[D];上海大学;2004年
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1 饶裕平;基于视频的森林火灾识别方法研究[D];浙江农林大学;2010年
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【二级引证文献】
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1 赵令煌;;图像型火灾探测技术的应用[J];安防科技;2011年05期
2 郭维;李晋惠;;基于HIS模型的火焰图像分割算法研究[J];电脑开发与应用;2009年10期
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6 梁鹏;黄欢;杨晓娜;徐晓煜;;基于视频的火灾监控关键技术研究[J];贵州大学学报(自然科学版);2011年05期
7 孙昆;穆森;邱桂苹;赵倩;;一种基于OpenCV的摄像机标定算法的研究与实现[J];电子世界;2012年14期
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1 石琼豪;马莉;邹绍芳;;基于视觉双通路与贝叶斯模型的烟雾检测方法[A];浙江省电子学会2012学术年会论文集[C];2012年
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1 康锋;基于视觉特征的早期农林火灾检测方法的基础研究[D];浙江大学;2010年
2 侯杰;基于视频图像的高大空间建筑火灾探测研究[D];清华大学;2010年
3 黄儒乐;基于视频图像的林火烟雾识别方法的研究[D];北京林业大学;2012年
4 胡小康;高海拔地区油池火燃烧和烟气特性研究[D];中国科学技术大学;2012年
5 杨满江;高原环境下压力影响气体燃烧特征和烟气特性的实验与模拟研究[D];中国科学技术大学;2011年
6 荣建忠;基于多特征的火焰图像探测研究及实现[D];中国科学技术大学;2012年
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1 钟取发;动态环境下早期烟雾、火苗的视频分级检测研究[D];浙江理工大学;2010年
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3 宋戈;火灾自动检测技术在无人值守变电站中的应用[D];沈阳理工大学;2010年
4 贺群;基于计算机视觉和神经网络技术的火焰识别分析与研究[D];大连交通大学;2010年
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【二级参考文献】
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7 李宝儒;孙凤杰;范杰清;;基于烟气图像识别的火灾探测方法[A];图像图形技术研究与应用2009——第四届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2009年
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9 陈维南;潘泓;叶桦;;基于图像处理的火灾监控系统的实现[A];2001年中国智能自动化会议论文集(下册)[C];2001年
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