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《中国科学技术大学》 2012年
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基于多特征的火焰图像探测研究及实现

荣建忠  
【摘要】:火的使用是人类迈向文明的重要标志,但是失去控制的火会给人们带来了生命和财产的巨大损失。为此,火灾探测技术逐渐成为人们关注的焦点,它的出现和发展对人类的进步和社会的稳定有着重要的意义。 当前,温感探测和烟感探测是应用最广泛和最成熟的火灾探测技术,但是这类传统的探测器无法满足某些特殊的场合探测需求,比如高大空间建筑、长通道建筑等复杂的这类场所。 随着计算机技术以及信息处理技术的快速发展,近年来视觉探测技术得到飞速的发展,这类探测技术具有响应速度快、检测范围广、环境污染小等特点,与传统的火灾探测系统相比具有显著的优势,具有广阔的前景。目前,一些红外和紫外探测技术已经在市场上出现,由于此类光学探测器一方面需要昂贵的光学设备,另一方面,漏报和误报也很难控制,难以得到推广;现有的视频火灾探测技术很难有效去除复杂场景中的干扰。本文深入探讨可见光频段的火焰视频探测技术,对运动目标获取,目标特征提取,目标识别的算法进行了改进,并提出了准确获取火焰颜色的一种方法和火焰的目标跟踪技术,并开发了火焰图像探测系统等工作。本文主要研究成果有以下几个方面: (1).传统火灾图像探测研究者多采用CCD摄像头,虽然CCD摄像头采集画质优于CMOS摄像头,但本文放弃了CCD技术的摄像头,选取应用更广泛更便宜CMOS摄像头,基于MATLAB编程,实现对监测环境的高速视频流采集。 (2).多数火焰图像探测研究者,重在研究火焰颜色在不同的颜色空间进行区分和建模,如何准确有效的表达火焰色颜色模型,大量的火焰视频探测文章用到了火焰的颜色模型,但是他们的候选区域的火焰是如何获得的?多数研究者很少提及或者干脆采用手工分割的方法,然而一个准确的火焰颜色模型对于火焰的识别非常重要。文本提出一种准确的提取火焰的方法,对正庚烷和乙醇火在不同光照环境下的颜色,进行了统计分析,得到了正庚烷与乙醇的颜色模型,在此基础上,结合前人研究的方法,经过大量的实验与统计,得到了一种有效的火焰颜色决策模型。 (3).广泛调研了火灾视频探测领域经常用到的运动目标检测算法,分析其优劣,并将独立成分分析(ICA)技术引入火灾探测领域,全面介绍了ICA的基本模型,FastICA模型,GICA算法,结合累积差分图,提出了“不依赖背景帧”的C-GICA算法,另外,构建了用于多目标提取、跟踪和识别的数据存储结构,提出了一种基于运动区域和数据延迟的多目标跟踪算法,实现了火灾场景的多目标的跟踪,及其相应特征值进行分类和转移。 (4)调研可视火焰探测技术已有的成果,研究典型的火焰图像特征提取方法。本文将统计地形特征的纹理描述方法引入火灾探测领域,在其基础上,提出了计算速度更快的统计地形特征纹理分析方法,实现对火焰纹理的特征提取。另外结合火焰面的粗糙度,边界粗糙度,圆形度等其它特征,构建了火焰多特征的BP神经网络分类模型,实现火焰目标的识别。 (5)本文设计了正庚烷火与汽油火的实验,引入了声学测量仪对燃烧音进行测量。给出了火焰声音频率的规律,同时,结合已有的火焰视频频率规律,并探讨了火焰视频频率与火焰声音频率的一些基本问题。本文还提出了一种基于声音和图像技术的火灾探测系统的构架,并设计了基于图像技术的火焰图像探测系统,对实时监控场景进行了测试,还利用多种场景下的视频录像对其算法进行性能测试,测试指标:包括响应测试,探测率测试。
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

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