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《华南理工大学》 2010年
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无人机火灾检测平台的设计和构建

王思嘉  
【摘要】: 火灾是危害人类生命财产的重大灾害,人们一直致力于研究和开发预报这种重大灾害的系统,尤其是在环境复杂的地区低误报的火灾检测系统引起了大家广泛的关注。基于视觉的火灾检测方法因为其应用广泛,学科交叉程度高成为许多专家学者的研究方向。空中机器人在军事和民用领域有着广泛的应用价值,利用空中机器人作为火灾检测的平台是一个极具挑战的多学科交叉的前沿性研究课题,在世界范围内吸引了许多研究团体和个人的注意。 本文介绍了一种空中机器人的火灾检测系统,论文包括了空中机器人火灾检测平台的硬件组成、火灾检测平台的火焰检测算法、着火点的三维重构与跟踪、火灾信息的BP神经网络的数据融合这四部分。 论文开始介绍了该平台的硬件构成,介绍了图像采集的形式,使用Video4Linux2的应用编程接口来采集图像;使用开源库FFMPEG来压缩图像;使用流媒体库Live555利用RTSP协议来进行图像的无线传输。 论文接下来介绍了国内外火灾检测和无人机技术,对比了各种技术的优劣,并在此基础上介绍了基于彩色摄像机的火焰检测算法和基于红外摄像机的火焰检测算法。在彩色摄像机的火焰检测算法本文提出RGB判据与HSI判据相结合的火焰检测方法;红外摄像机的火焰检测算法本文提出使用温度斜率阈值法来检测火灾高危点,火焰动态特征法来检测火灾火焰。 在检测出火灾高危点或着火点后,本文给出了基于计算机视觉的三维重构方法,能够在两种摄像机回传至地面的画面上圈定出着火点或高危点的位置并引导由单片机控制的仿真转台自动追踪该点。 最后,本文采用两种摄像机的彩色中的三种颜色分量R、G、B及红外图像的灰度值作为BP神经网络的输入,通过训练后的神经网络判断火灾信息的真实性,提高了火焰检测的可靠性,减低了该系统的误报。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 王士迪;无人机平台火灾探测研究[D];华南理工大学;2011年
2 李玲;基于视频图像的火灾识别研究[D];华南理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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6 徐刚;陈立平;张瑞瑞;;果园传感器网络数据滤波算法研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
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4 王云;视频火灾安全监控系统在大空间建筑中的设计及应用[D];山东科技大学;2010年
5 李瑞波;图像阴影的检测与去除算法研究[D];山东科技大学;2010年
6 马莉;车牌识别系统中的车牌定位和分割算法研究和实现[D];山东科技大学;2010年
7 徐强;基于TMS320F2812的指纹识别系统的设计与实现[D];山东科技大学;2010年
8 张杨;基于双目立体视觉的CCD测距系统设计[D];长春理工大学;2010年
9 李华北;基于数字图像技术在土木结构物损伤裂缝检查应用的研究[D];郑州大学;2010年
10 宋伟中;基于H.264的视频监控系统的D S P实现[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
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1 徐爱俊;方陆明;楼雄伟;;基于可见光视频的森林火灾识别算法[J];北京林业大学学报;2010年02期
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7 吴龙标,宋卫国,卢结成;图象火灾监控中一个新颖的火灾判据[J];火灾科学;1997年02期
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1 王士迪;无人机平台火灾探测研究[D];华南理工大学;2011年
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3 刘亮亮;基于视频监控的火灾图像识别研究[D];华北电力大学(北京);2007年
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6 刘昕雨;基于视频特征的火灾火焰识别算法[D];西安电子科技大学;2009年
7 鹿书恩;基于火焰识别的火灾识别判据研究[D];重庆大学;2009年
8 余荣华;森林火灾图像自动识别系统的研究与实现[D];南昌大学;2008年
9 刘媛珺;双波段野外火灾图像识别及目标定位方法研究[D];南京航空航天大学;2009年
10 唐清;阈值分割及红外图像行人检测研究[D];华南理工大学;2010年
【二级引证文献】
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1 李玲;基于视频图像的火灾识别研究[D];华南理工大学;2012年
【二级参考文献】
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10 王章野;地面目标的红外成像仿真及多光谱成像真实感融合研究[D];浙江大学;2002年
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1 王思嘉;无人机火灾检测平台的设计和构建[D];华南理工大学;2010年
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3 杨富民;红外热反射涂料的研究[D];北京工业大学;2002年
4 刘毅;基于红外白光干涉技术的MEMS器件形貌测试方法研究[D];中北大学;2010年
5 刘晔 ;非制冷红外焦平面热成像测温系统的研究[D];南京理工大学;2003年
6 许卫锴;用振动红外热像法检测层合结构脱层的初步研究[D];武汉理工大学;2004年
7 张尹馨;有源光旋转连接器的研究[D];天津大学;2004年
8 潘东杰;复杂条件下基于阈值分割的红外弱小目标检测和跟踪[D];西安电子科技大学;2010年
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10 黄彬香;红外气体分析法测定单叶光合速率常见问题及误差分析[D];中国农业大学;2003年
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