基于计算机视觉的视频火焰检测技术

视频火焰检测是计算机视觉中一项理论意义与实际价值兼备的重要课题,对烟火事故的消防安全具有重要的实际意义。随着火焰视觉特征模型的不断完善,视频火焰检测方法的研究得到发展。本文综述了视频火焰检测的几个主要方面,包括其相对传统检测器的优势、火焰特性的分类与描述、代表性的检测方法、典型的系统方案及其发展趋势等;探讨了其中涉及的系统通用性、实时性、智能性、评测标准和多传感器融合等关键问题;还介绍了一种新的基于层次注意的视频火焰检测模型及多源感知信息的显著性融合框架,尝试借助显著性特征描述和低冗余计算来提升烟火监测系统的效率和主动性。     

基于云模型效能评估的Matlab实现

对基于云模型的系统效能评估方法及过程进行了简要的描述,用Matlab代码实现了部分算法,代码经测试均可正确运行。对云模型的研究和应用有一定的推广价值和研究意义。     

云建模方法现状、发展趋势及在军事领域的应用

综述计算机图形学领域中云的建模方法。详细介绍了基于体过程、基于分形和基于文法的云建模方法以及云的粒子系统模型和云的内隐面建模方法，分析了几个模型的优缺点，预测了它们的发展趋势。最后，阐述了云的建模方法在军事领域的应用。     

虚拟战场环境中典型特效生成方法概述

在虚拟战场环境中特殊效果的仿真逼真度直接影响着整个视景仿真的质量,而在众多特效中烟、云、雾、火焰等不规则物体的仿真一直是视景仿真的重点和难点.该文介绍了生成烟、云、雾、火焰等不规则物体的粒子系统方法、分形方法、分形粒子方法、纹理映射方法、物理过程方法和细胞自动机方法六种方法,总结了这些方法的特点及使用场合.最后,根据当前技术走向并行化的趋势对未来可能出现的生成不规则物体的方法作出分析.     

一种描述逻辑SROIQ(D)的云模型扩展

客观世界存在大量的不确定性现象和知识。鉴于经典描述逻辑在表示不确定知识上存在一定缺陷,模糊描述逻辑在表示不确定知识时会丢失模糊性,为此,将云模型引入到描述逻辑SROIQ(D)中,实现对SROIQ(D)的云扩展,提出基于云模型的不确定描述逻辑C-SROIQ(D)。并给出其完整的语法、语义及知识库,从而实现了描述不确定性现象,保留了模糊性,还将模糊性和随机性相关联,丰富了描述逻辑的表达能力。     

火焰的红色饱和度-亮度模型

通过研究不同的火焰图像,发现了火焰图像亮度的空间分布规律及不同像素之间红色饱和度随亮度的变化规律,提出了火焰图像的红色饱和度亮度（RL）模型。该模型描述了火焰图像的像素参数在不同像素间的变化规律。在在火灾探测应用中,可通过图像分割将疑似火焰图像从摄像头拍摄的视频中提取出,通过RL模型判定是否发生了火灾。     

基于分解云的分类器设计

基于云模型的分类算法多采用云变换和泛概念树方法,存在分类结果与先验知识不一致的问题。从粒度计算的角度对云模型理论进行了分析,揭示出云模型的粒度原理。提出了一种基于分解云的不同粒度下的云模型分类方法,并给出了分类方法的算法描述。用风云2C气象卫星的数据对算法进行了测试,从实验结果来看该方法具有较好的分类效果。     

基于云制造平台的云资源语义描述研究

为解决通过云制造平台实现资源描述的问题,采用分而治之的思想将云资源细分归类后进行分别描述,提出了一种基于云制造平台的“框架建立-框架获取-资源描述”三阶段的资源语义描述机制。针对web服务类云资源,建立了资源服务与服务请求的本体描述模型,在此基础上设计了服务发现算法。开发了云制造应用平台原型系统,验证了提出的资源描述与发现的方法。     

基于卷积神经网络的火焰智能识别研究

传统方法无法描述火焰变化特点，导致识别错误率高，识别时间长，为获得更加理想的识别结果，设计基于卷积神经网络的火焰识别算法。采集火焰图像，对火焰图像进行预处理，提高火焰图像的清晰度，并提取火焰识别特征，采用卷积神经网络对特征和火焰状态之间的关系进行模拟，构建火焰智能识别模型。在相同测试平台下，与其他方法进行对照实验，结果表明，所提方法描述火焰的变化特点，大幅度提升火焰识别正确率，同时缩短火焰识别时间，识别整体性能明显优于经典方法，具有较高实际应用价值。     

不确定性系统中基于相似云的多维多属性综合评价方法

为了多维云模型能够描述不确定性系统中多属性评价问题,提出了一种基于相似云的多维多属性综合评价方法。将改进后的多维云模型算法和相似度度量方法引入到系统评价中,利用一维逆向云发生器建立单个属性评价等级云和属性描述云,在此基础上,针对各等级评语建立相应的多维多属性评价等级云和系统整体属性描述云,并通过对比两类相似度得出相应的评价结果。最后通过实验验证表明,该方法能够实现单一属性评价的基础上能够完成对多维属性的评价,同时能够直观地反映出各属性优劣对系统整体综合评价的影响。     

基于粒子系统的蜡烛火焰实时模拟

应用粒子系统模拟模糊不规则物体的关键问题是真实感和实时性,在剖析影响真实感和实时性的因素基础上,提出了提高粒子系统真实感和实时性的有效方法。为提高真实感而将粒子、粒子源、力产生器统一在一起,即将粒子源、力产生器和可视化粒子看作都由力驱动。用合适的力类产生较好的火、烟、云及爆炸的实时模拟,用OpenGL显示列表技术提高绘制效率,简化粒子的碰撞处理来减少计算复杂性,利用层次空间减少计算工作量。实验结果表明,该方法满足实时性和真实感的要求。     

基于OpenGVS战场火焰烟雾的模拟

战场特效有助于虚拟战场环境气氛的烘托,其模拟质量直接影响着整个战场仿真的质量.对于战场上的烟雾、火焰等不规则物体,不能采用传统的几何方法建模,而只能采用粒子系统等复杂的数学模型进行模拟.但在战场环境模拟时,同一场景中常常会出现多处火焰、烟雾的情况,这时巨大的计算量势必大大影响场景仿真的实时性.文章对基于OpenGVS的特效实现方法进行了研究,提出一种基于OpenGVS开发平台,将粒子系统模型与二维纹理动画模拟相结合的实现方式,明显减少了模拟所需计算量.将此方法运用到某型高炮训练仿真器的场景模拟中,实际应用表明,保证实时性的同时使战场特效得到了高质量的模拟.     

基于粒子系统的林火实时绘制研究及实现

为了满足林火图像实时绘制的需求,在总结近几年国内外对粒子系统的研究及对林火的认识的基础上,提出了一种适合大场景林火实时绘制的新型粒子系统模型。该模型对传统粒子的属性定义、基本粒子的运动及基本粒子的绘制等方面均做了补充和改进,并且采用硬件加速纹理技术提高了绘制的效果和效率,应用结果表明,该模型可以实时绘制出效果逼真的火焰图像,此模型所采用的技术也适用于其他不规则物体(如:烟、云等)的绘制。     

基于运动累积和半透明的视频烟雾探测模型

通过分析早期火灾烟雾运动规律，提出了一种适用于普通可见光视频的运动累积和半透明的视频烟雾探测模型。由于烟雾通常从阴燃点持续冒出，因而通过累积模型度量运动像素的累积程度，能够很好地捕获这种早期火灾的时空视觉特征，同时有效地抑制噪声的干扰。根据烟雾的模糊和部分遮挡背景特性，提出了一种基于高通滤波的半透明遮挡快速模型。半透明模型能有效地表征烟雾遮挡的半透明特性。实验结果表明，累积和半透明模型相结合提高了鲁棒性、增强了抗干扰性，明显地提高了探测的准确率。     

地下矿CA粒子系统火灾蔓延仿真

为了对火灾在地下矿巷道中的蔓延情况进行仿真,提出了一个元胞自动机理论和粒子系统理论相结合的地下矿巷道系统中火灾蔓延仿真方法。针对地下矿巷道这个特殊环境,采取可变邻域半径的元胞自动机模型来仿真火焰在巷道中蔓延的情景;同时,引入基于粒子系统的烟雾模型,把燃烧着的元胞作为烟雾模型的粒子发射器。整个仿真系统基于同一时钟运行,把时间、空间、火烟的物理行为有效地结合起来,不仅能非常直观地仿真出火势蔓延态势和烟雾扩散运动过程,并且通过在仿真过程中计算记录不同时刻火灾蔓延距离和入侵巷道烟雾粒子数量等数据,可以获取大量巷道环境相关信息,为逃生决策和火灾预防与控制提供依据。     

雾天条件下基于机器视觉的森林火灾监测

基于机器视觉的森林火灾监测已成为森林火灾监测的一个重要发展方向。烟雾是森林火灾监测的重要指标。然而,诸如云雾和类似烟雾的诸多干扰物降低了火灾识别精度,为此提出了一种结合去云雾和烟雾检测的基于机器视觉的森林火灾监测方法。首先,提取视频中若干帧图像作为样本图像,采用基于Haze-Line的去雾算法对样本图像进行去雾处理。然后,利用基于Horn-Schunck光流法的烟雾检测算法进行烟雾检测,并利用最大类间方差法去除相邻2帧图像间像素质量差异对烟雾检测的影响。最后,利用扩散性分析进行火灾判断。仿真实验及对比分析结果表明,本文方法能够检测出烟雾区域随时间逐渐增加的趋势,从而有效地进行雾天条件下的森林火灾监测,具有更高的准确性和鲁棒性。     

A robust 3D point cloud watermarking method based on the graph Fourier transform

Many modern applications make use of 3D modeling and / or reconstruction of complex objects, such as historical monuments and entire urban centers. One of the most common representations of these 3D models is by point clouds, which are a dense set of points irregularly organized in a 3D coordinate system. Usually, the acquisition methods are highly expensive due to the necessary equipment and size of these models. This factor motivates the proposal of watermarking techniques to guarantee the copyright protection as well as to detect illegal copies. This paper presents a non-blind watermarking method for 3D point clouds. The method is based on the graph Fourier transform, a recently introduced signal processing tool which has been applied to signals lying over arbitrarily irregular domains. Unlike other published works regarding point cloud watermarking, instead of inserting the bit sequence in the models’ spatial coordinates, in this work the bits are embedded in the color information attributed in each point of a cloud. Simulation results show high imperceptibility and robustness against several attacks, such as affine transformations, reordering, noise addition and cropping.

     

A cellular automaton model of particle motions and its applications

A natural object such as a flame with smoke is featured in terms of ambiguous boundaries and complex motion. One way of modeling natural objects is by particle systems, which need a large amount of computation time to calculate interactions among the particles. This paper deseribes another way of modeling particle motions based on a cellular automaton. Cellular automata are massively parallel computation models that can simulate complex phenomena. In our model, particle motions are simulated in a cellular space with a Margolus neighborhood, which has good conservation properties and collision detectability. This paper shows several applications in two-dimensional cellular space.     

A versatile optical model for hybrid rendering of volume data

In volume rendering, most optical models currently in use are based on the assumptions that a volumetric object is a collection of particles and that the macro behavior of particles, when they interact with light rays, can be predicted based on the behavior of each individual particle. However, such models are not capable of characterizing the collective optical effect of a collection of particles which dominates the appearance of the boundaries of dense objects. In this paper, we propose a generalized optical model that combines particle elements and surface elements together to characterize both the behavior of individual particles and the collective effect of particles. The framework based on a new model provides a more powerful and flexible tool for hybrid rendering of isosurfaces and transparent clouds of particles in a single scene. It also provides a more rational basis for shading, so the problem of normal-based shading in homogeneous regions encountered in conventional volume rendering can be easily avoided. The model can be seen as an extension to the classical model. It can be implemented easily, and most of the advanced numerical estimation methods previously developed specifically for the particle-based optical model, such as preintegration, can be applied to the new model to achieve high-quality rendering results.     

基于粒子系统的爆炸效果仿真研究

针对目前诸如军事、铁路等领域事故爆炸仿真模型运算复杂、仿真效果较差的问题,提出了改进的仿真模型,该模型以粒子系统为基础,用定性、定量的随机变化模型代替爆炸物理过程的流体模型。将粒子发射速度参数与随机扰动速度参数相结合,建立通用仿真模型,通过给定不同的参数形成烟雾、火焰与爆炸碎片的具体仿真模型,可以有效降低爆炸效果模拟的计算复杂度。实验证明,该方法运算速度快,真实感强,可以满足各种爆炸效果的仿真需求。