明火定位中线性模型的摄像机标定方法

通常采用双目视觉技术实现对明火的空间定位,其中摄像机标定是双目视觉定位技术中的关键问题.基于线性模型,设计了自寻的消防水炮对明火自动检测与定位过程中的摄像机标定算法,实现了从世界坐标系到像素坐标系的转换,为控制消防水炮动作提供参数.实际测试表明,该方法计算速度快,精度高,具有较高的工程应用价值.     

火焰特性识别的Matlab实现方法

图像型火灾探测技术较传统的粒子、烟雾、光电等传感器探测技术,具有信息量丰富、实时性好等优点,是火灾防治技术领域的研究重点.通过硬件滤光的方式来滤除监控现场的可见光,有效地减少了干扰,降低信息处理的复杂性.根据火焰燃烧时的多项特征,在检测准确度的范围内,选定火焰的圆形度、跳动频率、尖角,以及面积增长和质心移动特性作为特征提取对象.利用Matlab强大的图像处理和计算能力,对火焰的特征进行研究分析,并成功提取了所需参数,为火灾的准确判断奠定了基础.实验结果表明,该识别方法判定可靠、计算量小、运算速度快,满足火灾判断的实时性需要.     

基于视频的火焰运动区域检测方法研究

传统火灾检测方法主要是通过对火灾发生现场环境的温度、湿度、气体烟雾以及火焰辐射的紫、红外光,进行检测来发出警报,受空间距离的限制、环境因素变化的影响以及传感器稳定性的影响,误报情况严重。基于视频的火焰检测方法,非接触探测,不受空间距离、易爆、有毒等环境条件的影响,抗干扰能力强。通过数字通信和图像处理技术,视频火焰检测能够对火灾火焰可以进行时间和空间变化以及其他动态和静态参数的分析,处理速度快、准确率高,较好地克服了传统火焰检测方法的不足。该方法主要包括差分图像运动检测法、累积差分图像运动检测法、基于背景更新的运动检测法等几种。通过大量现场试验得出,基于背景更新的运动检测方法能够较准确地检测火焰的运动区域,误差较小。