基于隐马尔可夫模型的火焰检测

提出一种利用隐马尔可夫模型对普通视频中的火焰进行分析的方法,除应用运动和颜色分析对火焰进行识别外,还通过隐马尔可夫模型对火焰的闪烁特性进行分析。实验结果表明,该方法能有效区分火焰和具有火焰颜色的普通运动物体,减少了火灾监测中误报警的次数,具有一定的实际意义。     

数字式图像火焰检测系统

图像型火焰检测技术是基于火焰电视、综合多媒体计算机和数字图像处理技术发展起来的一项新兴技术,它继承了火焰电视直观形象的优点,又充分发挥计算机强大的处理计算能力,使火焰检测功能得到了质的提高.本文首先简单介绍了各类传统火焰检测器的工作原理、性能比较、火焰检测器选型原则,以及在实际应用中存在的问题,重点介绍了数字式图像火焰检测系统的基本构成、工作原理和燃烧器火焰熄火、着火判据的分析.全炉膛火焰图像的数据分析方法也作了介绍.     

数字式图像型火焰检测系统

图像型火焰检测技术是基于火焰电视、综合多媒体计算机和数字图像处理技术发展起来的一项新兴技术,它继承了火焰电视直观形象的优点,又充分发挥计算机强大的处理计算能力,使火焰检测功能得到了质的提高。本文首先简单介绍了各类传统火焰检测器的工作原理、性能比较、火焰检测器选型原则,以及在实际应用中存在的问题,重点介绍了数字式图像火焰检测系统的基本构成、工作原理和燃烧器火焰熄火、着火判据的分析。全炉膛火焰图像的数据分析方法也作了介绍。     

基于特征向量盲分离的多频微弱信号检测方法

研究了低信噪比条件下混合信号的盲分离,针对实际探测的微弱信号常常是多个频率微弱信号共存的情形, 进行了利用特征向量盲分离检测多个频率周期性微弱信号的研究, 以便把利用特征向量盲分离的微弱信号检测应用于信号处理中微弱信号的提取.该方法首先建立混合信号阵元接收模型,利用多路传感器信号盲分离提取有用信号,达到微弱信号检测的目的.仿真和实测数据试验结果表明,此方法可检测出湮没在强噪声环境中的微弱信号的幅度和频率,在-30dB极低信噪比下恢复出了多个弱信号,具有很高的可靠性.     

微弱目标检测研究综述

微弱目标检测是安全检测中的一项基础性技术,在海面监测、空中微弱目标检测、网络威胁发现等应用场景具有重要实用价值。由于大尺度场景下存在信噪比低、背景变化大等问题,导致微弱目标检测易出现虚警、漏检等问题,微弱目标检测一直是目标检测领域的研究难点和热点。根据检测图像使用的方法不同,微弱目标检测方法分为单帧型和多帧型两大类,单帧型方法的检测速度快,但在复杂场景下表现不佳,而多帧型方法提高了准确性但需要更多资源。未来,在深度学习和人工智能技术的推动下,微弱目标检测不仅将聚焦于提高检测的准确性和效率,还将探索更加复杂的应用场景,如在动态和多变环境中的实时检测,具有广阔的应用前景。     

基于Fire-MCANet的火焰检测模型

针对火焰检测参数量和计算量较大及准确度较低的问题,提出一种基于Fire-MCANet(Fire-Max Convolution Activate Networks)的火焰检测模型。该模型首先构建一种MCA(Max Convolution Activate)模块,使用大卷积核获取感受野,提高特征提取的能力;其次构建主干网络MCANet Block,在提升感受野的同时,降低模型的参数量和计算量;最后引入CA(Coordinate Attention)注意力机制获取火焰的位置信息。实验结果表明,基于Fire-MCANet的火焰模型的检测准确率达到95.75%,计算量仅有2.13 GMac;其网络模型的结构比ConvNeXt网络更加轻量化,检测效果也更好。     

基于图像的火焰检测中无量纲动态特征研究

对火焰动态特征难以统一描述的问题,提出一种无量纲的检测方法。用“搜寻”的方法分割出火焰的可疑区域,分析火焰初期的特性,提取出三个无量纲特征因子并在贝叶斯分类器中训练,最后实现对火灾火焰的检测。其中“火焰动态常数”因子具有“稳定”的特性,其统计取值区间为［-0.003,0.003］,突破了传统研究的时空局限性,不受火焰发展阶段、空间探测尺度以及监控设备种类的影响。对于实验中的不同远近的200帧序列的火焰检测,无量纲特征识别同一般特征识别结果相比较,正确识别率均超过90%。实验结果表明,无量纲动态特征因子能更好地描述火焰的特征,提高火焰识别的效率,增强火检系统的鲁棒性和可靠性。     

基于图像特征的火焰识别与检测技术研究

提出了一种基于火焰图像特征的火灾火焰检测及识别算法。将火焰颜色、变化率作为火灾火焰检测与识别的判据,在火焰颜色模型和变化率的基础上引入火焰尖角以及圆形度对火灾火焰图像进行进一步判定。实验结果表明,该算法能有效提高火灾火焰检测与识别的准确率,排除干扰源。     

基于DSP和混沌理论的微弱信号检测

针对混沌振子法检测微弱信号过程中大量的复杂运算问题,提出了一种基于数字信号处理器(DSP)的硬件设计方案。利用该方案可以快速地解决混沌检测中的大量运算,文中同时给出了其软件实现方法。     

基于超声波技术的人体身高测量仪的设计

利用超声波技术设计了一种非接触式人体身高测量仪.以单片机为控制器,设计了超声波的发射和接收电路,完成了上位机通信,并在VB环境中进行微机测量和监控,完成了温度补偿电路的设计,并完成了相应的软件程序.实验结果表明:该仪器简洁便利,智能化与测量精度较高,可靠性高,可较好地应用于非接触式身高测量.     

基于图像的火焰稳定性判别方法研究

针对锅炉燃烧监控系统所采集的火焰动态图像,提出了一种基于在线模糊聚类算法的炉内火焰燃烧诊断方法。该方法分析了火焰图像的特点,提取了判别火焰稳定性的特征量,以提取的特征量作为在线模糊聚类算法的输入参数,分析燃烧图像的隶属度,给出判别标准对燃烧稳定性进行综合评估。将在线算法与离线算法进行比较,实验结果表明,在线算法比离线算法的准确率提高了5.3%,验证了算法的有效性。该方法对实现燃烧状态自动监测,保障锅炉安全运行具有重要意义。     

基于自组织神经网络的炉膛火焰燃烧诊断系统

针对目前大型锅炉火焰检测手段的落后现状,提出了一种基于数字图像处理与自组织竞争神经网络进行燃烧诊断的方法,设计了一套火焰燃烧诊断系统.利用数字图像处理技术提取火焰特征量,应用神经网络的竞争学习对不同负荷下的全炉膛火焰图像进行识别分类,从而实现燃烧诊断和灭火预警的功能.     

基于高亮模型匹配的SAR建筑物高度反演方法

针对高分辨率SAR图像中的建筑物高度提取问题,提出了一种基于高亮模型匹配的建筑物高度反演方法。通过对建筑物的成像特征进行分析构建出高亮特征模型,建立模型与SAR图像之间的匹配度函数,运用多种群遗传算法对匹配度函数进行优化搜索出最优的高度参数。基于模拟和实测SAR图像的实验结果表明该算法可以用于SAR图像建筑物高度反演,并具有较高的反演精度。     

一种新型波高测量系统的设计

波高测量是海洋工程模型试验中的一项重要内容,为了能够准确、稳定地实时测量实验水池中的波浪,采用了一种新型的波高测量系统设计方法:首先利用液位高度与波高传感器电容量的线性关系将波高测量问题转化为电容量测量问题;其次利用波高传感器的电容量与其充放电时间的关系将波高传感器的电容量测量问题转化为充放电时间的检测问题;然后运用单片机片内模拟比较器和定时器的输入捕获功能将电容充放电时间转化为计数值;接下来将计数值通过USB接口送到上位机进行数据处理及波形显示;最后进行实验测试,实验结果表明所采用的波高测量方法是有效的,且具有线性度好、灵敏度高、精度高的优点。     

基于GQM模型的软件项目进度的度量过程

把QGM(Quality Goal Metric)模型引入到软件项目进度的度量过程中，使得软件过程的进度具有可控性、可测性。介绍了GQM模型，并且基于一个实际的甘特图实例，给出了详细的GQM度量计划、度量构造，最后得出相应的度量指示器，分析、总结度量结果。     

3维模型局部高度研究

提出一种新的3维模型的特征点检测算法。该算法可以作为其他许多3维模型处理技术的预处理操作(如模型简化、模型匹配、视点选择等)。与其他3维模型特征点检测算法相比,该算法具有两个特点： 1)引入一种新的显著性度量方法——“局部高度”,而不是传统的曲率。认为3维模型表面某点的视觉重要性(即显著性)是由它所在位置的凸起程度来刻画,而不是该点所在位置的弯曲程度所决定,因此,提出局部高度这种新的显著性度量方式。 2)基于局部高度,引入Mean Shift算法这种非参数化的概率密度估计方法来对3维模型表面的局部高度分布进行聚类分析,然后计算出3维模型的特征点。实验结果表明,该算法能够很好地捕捉视觉上显著的3维模型特征点,且在不同分辨率下均有稳定的表现。     

专家系统在车辆宽高检测中的应用

基于目前在动态宽高检测中由于车头后视镜而引进的宽度误差,从而设计了基于专家知识库的宽高检测系统。该系统采用专家知识库和数据库相结合的方法,有效滤去了车头的后视镜宽度。通过采集安装有该系统的某超限检测站的现场数据进行验证。结果表明：宽度的测量准确率符合《超限运输车辆行驶管理规定》,并且准确率高达98.8%。     

简化物理模型的卡通火焰模拟

提出一种简化流体物理模型并实现风格化卡通火焰的方法,通过简化外力项及使用实验得出的最佳数值代替每个温度层上的浮力,避免复杂的浮力计算。通过Helmholtz-Hodge分解,分别计算对流、扩散、投影项,整个求解过程是稳定的。该方法因为减少了温度对外力的影响的计算,以及减少了旋流项的计算,速度得到了较大的提高,能高效地实现卡通风格的火焰模拟。