基于卷积神经网络的森林火灾烟雾探测算法研究

为解决森林火灾烟雾检测过程中受外界干扰且由于烟雾存在多种静、动态特性导致识别难度高的问题,提出一种基于卷积神经网络的火灾烟雾视频探测算法提取可疑区域特征并进行模式分类,进而检测出火灾烟雾。实验结果表明:该算法在各种视频场景下均具有良好的烟雾识别性能,并能与灭火装置通信对初期林火进行扑灭,为森林火灾探测扑救装备的智能化、高效化提供了新思路。     

基于帧差法和区域填充的火灾运动区域检测

火灾运动区域主要包括烟雾和火焰两个部分。基于视频图像的火灾检测中,为了提高火灾识别率,火灾区域的提取最为关键。针对火灾检测的实时性和准确性,并通过分析烟雾与火焰特征,本文提出了一种结合帧差法和区域填充来提取火灾运动区域,继后利用颜色模型区分烟雾及火焰,再根据烟雾或火焰蔓延时面积大小以及火焰闪烁特征等信息来识别、判断是否有火灾发生。通过MATLAB仿真实验表明本文方法较为准确、有效地提取出图像序列中火灾的运动区域,从而可以降低火灾监控系统误报率。     

基于K均值聚类和HSV颜色模型的烟雾图像分割

烟雾作为火灾发生前的最大特征之一,所以对火灾的检测可依靠于烟雾的检测,而煅雾图像分割是烟雾图像检测分析中最为困难且不可缺少的步骤,为有效排除非烟雾图像的干扰,降低周围环境对真实烟雾的误检,提出一种基于K均值聚类和HSV颜色模型的烟雾图像分割,该方法首先从RGB空间转换到HSV色彩空间,采用K均值聚类的烟雾图像分割,之后把分割的图像进行shen滤波去噪和区域标记去噪。实验结果表明,对烟雾图像的分割,该建议方法能够将烟雾从背景中分割出来。     

基于多特征融合的烟雾检测

针对传统火灾探测技术的应用弱点,研究基于视频的火灾烟雾探测方法.首先,根据烟雾的颜色特征,提取视频序列中的疑烟区域.然后,在疑烟区域中提取烟雾的3个动态特征——扩散特征、轮廓不规则特征和使背景模糊特征.最后,利用BP神经网络对这些动态特征进行融合判定.实验结果表明,基于多特征融合的烟雾检测方法能够准确、实时、有效地识别视频中的烟雾.     

双目凝视系统中运动点目标实时检测算法

通过双目凝视系统视场重叠区进入系统的信息量大于通过非重叠区进入系统的信息量,根据这一特征,建立了应用于双目凝视系统的运动点目标并行实时检测算法。算法采用差分向量范数法对原始图像序列做预处理,去掉大量低频噪音和背景,采用光流场法从预处理后的图像中分离可疑运动点目标,再用提出的空间时间并行快速判定准则对分离的可疑运动点目标进行运动连续性和一致性判定,识别出真正的运动点目标。实验结果表明,建立的运动点目标检测算法的平均速度比单目视觉系统提高了50%,在图像信噪比不小于3dB时准确判定识别的概率为95%。     

如何有效解决森林防火工作中的问题

森林防火事关森林资源和生态安全,事关人民生命财产安全,事关碳减排增汇战略的实现,全球气候变暖背景下,已对我国的林火发生规律产生重要影响,要走出一条行之有效的中国特色的森林防火之路,必须充分发挥林火的生态效益、经济效益、社会效益,对林火进行科学、系统、动态的管理。     

改进的混合高斯与YOLOv2融合烟雾检测算法

提出一种融合了改进的混合高斯和YOLOv2的烟雾检测算法。首先,针对烟雾的早期特征对混合高斯算法进行改进,有效框定动态目标感兴趣区域,提取出烟雾前景;在此基础上将烟雾检测转换为回归问题,利用端对端目标检测算法YOLOv2训练烟雾数据集,进行二次检测和筛选,最终框定出烟雾发生区域的具体位置和范围,满足对不同场景火灾烟雾的有效检测。实验结果表明,融合算法改善了烟雾区域的检测效果,提高准确性并有效降低烟雾误检率。     

基于计算机视觉的一步一景互动展示系统

利用计算机视觉技术设计实现了一种新型人机交互系统。该系统将现实中人体目标的移动与虚拟场景相结合,实现人机的同步与协调;其中利用背景差分法滤除掉对人体运动图像中的背景干扰,并通过运动平滑来削弱光照等环境因素的影响;并对目标活动区域进行网格划分,限定运动检测的反馈结果,以此来排除周围不相关人员对结果的影响。测试表明,该系统具有较强的鲁棒性和较高的准确率,能为新型的人机交互提供一种新思路。     

火灾下紧急逃生的虚拟现实系统开发与评估

在真实环境下进行火灾紧急逃生的研究是非常困难的,这不仅需要花费高昂的费用,同时可能对实验参与人员造成人身伤害。随着计算机技术的发展,虚拟现实系统成为研究人在火灾情况下紧急逃生问题的有效工具。本文研究和开发了一种用于火灾情况下紧急逃生研究的虚拟现实系统。在硬件方面,本系统采用6屏环绕式的成像方式,通过具有特殊设计的旋转座椅与虚拟场景进行交互;在软件方面,本系统实现了火、烟雾、爆炸等视觉效果,以及火警警报、爆炸声、燃烧声等听觉效果。更重要的是,本系统通过烟雾发生器在真实环境下产生烟雾,给用户以真实的嗅觉及视觉刺激,从而营造出更具沉浸性的火灾场景。通过20名用户的主观评价对本系统的使用效度进行评估。本系统可以用于评估建筑物布局,研究火灾中人的行为特征以及评价不同干预方法对火灾逃生效果的影响等。     

基于数码摄像技术的高耸结构动态特性监测

在结构健康监测领域,基于数码摄像的图像处理技术作为一种新的结构振动监测方法正受到广泛关注。以主结构建成后的广州新电视塔为研究背景,利用工业数码摄像机对其在一般风荷载作用下的动态特性进行监测试验,并与GPS和加速度计同时测量。数据分析结果表明,利用数码摄像系统获得的塔顶动位移时程曲线与GPS获得的动位移曲线吻合得较好;利用数码摄像技术能够准确的识别高耸结构的低阶振动频率,其获得的结构一阶振动频率,与GPS、加速度计识别结果以及有限元分析结果吻合得很好。研究结果表明,在高耸结构的健康监测中,应用数码摄像技术进行结构动态特性监测是一种有效的新方法。     

基于级联稀疏查询机制的轻量化火灾检测算法

针对现有火灾检测算法仍存在的模型复杂、检测速度慢、误检率高等问题,提出一种基于级联稀疏查询机制的轻量化火灾检测网络LFNet。首先,建立了轻量化的图像特征提取模块ECDNet,其通过在YOLOv5s主干网络中嵌入轻量化注意力模块ECA (efficient channel attention),用于解决火灾检测中火焰与烟雾的多尺度难点;其次,利用深层特征提取模块FPN+PAN,对不同层级的特征图进行深度处理和多尺度融合;最后,利用嵌入轻量化的级联稀疏查询模块CSQ (cascade sparse query)提升对早期火灾中的小火焰与薄烟雾的检测准确率。实验表明,本文方法在mAP和Precision等客观指标上的综合表现达到最优,同时在实现较高检测精度时的参数量也较低,能够满足实际场景的火灾检测要求。     

森林火灾预报的新视角

从森林火灾成灾的三个基本因子（火源、环境和可燃物）入手,在宏观上对西南地区森林火灾预报方法进行了探讨。在预测林火发生方面,考虑到人为火是发生森林火灾的主要原因,有很大随机性,因而采用了马尔科夫随机过程理论。在分析成灾环境时,采用了与天、地、生相关分析的方法。特别在可燃物的贮量估测方面,用航天遥感数据,提出一套新的框算方法,为在区域的尺度上估测森林火灾给出了有效的、定量的方法,从而提高了可信度。     

智能家用安全监测系统设计与研究

随着经济快速发展,家中安全问题越来越受到重视。针对现代居家安全需要,对智能家用安全的监测方法展开了研究,设计了一种智能家用安全监测系统,利用多组温度传感器、烟雾传感器、红外传感器和天然气传感器实现对室内环境的监测,并对天然气泄漏、火灾、外人入侵进行提前预警,通过GSM网络向家人发送报警信息,完成其监测报警功能。     

基于GPS的高耸结构动态特性监测

在土木工程领域,GPS作为一种新的结构振动健康监测方法正受到广泛关注.以在建的广州新电视塔(塔高610 m)为研究背景,利用RTK-GPS测量技术对其在台风以及一般风荷载作用下的动态特性进行了监测试验,获得了电视塔核心筒顶部一个测点沿其短轴和长轴方向的动位移时程曲线,位移曲线的谱分析结果表明,利用动态GPS观测能精确地识别出高耸结构物的低阶振动频率,其识别结果同加速度计识别结果以及有限元模型分析结果吻合很好.研究结果表明,在高耸结构施工监控和健康监测中,应用动态GPS技术进行环境激励动态特性监控是一种有效的方法.     

基于几何约束的双目测距技术研究

双目测距是一种重要的机器视觉技术,常用于机器人定位与导航任务。立体匹配在双目视觉中占有重要的作用,文章基于构建的双目立体视觉系统,提出了一种基于几何约束的物体三维坐标测量方法。首先利用立体标定技术实现了对图像的畸变矫正,并对实时拍摄的左右图像进行ORB特征匹配,以检测图像中物体的特征点对。算法对估计的初始ORB特征点进行RANSAC模型估计,去除误匹配点对应。之后基于点对应之间的距离与斜率对其进行几何关系度量,利用几何约束进一步滤除匹配误差较大的点对应。实验结果说明该算法能有效降低特征的误匹配率,提高了双目测距的准确性与鲁棒性。     

森林火险与气象因素的多元相关性及其分析

森林火灾发生概率预测涉及气象、树种、地理条件与人类活动等诸因素，气象参数对火灾的影响一直是森林火灾研究的重点之一。选用日平均湿度、降水量、平均风速、平均温度和日照时间等5种典型气象参数，利用BP神经网络分析了它们对火灾发生概率的综合影响；研究了多种气象参数综合作用下火灾发生概率的变化规律。结果表明，气象参数与火灾发生概率之间存在稳定的关联，神经网络在处理多参数综合影响方面具有较好的泛化能力，可以作为预测林火概率的可靠方法，为森林火灾研究提供了基础数据。     

基于双目摄像机的目标标定及校正方法研究

本文采用的是平行双目立体视觉机,主要目的是从摄像机获取的立体图像出发,根据两个摄像机之间的相对位置关系得到场景中物体的深度信息,以便实现运动人体的检测与识别。     

基于GIS系统在黑河市林火的时空分布

应用GIS系统对黑河市2005—2010~森林火灾统计数据，进行时空分布规律分析与研究，表明黑河市森林火灾年际间波动较大，但总的趋势在逐渐减少；空间分布具有明显的特征，着火地点大多集中分布在平原与周围山地相接的边缘地带。加强林火安全教育，建全基层森林防火组织机构，加强森林防火基础设施建设，提高全市森林防火的整体防控能力。     

基于帧间差分和运动估计的Camshift目标跟踪算法

针对Camshift算法无法适应目标的高速运动、复杂背景和遮挡的局限性,本文提出结合帧间差分法和运动估计对Camshift算法进行改进.首先在颜色概率分布图计算中通过帧间差分法加入目标运动信息,实现自动初始化跟踪并排除与目标相似背景颜色的干扰.之后在搜索窗传递过程中预测目标的位置,根据跟踪状态对搜索窗进行调整,以实现对高速运动目标的跟踪.实验表明新算法在目标高速运动、遮挡、和同色干扰情况下,仍能进行有效跟踪.     

基于3D计算机视觉的鱼类行为分析研究

分析了现有鱼类生物监测系统不能全面精准地检测和描述鱼类的空间位置的缺陷,设计了一种基于3D计算机视觉的鱼类行为分析系统,以实现从三维视角对鱼类进行监测并分析鱼类的运动行为。该系统首先通过自组织背景建模方法对图像中鱼的前景进行提取,然后计算出鱼的质心位置,并由3D视觉装置的几何关系计算鱼在实际三维空间中的位置,通过跟踪得到鱼类运动的三维轨迹,最后根据鱼类运动轨迹数据计算出鱼的游动的速度和角速度,得到鱼类运动行为模式曲线。实验结果表明利用3D计算机视觉对鱼类行为进行跟踪与描述,能为鱼类活动量水平变化及鱼类活动模式改变的定量分析奠定坚实的基础。