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.     

双目林火监测系统烟雾检测方案研究

双目森林火灾监测系统利用其双目立体视觉技术,实现了利用林火光谱特性识别定位森林火灾。但在复杂的森林环境中存在非火灾光谱干扰源,在双目林火监测系统中引入烟雾检测以排除干扰,实现对森林火灾的有效监测,利用森林火灾烟雾的动态特性来排除光学上的干扰信号。烟雾检测利用林火的频闪特性,对图像中的运动目标进行提取并分析,以完成对火灾烟雾的识别和标定。烟雾运动检测采用Vi Be背景模型法,对背景样本点随机更新,使系统能适应背景的变化,并且可以更快速地对Ghost区域进行识别,有效剔除噪声点。     

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。     

现代飞机货舱火警探测系统研究

现代运输机的货舱中几乎都装有火警探测系统 ,对火灾进行早期识别与报警。本文分析了现代飞机火警探测系统的光电烟雾探测和离子烟雾探测的基本工作原理、结构形式和触发逻辑 ,及探测系统存在的一些问题 ,并展望了飞机货舱火警探测系统的发展趋势     

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。     

火灾烟雾颗粒的光学散射特性研究

从理论和实验两个方面研究了几种常见的燃烧烟雾在不同波长激光下的散射特性。从Mie散射理论出发，比较几种Mie散射算法的优缺点，采用一种改进的连分式算法对火灾烟雾颗粒的散射光强分布进行计算，得出不同粒径大小和波长下光强分布图。结合理论计算，设计一套实验装置，测量并计算在不同角度下3种烟雾颗粒和面粉气溶胶散射光的相对光强比，实验测量值与理论计算值吻合较好。研究结果表明不同种类烟雾散射光相对光强比互不相同，火灾烟雾与非烟雾气溶胶差距较大，从而表明散射光相对光强比是区分不同烟雾特定的物性参数，为火灾烟雾探测技术发     

火灾标准火烟雾颗粒测量及粒径尺度分布函数研究

烟雾是火灾探测的重要参量，烟雾颗粒粒径及其尺度分布直接影响到感烟探测器的灵敏度，而目前有关烟雾颗粒粒径的研究相当匮乏。采用扫描迁移率粒子测量仪对火灾标准火烟雾颗粒的粒径大小及其分布进行实验测量，并采用数学拟合方法系统研究了烟雾颗粒粒径分布函数，研究结果表明对数正态分布函数较好地描述了烟雾颗粒尺度分布特征，其结论有益于火灾探测基础研究的发展。     

基于改进YOLOv7的森林火灾检测

森林火灾所造成的危害是无法估量的,因此在火灾发生前及时检测,并做到防患于未然,更有利于保护森林资源。该文提出了一种基于YOLOv7算法的森林火灾检测改进方案。为了帮助模型更有效地识别火焰特征,在不损失特征信息的情况下减少冗余功能,将CA注意力机制嵌入算法的特征提取部分。同时运用EIOU作为边界框损失函数,提升模型的收敛速度与回归精度。改进的烟火检测模型的平均精度提升2.0%,召回率提升1.6%,检测速度也在原来的基础上进行提升。     

视频监控中人脸识别算法稳定性的改进

如果单纯地采用静态人脸识别算法对视频图像进行检测、识别,忽略了视频中重要的前后帧相关的特性,会造成识别结果的不稳定。为了解决识别结果不稳定的问题,对视频监控中的人脸识别算法进行了改进,根据视频前后帧相关性对人脸运动进行估计并将其应用在视频监控的软件产品中。实验证明,该算法提高了传统单帧人脸识别算法的稳定性,具有较好的应用价值。     

智能红外光探测器设计与实现

给出一种PIC单片机为核心的智能红外光束感烟探测器的设计。采用PIC16C711芯片嵌入探测器中作为控制芯片,完成对烟雾信号的探测采样和环境温度的检测,并利用模糊推理的滤波算法对检测数据进行分析处理,具有较好的环境适应性和可靠性。介绍了该探测器的硬件电路构成、系统软件设计及其实际应用情况。试验测试结果表明该智能红外探测器具有很好的探测烟雾的能力,作用距离50-100米。     

视频监控中的快速异常检测与分析

异常检测是视频监控中目标识别与跟踪的基础。本文提出了一种快速异常检测与分析算法,主要进行了有条件背景替换的检测,并采用分块的方法进行视频分析。同时提出了视频异常检测算法的评价准则,构造了检测标准视频序列。最后给出了实验结果。     

基于最小半径模糊支持向量机的森林火灾区域提取

为提高火灾识别精度,并解决支持向量机方法对噪声或异常样本敏感的问题,提出了一种基于最小半径模糊支持向量机的火灾区域提取方法进行森林火灾提取,更好地为火灾识别做好前期工作.提取火灾颜色、灰度平均值、标准差、相关系数特征作为样本;利用最小半径法求出样本数据的最小半径和球心,选用改进的S模糊隶属度模糊支持向量机对提取的特征进行训练,从而得到最优分类超平面;利用所得分类面对火灾图片上的火灾区域进行提取.实验结果表明,将模糊隶属度运用到训练样本集上,在精确度方面要比传统支持向量机算法有所提高,能够为更好地进行火灾图像识别打下良好的基础.     

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。     

基于视频的早期烟雾检测

针对火灾早期预警和危险化学品气体泄漏的在线检测问题,提出了一种基于视频的早期烟雾检测新方法.整个检测过程主要由四部分组成:1)RGB分量运算参数的离线学习;2)用RGB分量运算+位屏蔽,实时分割出类似烟雾区;3)用在背景维护下的减背景来消除场景中静态的类似烟雾区干扰,再由小波变换去除场景中动态的类烟雾区干扰;4)通过长序列的多帧证据积累分析,判别标记出真正烟雾.实验表明,该方法对于320×240分辨率彩色视频的分析判别速度可迭16~20fps,并可在3~4 s内准确判别出动态场景下的核心烟雾区,且不受大空间、开放环境的限制,具有较强的误报免疫能力.     

基于Zigbee技术的火灾探测报警传感器网络设计

针对传统火灾探测传感器探测信号单一、布线复杂、可靠性差等现状,采用Zigbee技术,设计一种将温度、烟雾、火焰测量于一体的智能无线传感器节点,构成无线传感器网络(WSN),实现火灾预测和报警.通过组网测试和数据分析,该传感器节点性能稳定,预警可靠性高,具有较高的推广应用价值.     

改进的 AdaBoost人脸检测方法

针对传统 AdaBoost算法检测速度快准确率低的问题,本文提出了一种改进的 AdaBoost算法以提高人脸的正确检测率,该算法首先利用快速积分图提取人脸的 Haar特征,然后使用阈值设定的方法对传统的 AdaBoost算法进行改进,并将每次检测的最优弱分类器级联形成最终的强分类器,通过强弱分类器对 Haar特征判别,从而检测图像中的人脸部分。采用本方法对多种实验图像集进行人脸检测实验, FERET彩色图像库的正确检测率为96.07%,视频图像的正确检测率为 96%。实验结果表明,本文所设计的人脸检测算法能够对静态图像以及视频图像中的人脸进行有效检测,为人脸的正确识别打下了基础,该算法也为计算机视觉领域的研究提供一种有效方法。     

火灾自动报警系统

火灾是可燃物在时间或空间上失去控制的燃烧所造成的灾害,是威胁公众安全和社会发展的主要灾害之一。而良好的监控系统和及时的报警机制可以大大降低人员的伤亡和社会不必要的损失。本系统具有实用价值的智能化火灾自动报警系统,火灾探测器通过对火灾发出的温度、光源、烟雾浓度等的探测,将探测的火情信号转化火警电信号传递给报警控制器,区域报警器将接收到火警信号后分析处理发出声光报警信号。是一种结构简单、性能稳定、实用方便、价格低廉、智能化的火灾报警器。     

极早期烟雾探测预警系统安装调试总结

一种先进的火灾报警系统——极早期烟雾探测预警系统，其工作原理及安装调试注意事项，预警系统在当今信息领域得到了较为广泛的应用。     

车辆交通事故视频监测算法研究

为快速准确地检测出车辆交通事故的发生,本文提出一种基于计算机视觉和图像处理技术的事故监测算法．统计发现车辆交通事故中会因碰撞伴随产生烟雾、碎片,同时车辆的运动速度会发生锐减．故通过提取交通监控视频中的烟雾、碎片和运动目标速度的变化等参数,结合麦夸特法进行公式拟合可得到交通事故发生概率公式,并计算出事故发生概率．实验结果表明,这种方法能有效地监测出车辆交通事故,检测准确率达89．4％,验证了算法的有效性．此方法应用在智能交通系统中将能及时监测到事故发生,可为后续事故处理赢得时间,故有一定的实用价值．