相似背景下的火灾检测优化方法仿真研究

研究视频图像中的火灾优化检测问题.根据视频分析图像,当有火灾发生时火焰的颜色与背景有差异来判断火灾.针对传统图像像素相减的帧差法进行火灾的检查,当发生火灾的地点所处环境中存在与火焰颜色、形状接近的背景时,结果不能检测出火灾的情况.为了解决上述问题,提出改进的主成分分析的火灾检测方法.通过建立像素特征模型矩阵,将火焰的特征进行投影降维,运用像素排序的方法,描述火焰的细节信息.摆脱像素相似的干扰.实验证明,改进PCA方法实现了在与自身相似背景下的准确火灾检测,有效降低了检测错误率,取得了满意的效果为优化正确检测提供了依据.     

基于多尺度LBP与GBP特征的火焰识别

为了提高大空间建筑场景中基于视频图像的火灾的识别率,提出了一种基于多尺度LBP与GBP纹理特征的火焰识别算法。首先在RGB颜色空间对连续数帧火灾图像进行预处理,并进行频闪特性分析以提取疑似火焰区域;建立疑似火焰图像高斯差分尺度空间,利用局部二值模式(LBP)和全局二值模式(GBP)提取火焰局部纹理特征和全局纹理特征;最后将多尺度的纹理特征输入到支持向量机进行识别。实验结果表明,LBP与GBP相结合的方法具有对光照不变的特性,获得了较好的火焰识别率。     

早期油料火灾图像检测及识别技术研究

本文提出了一种早期油料火灾图像检测及识别算法。将火焰颜色、亮度及运动特征作为火灾检测与识别的判据,在火焰颜色模型和运动图像差分模型的基础上提出利用离散分形布朗随机增量场模型对早期油料火灾图像进行进一步的判定。模拟坑道实验结果表明,该算法能够有效提高油料火灾检测与识别的准确率,降低误报、漏报率。     

实验室火灾风险智能视觉预警仿真研究

当前的火灾风险视觉预警方法忽略了对火焰图像的增强处理，导致上述方法下火焰特征识别精度偏低。为此研究新的实验室火灾风险智能视觉预警方法。通过监控摄像装置实时采集图像，采用离散小波变换将采集图像分解成低通子带和高通子带图像，阈值去噪处理小尺度高通子带图像降低图像的噪声，增强图像对比度，获取增强后图像的火焰动态、静态特征。利用协方时空差融合火焰特征，经支持向量机分类器识别火焰图像后，通过实验室监控设备将识别的到火焰结果传输至微信APP完成视觉可视化预警。仿真结果表明，所提方法可有效降低图像噪声，提高火焰图像对比度，且静、动态特征融合后的图像特征识别率高达90%。所提方法可通过微信APP将预警信息实时传输给实验室负责人，实现实验室火灾风险的智能视觉预警。     

基于K-means和颜色模型的林火辨识方法研究

为了确保火灾探测结果的可靠性和准确性,从林火燃烧时火焰和烟雾特征出发,对现有的林火探测技术进行了分析,提出了一种基于K-means和颜色模型的林火辨识方法。首先使用Kmeans算法对采集到的彩色图像进行分割,根据火灾发生时火焰和烟雾的颜色特征,采取一种改进的颜色模型对分割出来的子图像进行辨识,对疑似火焰子图像和疑似烟雾子图像进行初步确认,然后从疑似子图像中提取出火焰和烟雾的特征输入到RBF神经网络,判断是否确实发生火灾。     

森林火灾识别及蔓延方向估计

利用森林早期火灾图像中火焰的特点,对火灾进行识别,主要以火焰颜色分析、火焰面积增长特性、火焰尖角特性和火焰闪烁频率作为火灾发生的四个判据。同时,对烟雾图像进行分割、提取,并结合各个方向采集到的烟雾图像进行整合,得出火灾的蔓延方向估计。火灾识别与蔓延方向估计两者相结合,可有效判断森林早期火灾的发展形势,且有较高的稳定性和可靠性,具有一定的实际意义。     

基于视频图像的火焰多特征检测

根据火灾发生时火焰的颜色、面积变化和火焰的纹理特征,提出一种基于视频图像的火焰多特征检测方法.着重介绍了对采集到的视频图像中的火焰进行颜色、面积变化的分析,并通过BP神经网络进行火焰纹理相似性的识别,以便得到更准确的火焰识别效果.     

人脸检测技术在司机工作状态监控系统中的应用

文章提出了一种在实时视频图像中快速检测人脸并检测司机工作状态的的方案,并利用VC设计了软件将其实现。对摄像机采集的日间图像,先进行光线补偿和中值滤波,然后采用肤色检测定位人脸,最后运用双眼模板判断司机的工作状态;对于夜间图像,采用差分方法进行处理。实验证明该方法快速,准确率高,有效适用于实际工作环境。     

电动车火灾预警研究

针对当前电动车火灾预警方法存在预警延时较长、误差较大的问题,提出电动车火灾预警方法.分析周边环境的物理量信息,判定各个控制因素之间的影响关系,确定预警模型拓扑结构.采用贝叶斯数据融合技术,采集和预处理影响火势的控制因素,将高斯分布作为处理连续信号的主要特征,决策判断火势,实现预警.实验结果表明,所提方法的预警延时较短,...     

森林防火图像识别中的光照干扰消除仿真分析

在物联网视觉识别技术在森林火灾报警的研究中,由于光照强度的随机性无法控制,光强度变化对图像特征采集带来了较大的干扰,对火焰像素与周围像素的差异化关联程度下降.传统的模式识别方法在光照干扰下,会由于火焰特征关联度的下降,造成火灾误识别.提出了一种空间域滤波的物联网视觉中森林火灾识别光照消除方法.利用空间域滤波方法,消除由光照造成的火焰图像噪声,提高了图像的分辨率,为森林防火提供了准确的数据源.针对特征关联下降的问题,引入线性最优分类平面,对干扰下的火焰特征进行分类,从而实现森林火灾识别.实验结果表明,上述算法可以有效消除物联网视觉中光照干扰,有效提高了森林火灾识别准确率.     

基于网络的消防工程火灾报警监控系统

计算机网络技术的发展,推动了现代生活的文明与进步。消防工程火灾报警监控系统在网络技术的支持下,已经由先前的单一化报警功能发展到现在的集报警监控、消防联动控制、自动化消防调控、消防数据监控分析为一体的完备系统。对新一代的消防工程火灾报警监控系统软件建设进行了阐述。     

浅谈消防物联网视频应用及兼容设计

探讨了基于物联网技术的城市消防监控系统,从消防部门和联网单位等系统用户的角度,分析了系统的功能。同时,阐述了视频资源在感知层中应用的关键,主要包括不同厂家的消防主机联网和报警数据通信协议的制订、不同视频监控系统的联网和视频控制协议的制订。     

一种新型地铁火灾自动报警系统火灾模式传递方式

分析传统的地铁火灾自动报警系统和环境与设备监控系统之间火灾模式传递的方式,提出一种新型的火灾模式传递方式.     

森林火灾的气象卫星监测方法

森林火灾是造成森林资源破坏的重大灾害之一。作者根据近年来从事森林火灾卫星监刚的实践，结合国内外有关利用气象卫星监测林火的资料，介绍了林火卫星监测的原理、方法和实用效果。     

基于ZigBee的学生宿舍防火监控系统

结合大学生宿舍防火需要,设计了基于ZigBee的大学生宿舍防火监控系统,基于ZigBee的学生宿舍防火监控系统是通过在学生宿舍安置温湿度传感器节点、烟雾传感器节点,实时监测宿舍温湿度、烟雾浓度,以达到宿舍防火监控的目的,系统采用ZigBee无线通信,无需布线,安装使用灵活、方便,易于扩展。     

多线程串口通信技术及其在火灾监测中的应用

火灾监控系统需要实时获取来自接收机串口的检测数据和视频数据,对串口进行实时监控的同时还可以进行一些其他的操作.利用基于多线程的串口通信编程思想方法可以很好地解决这一问题.本文介绍多线程的基本概念和上位机C#串口通信编程技术,分析了火灾监控系统的基本功能和需求,着重阐述了采用基于多线程串口通信方法来获取和配置火灾检测参数,并且给出了C# SerialPort类的使用方法.经过最终调试,程序运行稳定,效果良好.     

林区火灾监测报警系统设计及实现

设计了一种林区火灾监测及报警系统。林区自组织网络采用ZigBee技术和无线射频芯片CC2530设计。其数据采集节点上配置的温湿度传感器和红外火焰传感器可以实现对林区环境的实时监测,并辅以GPRS网络技术将数据远程传输至监测中心,利用数学建模及软件分析对突发情况下火场的范围、火势的大小及蔓延形势进行运算,并通过图形化的人机交互界面实现对林区的火灾监测。为延长野外环境下系统工作时间,对终端节点采用休眠技术,对路由节点和协调器节点采用太阳能供电技术。实验表明,该系统能稳定有效工作,达到准确直观地对火灾情况进行判断和报警的要求。     

基于ARM7的城市火灾报警智能监控网络

介绍了城市火灾报警智能监控网络的设计,以消防主机收发器为网络接点,将重点消防单位的消防主机与消防支队网络中心联接,实现对联网的消防主机24小时实时监控,达到城市消防管理智能化、网络化。详细介绍了基于ARM7嵌入式系统开发的消防主机收发器的设计与实现。     

基于DSP的火灾图像识别系统设计及应用

现有基于火灾图像识别的报警系统一般采用前端摄像头与视频采集卡的结构,然后由传输网络把图像传输到后台计算机进行处理识别、报警等工作。文中设计了一种DSP FPGA的硬件系统结构,利用火灾图像独有的特征,用图像处理方法提取这些特征值,并利用神经网络对火灾进行判别的软件系统。这些处理都在终端进行,减少了监控台的负担。实验结果表明,该系统与传统系统相比,更进一步减少了误报率且具有价格低、响应快、监控范围广、不用更换网络等优点。     

主动数据库技术及在火灾监控系统中的应用

普通火灾监控系统均以开关型探测器为主,系统对监控对象的某一时间点的值进行监控,一旦发现超过设定的阈值,就产生报警动作。本文把主动数据库技术应用到火灾监控系统中,对系统中历史数据进行分析、处理,提取满足规则的事件并触发主动数据库中相应的动作,从而改善和提高火灾监控系统功能。