基于MATLAB的火灾监测系统设计

针对传统火灾监测系统对于大空间的室内场合和开阔的室外环境易失效的问题,提出了一种结合火灾火焰特征和烟雾特征来进行判断的数字图像型火灾监测算法.火焰颜色特征是基于RGB颜色模型中的R、G、B三基色分量和它们之间的关系来判断是否有火焰发生,烟雾模型特征是图像灰度化预处理后,基于HIS空间模型提取的,通过计算像素点与基准像素...     

基于互信息时空域特征的视频烟雾检测方法

视频烟雾检测在火灾早期预警起到了重要的作用,文章提出了一种基于互信息时空域特征的提取方法。该方法引入了信息论中"互信息"的概念,通过区别干扰物体与烟雾在运动过程中背景图像与前景图像的关联性及其时间域上变化的特性,同时结合视频图像时空域的小波分析和归一化颜色空间中RGB颜色通道在时间域上的一维小波分析,从而实现了烟雾的识别。经过实验的验证和分析,文章提出的方法提高了视频烟雾识别的准确率,减小了视频中烟雾识别的误差。     

基于Multilinear PCA的烟雾图像识别算法

为了提高火灾烟雾图像识别正确率,更好地预防火灾,提出一种基于multilinear PCA的火灾烟雾图像识别算法。在提取烟雾疑似区域的基础上,首先分别提取烟雾的静态和动态特征,然后采用multilinear PCA对特征进行融合,消除其中冗余特征,并根据选择特征进行训练样本构造,最后将训练样本输入支持向量机建立烟雾图像分类器,并对测试样本进行识别。仿真结果表明,相对于其他烟雾图像识别算法,提出的算法不仅提高了烟雾图像识别正确率和识别效率,而且具有良好的抗干扰能力,可以满足不同环境下烟雾图像识别要求。     

一种基于图像多特征的火焰识别算法

火灾探测技术的稳定性高、误判率低是目前研究的热点,重点分析了火灾火焰燃烧过程中色彩形态的变化过程.提出用火焰色彩、面积变化、尖角数、质心位置移动等信息作为火灾识别的依据,采用逐步排除、渐进的识别方式作出火灾判断的算法.实验结果表明,基于图像多特征的火焰识别算法能够有效识别出火灾火焰,并有很强的抗干扰能力.     

基于多特征匹配的视频图像火灾火焰检测方法研究

相对传统的视频图像火灾检测方法,提出一种基于多特征匹配的视频图像火灾火焰检测方法.首先,算法采用改进的混合高斯分块模型对监控画面中的动态区域划分;再利用颜色概率统计模型提取动态区域的颜色特征,并分割出疑似火灾区域;最后,通过统计疑似火灾区域圆形度特征并判断火灾火焰是否存在.实验表明：算法对火灾火焰的检测识别准确率较高,并具有较好的实时性和抗干扰性.     

基于火焰特性分析的视频火灾检测

火灾中的燃烧过程是一种复杂且不稳定的过程,具有多种表征参数.因此,在火灾检测中,仅仅通过一两种参数的测量进行火灾的早期预警,很难达到较高的准确性和适用性,需要结合多个参数特征来提高系统的识别率.本文提出了一种基于火焰动态特征的火灾检测方法.利用火焰的特征,对火焰疑似区域进行分析.实验结果表明,该方法能较有效快速地检测出火灾,减少损失.     

基于Kalman滤波器运动目标跟踪的火灾监测方法

针对目前通常采用的火焰信息特征检测方法无法有效排除环境变化产生的干扰,特别是光线变化易引发实时火灾监控出现误检的问题,提出了一种基于Kalman滤波器运动跟踪算法的火焰检测方法,同时利用颜色、圆形度等特征和信息进一步确认火灾。不同干扰条件下的测试结果表明,利用文中提出的算法进行火灾识别判断,具有响应时间短,抗干扰性强等优点,可满足实际使用需求。     

基于飞行时间深度图像变化率的火焰识别方法

为开发飞行时间算法在火灾探测中的应用,简化算法,提高检测速率和准确性,根据飞行时间法,结合火焰的深度图特征,设计了基于深度图像变化率的火焰识别算法。以三维深度相机为主要图像捕获设备,进行了多组火焰识别实验,包括正庚烷火焰、乙醇火焰、纸张火焰、灯光干扰、行人干扰实验,对捕获的图像进行了处理与计算,提出了识别火焰的简化算法和火焰像素估计模型。采用该方法分析了火焰深度图特征,火焰识别结果图像的频谱图特征、集中度特征以及面积变化特征。研究结果表明,采用文中提出的算法的实验识准率大于91.5%,误识率小于3.8%,能有效识别火焰。     

大空间图像型火焰检测方法研究

为了提高图像型火焰检测算法的准确率,满足其对实时性的要求,采用三帧差分和背景更新相结合的方法,提取运动前景区域。然后在RGB空间和Lab空间建立颜色模型,分割出火焰疑似区域。用Lucas-Kanade稀疏光流算法跟踪运动区域,获取火焰的主运动方向作为火焰识别特征,判断是否是真实的火灾发生。实验结果表明,该算法具有较好的实时性、鲁棒性,能够有效地提高火焰识别的准确率,降低误检率,在大空间公共建筑消防系统中具有重要的应用价值。     

火灾传感器

发生火灾时，会出现火焰、烟雾和热等物理现象，所以对火焰、烟雾和热的探测能实现对火灾的报警。火焰探测器是利用火焰的辐射光谱作为探测信号的，有紫外探测器和ＣＯ２共鸣辐射检出型两种传感器。常用的热探测器有定温式和差动式，而烟雾传感器是离子型和光电型的。     

烟雾浓度及粒径的激光探测实验研究

烟雾是火灾的前兆和伴随产物,是火灾过程中的重要物理现象。烟雾浓度和平均粒径是烟雾的两个重要特性参数,是早期火灾探测的基础。本文对激光与烟雾相互作用进行了具体分析,提出了一种基于激光消光法和角散射法,同时探测烟雾的浓度和平均粒径的方法。本方法可用来进行早期火灾的探测报警,能克服传统的光电感烟探测技术存在的缺点,大大提高火灾探测的可靠性和灵敏度。     

面向视频图像的烟雾检测算法综述

烟雾检测技术在预防早期火灾蔓延方面具有重要的作用,准确快速的烟雾检测算法具有非常重要的实际应用价值.近年来,随着机器视觉与图像处理技术的快速发展,面向视频图像的烟雾检测算法以其非接触性、强鲁棒性等特点受到广泛的关注.面向视频图像的烟雾检测算法有效克服了传统烟雾探测器靠近火源才能工作的不足,但是由于场景的复杂性和环境因素...     

多波长激光全散射法探测火灾烟雾的研究

从光全散射的基本原理出发,提出了一种多波长激光全散射法探测火灾烟雾的浓度、平均粒径和粒径分布的方法。该法用于早期火灾的探测报警,可对火灾烟雾和干扰的类型进行识别,能克服传统的光电感烟探测技术存在的缺点,大大提高火灾探测的可靠性和灵敏度。     

火灾烟雾的多波长衰减特性研究

采用多波长激光同时与火灾烟雾与非火灾气溶胶相作用，研究了火灾烟雾对波长激光的衰减特性，得到了熏香烟雾和柴油明火烟雾等5种典型火灾烟雾和非火灾气溶胶的3对波长消光系数比的数值。结果表明，消光系数比反映了气溶胶粒子对两个波长激光衰减的相对程度，仅与气溶胶本质特征有关，不同烟雾气溶胶的消光系数比的数值有明显差别。     

浅谈火灾探测中的图像分析

提出采用图像分析的方法，对火灾特征进行提取、识别和相似搜索，最终判断火灾发生的思路。介绍了图像的前端采集方法，图像的特征表示和提取，图像的识别，火灾识别的一般过程和图像分析型火灾探测的实际意义。     

基于视频序列的火灾烟雾颜色检测算法

为了提高视频烟雾检测的准确性,克服图像型火灾烟雾检测对复杂环境的低适应性,实现对火灾烟雾的实时检测,提出了一种基于视频序列的火灾烟雾颜色检测算法.该方法首先采用基于Kalman滤波的背景重建法提取出烟雾区域的像素,然后再将其归一化到RGB空间模型,分析各颜色分量的数据,并将这些表征烟雾颜色信息的数据经Matlab进行曲线拟合分析,最终确定出烟雾颜色的决策条件,并对来自网络的火灾视频和其他运动视频进行测试.实验结果表明:基于视频序列的火灾烟雾颜色检测能够很好地将火灾烟雾和其他干扰物区分开,达到早期预警的目的.     

基于多核支持向量机的火灾烟气检测算法研究

火灾烟气中气体和烟雾浓度测量对火灾研究有着重要意义。文中提出一种利用多传感器技术同时在线测量各种有害气体浓度,然后将多个测量结果作为特征向量,利用上位机的模式识别算法进行判别的方案。上位机对多传感器同时探测到的数据进行智能化处理,可有效抑制线性方法的过拟合问题,提高数据泛化能力,减小预测结果对于噪声的敏感度,从而提高预测的效率和精度。基于不同气体的测量值的重要程度不同,文中提出了利用多核支持向量机对特征进行分类的设计实现方法。实验表明,文中提出的气体数据后处理方案可以有效地对火灾进行预警。     

基于信息融合技术的无线火灾探测报警系统

为了解决传统火灾报警系统只对火灾的某一种物理或化学信号进行探测而容易出现误报和漏报的问题,将多传感器复合探测技术和无线通信技术应用到火灾探测报警系统中,设计了一种基于STM32为主控制芯片的智能分布式无线火灾探测报警系统,系统能同时采集CO浓度、烟雾浓度和温度3个火灾参数,利用无线通信技术进行数据传输,采用智能算法对火灾信息进行处理和判断。经调试,该系统能够及时、准确地预警火情。     

地下车库通风及排烟设计浅析

根据国家相关建筑通风及防火规范,对建筑物和住宅小区内的地下车库的战时"三防"通风设计和平时通风设计进行了分析,介绍了地下车库火灾时的消防排烟系统的设计要求和方法,让大家对地下车库的通风和排烟设计有比较全面的了解.