基于神经网络的火灾探测系统

本文提出了一种基于神经网络的火灾探测方法,其对火灾的各种状态进行了识别,提出了早期发现为的能力,实验结果表明,该方法在火灾自动探测中是一各十分有效的方法。     

神经网络模糊推理系统在火灾探测中的应用

提出了一种用于火灾自动探测的神经网络模糊推理系统，它采用前馈神经网络对火灾探测器信号进行处理，神经网络输出的火灾概率经模糊推理系统判决，输出火灾报警信号。这种方法结合了神经网络和模糊逻辑的优点，实验表明这种系统能够准确探测火灾并减少了误报警。     

火灾图像探测的神经网络方法研究

针对传统火灾探测中判据单一问题以及对多传感器信号进行数据融合时存在的信号同步和匹配等问题,提出了一种采用神经网络综合处理颜色特征、纹理特征和形状特征进行火灾图像探测的方法.通过对未训练过的600幅火灾图像和非火灾图像进行识别后证明,该方法的正确率为96.8%,可以提高火灾探测的准确率,减少漏判和误判.     

基于支持向量机的图像型火灾探测算法

针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于支持向量机的图像型火灾探测算法,并与基于神经网络的图像型火灾探测算法做了比较。实验结果表明支持向量机克服了神经网络容易过学习、容易陷入局部极小点等不足,同时避免了人为设定特征量识别阈值时需要做大量实验和统计的复杂性。基于支持向量机的图像型火灾探测算法识别准确率高,对于小样本、高维数、非线性的分类问题效果显著。     

基于加权支持向量回归的火灾智能探测系统

火灾的早期探测是较为复杂且具有重要意义的研究课题。针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于加权支持向量回归的火灾智能探测系统,加权支持向量回归算法克服了神经网络过学习等不足,及标准支持向量回归中未考虑各样本重要性的差异问题,实验结果表明此火灾智能探测系统优于基于神经网络和标准支持向量回归的探测系统,探测效果显著,具有良好的应用前景。     

模糊神经网络技术在火灾探测信号处理中的应用

本文结合火灾探测信号的特点,提出一种将模糊神经网络应用于火灾探测报警系统的方法,实现模糊神经网络系统的自学习和自适应功能.依据模糊神经网络算法的要求,完成了网络结构的设计,并用BP算法对网络进行学习和训练.有效提高火灾报警的准确性,减少了火灾报警系统漏报率和误报率.     

模糊神经网络技术在火灾探测信号处理中的应用

本文结合火灾探测信号的特点,提出一种将模糊神经网络应用于火灾探测报警系统的方法,实现模糊神经网络系统的自学习和自适应功能。依据模糊神经网络算法的要求,完成了网络结构的设计,并用BP算法对网络进行学习和训练。有效提高火灾报警的准确性,减少了火灾报警系统漏报率和误报率。     

一种总线制火灾图像探测系统的设计与实现

论文提出一种新的总线制火灾图像传输方法,通过自行设计的监控终端板,采用总线方式完成主机与各火灾探测设备的通信和图像传输。此外,系统采用了改进的神经网络算法对探测现场的图像进行分析和处理,以得到更准确的火灾探测结果。系统结构简单,配置灵活,并具有良好的扩展性与升级性。     

支持向量机与BP网络在火灾图像探测上的比较

针对BP神经网络和支持向量机在火灾探测上存在的理论差别,分别构建了基于此2种方法的火灾图像探测方法.2种方法均依据火焰颜色分布规律实现了目标区域的分离,并将目标区域的形状特征及变化值作为判据.通过对火灾实验样本的训练及识别2,种方法的探测表现得到了比较与分析.实验结果表明基于支持向量机的火灾探测方法具有快速收敛特性及所需较少训练样本的优点.同时,BP神经网络对测试集较少的错判反映出其良好的非线性映射能力,适合求解内部机制复杂的问题.     

基于特征融合的图像型火灾探测方法

针对传统火灾探测中灵敏度不高、响应慢的问题,提出一种基于特征融合的图像型火灾探测方法.结合火焰的颜色、运动以及闪烁特征,检测出疑似火灾区域中的火焰像素,排除非火焰像素,并用支持向量机对疑似火焰像素进行验证,采用形态学方法和区域融合判断出火灾区域.实验结果表明,该方法对多种火灾和非火灾场景具有较好的适应性、较强的抗干扰能...     

基于改进FCM聚类算法的隧道火灾受困人员信息化定位方法

为了缓解火灾现场受困人员定位时间长以及定位精度低的问题,研究基于改进FCM聚类算法的隧道火灾受困人员信息化定位方法。采用改进FCM聚类算法分割隧道火灾图像,利用SIFI算法提取完成分割后隧道火灾图像的空间特征,利用Gabor小波方法获取隧道火灾图像空间特征内的面积边缘以及烟雾纹理,建立方向角分布模型以及烟雾变化能量模型,利用所建立模型提取受困人员的动态特性,实现隧道火灾受困人员的信息化定位。实验结果表明,该方法可以有效定位隧道重大火灾、较大火灾以及一般火灾的受困人员,不同火灾烟雾浓度系数的定位精度均高于98.5%,定位时间低于200 ms。     

基于临界低温释放民机发动机舱灭火剂浓度测试

国际上通常采用模拟低温环境灭火瓶压力方法开展民机发动机舱灭火剂浓度测试,该方法由于未考虑到低温环境对灭火剂扩散影响,目前不被FAA建议使用,因此提出一种基于临界低温释放的测试方法。首先通过计算获取灭火瓶临界低温条件确定灭火瓶释放温度;然后建立以Statham高精度分析仪为核心测试设备,并通过理论计算结果和布置原则确定测试采样管安装位置;最后设计出适用于本试验的测试程序。测试结果表明,灭火瓶环境温度对灭火剂浓度有重要影响,通过所建立的测试流程和方法顺利获取临界低温条件下灭火剂浓度,所测12个测试采样点符合适航条款中浓度要求。     

新的RoboCup救援仿真分区消防策略

在RoboCup救援仿真的消防策略中,火势蔓延的控制对救援的效果有着重要的作用。大多数队伍采用基于单个建筑的各种指标的单目标选择法,该方法在着火建筑较多或者火势蔓延快时难以对火势进行有效控制。提出一种新的基于密度聚类的分区方法,根据火势蔓延速度将所有建筑进行聚类分析形成建筑簇并分开成为不同的区域,然后综合建筑的属性作为权值选择目标区域和灭火建筑,从而有效地控制火灾的蔓延甚至将火灾完全扑灭。最后通过仿真实验和比赛验证了该方法的有效性。     

一种快速火灾识别方法

Intelligent fire recognition system is an important part of constructing wisdom city and preventing fire, which can well guarantee the safety of people's lives and property. Concerning the contradiction of accuracy and real-time in image fire recognition, a rapid fire image recognition method is proposed. Firstly, the segmentation method combining watershed segmentation and automatic seeded region growing is adopted to make suspected flame region segmentation in a complex environment, and the multithreading technology is used to improve the processing speed, so it is conducive to real-time fire recognition. Then, we extract the significant characteristics such as roundness, sharp corners, corrosion resistance, flame core features such as relative coordinates, the relative area in the suspected areas as fire classification, reduce the dimension of feature space and the amount of calculation. Radial basis function (RBF) neural network is adopted to complete the fire recognition, and it shortens the time of fire recognition and improves fire recognition accuracy. The experiment results show that the suspected area extraction accuracy is 90%, the fire recognition accuracy is 85%, the method can improve the precision and speed of the fire recognition.     

基于视频的改进的火焰目标分割方法

本文提出了一种改进的基于RGB与HSI颜色模型的火焰目标分割方法,能完整地提取出火焰目标。这种方法是在实时视频流中,采用对抽取出的两帧图像进行帧间差;然后根据RGB与HSI火焰颜色模型进行筛选,获取火焰目标边缘部分像素作为火焰种子;进行以火焰种子遍历八邻域区域生长的方式,提取出完整的火焰。相比以往的火焰分割方法,改进后的方法能更完整地对火焰目标实现分割,也更满足实时视频监控的要求。实验结果证实,提出的改进方法能完整地分割出火焰目标。     

基于主变起火应急演练的虚拟现实培训系统

为提高火灾应急演练的训练能力,提出基于主变起火应急演练的虚拟现实培训方法。在3D虚拟现实视景模型下计算起火环境的单尺度特征参数,并根据参数结果构建图像输出模型,结合主变起火应急演练模糊控制方法进行虚拟现实培训的三维重构,实现主变起火应急演练虚拟现实培训的控制,在虚拟现实系统中进行主变起火应急演练的视景重构,在视点位置中进行主变起火应急演练的3D虚拟现实模拟,实现基于主变起火应急演练的虚拟现实培训设计。仿真结果表明,采用该方法进行虚拟现实培训系统设计的帧渲染速度快、特征配准率高。     

基于智能型防火墙INTRANET网络安全技术的研究

论文先比较分析了传统防火墙所存在的缺点,讨论了Intranet的网络层与应用层信息在防火墙安全策略制定过程中综合应用的方法,研究了防火墙过滤规则自动产生与自动配置的途径,提出了一种基于智能型防火墙Intranet网络安全的方案及其模型和实现方法。它克服了传统防火墙对未列出的黑客攻击不予理会的等弊病。     

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.     

视频火灾检测的设计与实现

在分析火灾图像特性的基础上,运用数字图像处理技术和模式识别技术,提出了火灾识别的思想.给出了图像处理和识别的算法,该算法采用二维最大熵自动阈值法对火灾图像进行分割处理,分割后再提取可疑区域;对可疑区域的火焰进行识别,给出火焰存在的可能性;根据火灾火焰蔓延时的面积、相似度的变化来识别、判断火灾的发生.实验证明,与传统的检测方法相比,大大地提高火灾预报的准确率.     

图像型火灾空间定位研究

大空间火源的空间位置的定位是火灾自动探测和自动扑救中间的重要环节。在分析火灾图像和以往图像型火灾空间的相关定位技术基础上,根据计算机视觉原理,利用固定在自动消防水炮末端的单一CCD摄像头随水炮旋转扫描时的角度、位移变化,将CCD摄像头在不同位置所拍摄的图像中火源图像坐标和火源的空间坐标建立联系,利用极线几何扫描式单摄像机空间定位原理实现了火源空间位置的自动定位。