野外火災的圖像識別方法研究.pdf

1、火災是一種常見多發(fā)的自然災害。目前的科學技術對于室內(nèi)的火災報警已經(jīng)比較成熟。通過光、煙、溫度等加以判斷，然后直接實施滅火措施，進行斷電、噴水等并報警。而對于大空間環(huán)境，尤其是在野外，早期火災探測在世界范圍仍是一個難題。因為在這類環(huán)境下，存在著許多影響火災探測的因素，如空間高度、熱量屏障、覆蓋范圍、遠程信號傳輸?shù)鹊?。這些情況下傳統(tǒng)的感溫、感煙式探測手段往往失去了作用。由于圖像型火災探測具有非接觸式探測的特點，使該項技術有可能成為在大型工廠

2、、倉庫、森林等大空間和野外開放空間進行火災探測的有效手段。本文在對紅外數(shù)字圖像處理技術進行分析和研究的基礎上，設計了多重判據(jù)綜合運用的火災檢測算法，并構建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像型火災識別系統(tǒng)。 論文系統(tǒng)地討論了火災產(chǎn)生的機理、火災的三個發(fā)展階段及其各個發(fā)展階段的特點，分析研究了國內(nèi)外有關圖像識別技術及其研究現(xiàn)狀。在此基礎上討論了圖像型火災探測技術的分類，圖像型火災探測系統(tǒng)的組成及數(shù)字圖像處理在火災圖像中的應用。 本文詳細論

3、述了圖像的獲取、噪聲消除、閾值分割和區(qū)域生長等算法在紅外火災圖像處理中的應用。其中在火災圖像灰度化上通過比較采用基于紅分量的灰度圖，使火焰部分更加突出。并在傳統(tǒng)二值化閾值分割算法基礎上，提出了一種適合火災圖像分割的雙閾值算法，實驗證明它能更好的提取出可疑亮點區(qū)域。為了提高判別效率，采用了區(qū)域分割算法。該算法將各個亮點區(qū)域提取出來并分別進行處理，實驗證明，該算法使整個特征提取算法效率提升了三倍。 在對紅外火災圖像的識別技術上，本文

4、重點討論了早期火災火焰圖像的識別技術。利用早期火災火焰圖像具有火焰面積增大、邊緣抖動、形狀不規(guī)則、位置基本穩(wěn)定等特征作為火災識別判據(jù)。在此基礎上，還將火焰的閃爍頻率作為火災識別判據(jù)之一，增強了系統(tǒng)的抗干擾能力。 在基于神經(jīng)網(wǎng)絡的火災識別方案的設計上，首先介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念，給出了神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構及輸入輸出單元的設計方案，在此基礎上提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的火災圖像識別方法，并使用一系列的火災圖像樣本和干擾模式的圖像進行