基于多特征的火焰圖像探測研究及實現(xiàn).pdf

1、火的使用是人類邁向文明的重要標(biāo)志，但是失去控制的火會給人們帶來了生命和財產(chǎn)的巨大損失。為此，火災(zāi)探測技術(shù)逐漸成為人們關(guān)注的焦點，它的出現(xiàn)和發(fā)展對人類的進步和社會的穩(wěn)定有著重要的意義。
　　 當(dāng)前，溫感探測和煙感探測是應(yīng)用最廣泛和最成熟的火災(zāi)探測技術(shù)，但是這類傳統(tǒng)的探測器無法滿足某些特殊的場合探測需求，比如高大空間建筑、長通道建筑等復(fù)雜的這類場所。
　　 隨著計算機技術(shù)以及信息處理技術(shù)的快速發(fā)展，近年來視覺探測技術(shù)得到飛速

2、的發(fā)展，這類探測技術(shù)具有響應(yīng)速度快、檢測范圍廣、環(huán)境污染小等特點，與傳統(tǒng)的火災(zāi)探測系統(tǒng)相比具有顯著的優(yōu)勢，具有廣闊的前景。目前，一些紅外和紫外探測技術(shù)已經(jīng)在市場上出現(xiàn)，由于此類光學(xué)探測器一方面需要昂貴的光學(xué)設(shè)備，另一方面，漏報和誤報也很難控制，難以得到推廣;現(xiàn)有的視頻火災(zāi)探測技術(shù)很難有效去除復(fù)雜場景中的干擾。本文深入探討可見光頻段的火焰視頻探測技術(shù)，對運動目標(biāo)獲取，目標(biāo)特征提取，目標(biāo)識別的算法進行了改進，并提出了準(zhǔn)確獲取火焰顏色的一種方

3、法和火焰的目標(biāo)跟蹤技術(shù)，并開發(fā)了火焰圖像探測系統(tǒng)等工作。本文主要研究成果有以下幾個方面:
　　 (1).傳統(tǒng)火災(zāi)圖像探測研究者多采用CCD攝像頭，雖然CCD攝像頭采集畫質(zhì)優(yōu)于CMOS攝像頭，但本文放棄了CCD技術(shù)的攝像頭，選取應(yīng)用更廣泛更便宜CMOS攝像頭，基于MATLAB編程，實現(xiàn)對監(jiān)測環(huán)境的高速視頻流采集。
　　 (2).多數(shù)火焰圖像探測研究者，重在研究火焰顏色在不同的顏色空間進行區(qū)分和建模，如何準(zhǔn)確有效的表達火焰色

4、顏色模型，大量的火焰視頻探測文章用到了火焰的顏色模型，但是他們的候選區(qū)域的火焰是如何獲得的？多數(shù)研究者很少提及或者干脆采用手工分割的方法，然而一個準(zhǔn)確的火焰顏色模型對于火焰的識別非常重要。文本提出一種準(zhǔn)確的提取火焰的方法，對正庚烷和乙醇火在不同光照環(huán)境下的顏色，進行了統(tǒng)計分析，得到了正庚烷與乙醇的顏色模型，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合前人研究的方法，經(jīng)過大量的實驗與統(tǒng)計，得到了一種有效的火焰顏色決策模型。
　　 (3).廣泛調(diào)研了火災(zāi)視頻探

5、測領(lǐng)域經(jīng)常用到的運動目標(biāo)檢測算法，分析其優(yōu)劣，并將獨立成分分析(ICA)技術(shù)引入火災(zāi)探測領(lǐng)域，全面介紹了ICA的基本模型，F(xiàn)astICA模型，GICA算法，結(jié)合累積差分圖，提出了“不依賴背景幀”的C-GICA算法，另外，構(gòu)建了用于多目標(biāo)提取、跟蹤和識別的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，提出了一種基于運動區(qū)域和數(shù)據(jù)延遲的多目標(biāo)跟蹤算法，實現(xiàn)了火災(zāi)場景的多目標(biāo)的跟蹤，及其相應(yīng)特征值進行分類和轉(zhuǎn)移。
　　 (4)調(diào)研可視火焰探測技術(shù)已有的成果，研究典型

6、的火焰圖像特征提取方法。本文將統(tǒng)計地形特征的紋理描述方法引入火災(zāi)探測領(lǐng)域，在其基礎(chǔ)上，提出了計算速度更快的統(tǒng)計地形特征紋理分析方法，實現(xiàn)對火焰紋理的特征提取。另外結(jié)合火焰面的粗糙度，邊界粗糙度，圓形度等其它特征，構(gòu)建了火焰多特征的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型，實現(xiàn)火焰目標(biāo)的識別。
　　 (5)本文設(shè)計了正庚烷火與汽油火的實驗，引入了聲學(xué)測量儀對燃燒音進行測量。給出了火焰聲音頻率的規(guī)律，同時，結(jié)合已有的火焰視頻頻率規(guī)律，并探討了火焰視頻頻