發(fā)布時(shí)間：2020-03-17 23:13

【摘要】：戶(hù)外火情監(jiān)測(cè)是涉及人民生命和財(cái)產(chǎn)安全的重要問(wèn)題,由于傳統(tǒng)的火情預(yù)警方法存在不適用于戶(hù)外場(chǎng)景的弊端,廣大研究學(xué)者利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和數(shù)字圖像處理技術(shù)將視頻監(jiān)測(cè)應(yīng)用于戶(hù)外火情預(yù)警中。與傳統(tǒng)的傳感器火災(zāi)探測(cè)技術(shù)相比,視頻煙霧探測(cè)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)是否有煙霧產(chǎn)生并快速做出決策,能夠在第一時(shí)間為火災(zāi)救援引導(dǎo)方向,具有響應(yīng)時(shí)間短、靈敏度高、覆蓋面積廣等優(yōu)點(diǎn)。基于目前存在的視頻圖像煙霧火情預(yù)警方法,結(jié)合視頻圖像處理技術(shù),提出三個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)實(shí)現(xiàn)智能化的火情預(yù)警,內(nèi)容歸納如下:1.煙霧圖像清晰化的火源撲滅和人員救助技術(shù)。火災(zāi)時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的煙霧,煙霧中夾雜著的微小顆粒會(huì)使大氣產(chǎn)生散射作用,影響攝像頭采集到的圖像的質(zhì)量。為了實(shí)現(xiàn)有效且快速的去煙霧方法,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集到的圖像進(jìn)行去煙霧處理,針對(duì)光照強(qiáng)度大的圖像采用基于Retinex圖像增強(qiáng)理論的算法,光照強(qiáng)度小的圖像采用暗通道先驗(yàn)算法。通過(guò)構(gòu)建火災(zāi)場(chǎng)景的自適應(yīng)去煙霧處理系統(tǒng),救援人員可根據(jù)清晰的圖像,判斷火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)具體狀況,制定更有效、有針對(duì)性的救援策略,及時(shí)救助被困人員,最大程度減少損失。2.基于目標(biāo)上下文的煙霧火情預(yù)警技術(shù)。針對(duì)產(chǎn)生煙霧時(shí)無(wú)法判斷是否由火情引起的問(wèn)題,利用上下文目標(biāo)檢測(cè)模型可以有效地獲取煙霧場(chǎng)景上下文信息。首先根據(jù)煙霧場(chǎng)景是否會(huì)導(dǎo)致火情將煙霧場(chǎng)景分為兩類(lèi),建立上下文的目標(biāo)檢測(cè)模型,然后利用該模型對(duì)煙霧圖像進(jìn)行檢測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用該方法提高了火情預(yù)警的準(zhǔn)確率,在非火情情形下不會(huì)對(duì)煙霧場(chǎng)景產(chǎn)生誤報(bào)。3.面向圖像語(yǔ)義描述的煙霧火情預(yù)警技術(shù)。本技術(shù)提出了一種結(jié)合語(yǔ)義描述方法的火情預(yù)警模型,在監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)是否產(chǎn)生煙霧的同時(shí),能夠智能地協(xié)助監(jiān)測(cè)人員判斷煙霧周?chē)欢ǚ秶鷥?nèi)的環(huán)境是否會(huì)引發(fā)火情,同時(shí)生成基本語(yǔ)義,方便視頻圖像的讀取與調(diào)用。通過(guò)實(shí)驗(yàn)與基于視頻圖像煙霧檢測(cè)的方法比較差異,結(jié)果表明該方法增加了系統(tǒng)的場(chǎng)景適應(yīng)性和系統(tǒng)預(yù)警的可靠性。
【圖文】：

大學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第三章 一種基于 Retinex 的火情煙霧圖像去霧的場(chǎng)景中像素的均值 以下步驟：until > if < and = 對(duì) M 再一次進(jìn)行聚類(lèi)聚類(lèi)類(lèi)別數(shù) 和協(xié)同矩陣 公式(3.10)更新 結(jié)果如圖 3.2 所示，設(shè) 為 5，其中圖(a)為原始圖像，圖(d)為聚類(lèi)圖像，同一區(qū)素都是按照順序排列的，從中可以看出，，同一區(qū)域中的像素點(diǎn)煙霧的相似度較似度越強(qiáng)，越有利于避免不同景深的場(chǎng)景之間的相互影響。

C=5 C=80圖 3.4 不同高斯環(huán)繞尺度 C 取值的高斯模型由圖 3.4 可以看出，高斯環(huán)繞尺度 C 越小，高斯模型的半徑越小。一般情況下，模板半越小，像素點(diǎn)受到周?chē)袼氐挠绊懺酱螅接欣谔幚韴D像，其處理后圖像的細(xì)節(jié)越好，是同時(shí)會(huì)使得圖像顏色的保真度越差；反之亦然。為了使圖像的細(xì)節(jié)和色彩逼真度之間取得良好的平衡，高斯環(huán)繞尺度的選擇顯得尤為重。對(duì)于煙霧圖像，主要有效信息集中在圖像的高頻部分，而霧都集中在低頻部分。當(dāng)圖像不存在煙霧或煙霧幾乎可以忽略的情況下， 設(shè)置為 0；隨著煙霧的厚度增加， 設(shè)置值變，以此得到去除低頻圖像部分、增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)的效果；當(dāng)煙霧濃度達(dá)到一定程度，已經(jīng)無(wú)獲得有效信息時(shí)， 設(shè)置值應(yīng)當(dāng)足夠大到突出高頻部分。根據(jù) 3.1 節(jié)中基于 K-means 算法的像聚類(lèi)方法得到的圖像景深值，由于景深值的大小是煙霧厚度的體現(xiàn)，本節(jié)可以根據(jù)景深對(duì) 實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)設(shè)置。本章使用線性插值法對(duì)高斯空間 進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式如下：
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：D631.6;TP391.41

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本文編號(hào)：2587834