【摘要】：火災(zāi)和高溫鋁液泄漏是社會(huì)及工業(yè)生產(chǎn)安全事件,一旦發(fā)生,可造成人員傷亡和重大經(jīng)濟(jì)損失。熱成像技術(shù)基本原理為輻射成像,探測(cè)早期火焰和泄漏鋁液等高溫物體具備天然的優(yōu)勢(shì),本論文借助FLIR-A3 10紅外熱像儀開展早期火焰識(shí)別與高溫鋁液泄漏監(jiān)測(cè)研究�；趥鹘y(tǒng)模式識(shí)別方法的視頻火災(zāi)探測(cè)算法難以突破識(shí)別精度瓶頸,且存在高誤報(bào)、漏報(bào)問題,采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代傳統(tǒng)人工特征提取方法,自動(dòng)高效提取火焰目標(biāo)深層抽象顯著特征,可實(shí)現(xiàn)紅外熱成像早期火焰精準(zhǔn)探測(cè)。此外,高溫鋁液泄漏監(jiān)測(cè)技術(shù)還停留于原始人工階段,設(shè)計(jì)一種基于紅外圖像特征融合的高溫鋁液模擬泄漏監(jiān)測(cè)算法,提升鋁液泄漏監(jiān)測(cè)智能化、自動(dòng)化水平。主要研究?jī)?nèi)容如下:1.提出一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM相結(jié)合的紅外熱成像早期火焰探測(cè)算法。建立紅外熱成像早期火焰探測(cè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,采用數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模,并利用Adam優(yōu)化算法代替Mini-batch梯度下降算法,訓(xùn)練設(shè)計(jì)的9層IRCNN卷積網(wǎng)絡(luò)。提取2048維紅外圖像抽象顯著特征,送入SVM分類器進(jìn)行早期火焰探測(cè)識(shí)別,性能表現(xiàn)突出,查準(zhǔn)率、查全率和F1分?jǐn)?shù)分別可達(dá)到98.82%、98.58%和98.70%。同時(shí),算法能夠滿足常規(guī)紅外熱成像早期火焰探測(cè)需求,每秒鐘可處理20張圖片。2.構(gòu)建緊湊型卷積網(wǎng)絡(luò)LightflameNet,解決視頻火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署難題。設(shè)計(jì)多分支的輕量卷積網(wǎng)絡(luò)單元Flame module,取代傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)卷積層,既可以減少權(quán)重參數(shù)和計(jì)算量,又可以擴(kuò)展單層網(wǎng)絡(luò)寬度,提升紅外圖像火焰目標(biāo)特征提取能力。LightflameNet網(wǎng)絡(luò)幾乎不損失模型精度的同時(shí),僅需要2.5MB存儲(chǔ)空間和0.89億次浮點(diǎn)運(yùn)算,使用CPU預(yù)測(cè)單張紅外圖片耗時(shí)6ms,配備GPU則縮短至2ms。3.提出一種基于紅外圖像特征融合的高溫鋁液模擬泄漏監(jiān)測(cè)算法。搭建高溫鋁液泄漏模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái),利用熱水模擬鋁液泄漏場(chǎng)景,建立模擬泄漏標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,其中,訓(xùn)練集1200張,測(cè)試集600張。利用LSS描述子彌補(bǔ)HOG單一特征不足,分別提取圖像梯度邊緣和相似形狀等幾何特征并進(jìn)行特征融合,送入RBF核函數(shù)支持向量機(jī)分類識(shí)別。LSS步長(zhǎng)設(shè)置為15,相機(jī)距離為3.5m時(shí)(對(duì)應(yīng)于實(shí)際距離約10.5m),算法性能最優(yōu),查準(zhǔn)率、查全率和F1分?jǐn)?shù)分別為96.73%、96.50%和96.61%。
【圖文】：

圖１．２紅外熱成像火焰識(shí)別效果圖逡逑國(guó)內(nèi)紅外熱成像火災(zāi)探測(cè)技術(shù)研宄基礎(chǔ)薄弱，目前主要集中于森林火災(zāi)探逡逑

圖１．３深度學(xué)習(xí)Ｇｏｏｇｌｅ熱度趨勢(shì)圖逡逑視頻火災(zāi)探測(cè)屬于計(jì)算機(jī)視覺研宄的邊緣分支，，隨著深度學(xué)習(xí)在各大領(lǐng)域逡逑
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：X932;TP391.41

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本文編號(hào)：2655180