傳統(tǒng)的火災(zāi)檢測系統(tǒng)由于傳感器受環(huán)境影響較大導(dǎo)致效果較差。針對這一問題,文中基于圖像處理技術(shù),結(jié)合紅外基礎(chǔ)理論、雙目立體視覺測距理論和開源計算機視覺庫（OpenCV）設(shè)計并實現(xiàn)了一套火災(zāi)火源定位及檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能根據(jù)紅外測溫、軸向比判別、內(nèi)外焰判別、形狀不規(guī)則判別等算法,對火災(zāi)燃燒時出現(xiàn)的典型圖像特征進行檢測和報警,并能仿照雙目視覺定位原理對火源進行定位與跟蹤。該系統(tǒng)經(jīng)過實驗測試,檢測和定位效果良好,能為類似的火災(zāi)檢測系統(tǒng)的設(shè)計提供技術(shù)參考。 

【文章來源】：電子設(shè)計工程. 2020,28(07)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

原始和二值化效果圖像

直方圖均衡化，根據(jù)某種映射關(guān)系對原始圖像中的像素灰度進行改變，使最終圖像灰度的概率密度表現(xiàn)為均勻分布，提高圖像對比度和灰度動態(tài)范圍[11]。本文的直方圖均衡化算法效果如圖2所示。輪廓跟蹤，即根據(jù)一定順序找到圖像中目標(biāo)邊緣點來實現(xiàn)輪廓跟蹤，用于獲得目標(biāo)的外部輪廓特征。本文的輪廓跟蹤算法效果，如圖3所示。

原始和輪廓跟蹤效果圖像

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于ARM與S3C44B0X的火災(zāi)圖像中受困人員定位系統(tǒng)設(shè)計[J]. 許麗娟.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2016(20)
[2]基于模糊視覺的火場快速定位系統(tǒng)的設(shè)計[J]. 李國輝.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2016(18)
[3]圖像型火災(zāi)探測預(yù)處理方法綜述[J]. 畢振波,樂天,潘洪軍,楊花,江有福.  消防科學(xué)與技術(shù). 2016(01)
[4]火災(zāi)探測技術(shù)的現(xiàn)狀分析及發(fā)展趨勢[J]. 許多明.  價值工程. 2015(22)
[5]紅外矩陣火災(zāi)探測圖像采集與火焰定位技術(shù)研究[J]. 吳小川.  通訊世界. 2015(11)
[6]基于圖像及溫度傳感器的火災(zāi)定位技術(shù)[J]. 李煥宏,田曾文,湯立清,洪學(xué)武,付焱.  消防科學(xué)與技術(shù). 2014(12)
[7]基于計算機視覺技術(shù)的油庫智能消防系統(tǒng)[J]. 楊挺.  油氣田地面工程. 2013(07)
[8]圖像型火災(zāi)探測技術(shù)中的火災(zāi)定位研究[J]. 劉曉軍.  北華航天工業(yè)學(xué)院學(xué)報. 2013(01)
[9]基于圖像特征的火災(zāi)火焰識別方法[J]. 王媛彬,馬憲民.  消防科學(xué)與技術(shù). 2012(02)
[10]基于紅外測溫技術(shù)的電器表面溫升快速檢測方法[J]. 段冀淵,湯君茂,李計融,張琳,趙燦燦,杜瑞平,魏宇鋒,潘家禎.  機電一體化. 2010 (03)

碩士論文
[1]紅外圖像型智能火災(zāi)探測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 鄔曉琳.東華大學(xué) 2013
[2]基于紅外圖像處理的森林火災(zāi)識別關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 冷春艷.電子科技大學(xué) 2012



本文編號：3577470