發(fā)布時間：2018-04-03 22:39

  本文選題：火災(zāi)探測　切入點：近紅外圖像　出處：《江蘇科技大學》2012年碩士論文

【摘要】：圖像型火災(zāi)探測器是火災(zāi)探測器家族中的新秀，它融合了智能監(jiān)控、圖像處理、模式識別、嵌入式等先進技術(shù)為一體，擁有報警時間短、不受室內(nèi)空間大小約束、支持室外環(huán)境、支持準確定位等傳統(tǒng)探測器無法比擬的優(yōu)勢。 目前圖像型火災(zāi)探測器還未得到廣泛應(yīng)用，其主要原因在于，由于實際工況的復(fù)雜性，，火災(zāi)事件的圖像探測技術(shù)目前仍處于實驗階段，還不夠成熟，此外傳統(tǒng)探測器已經(jīng)形成成熟市場，對新型探測器形成較大的市場競爭，導致新型探測器較少提供給工程應(yīng)用。本文提供了有關(guān)圖像型火災(zāi)探測器的全套解決方案，主要做了以下幾個方面的工作： （1）選擇了效果較好且價格合適的相機加濾鏡方式的紅外圖像采集方法，并給出了定制相機的CMOS圖像傳感器的選型方案； （2）結(jié)合現(xiàn)有的全局發(fā)光度算法，分析其缺點，在其基礎(chǔ)上結(jié)合局部幾何特征，研究了綜合兩類特征的火災(zāi)事件探測算法； （3）在可二次開發(fā)的智能工業(yè)相機上編寫火災(zāi)事件探測程序，成功完成了計算機到嵌入式設(shè)備的移植，最終探測器可接入報警網(wǎng)絡(luò)脫離計算機獨立工作。 （4）為加快處理速度，對算法做并行計算優(yōu)化，以不變矩算法為例，在計算機平臺上采用OpenMP/CUDA技術(shù)，將該算法的速度提升1.3-19倍。 （5）通過實驗得到大量數(shù)據(jù)，證實了算法的正確性、穩(wěn)定性，測量了并行計算優(yōu)化的實際效果。 本文有以下幾處創(chuàng)新點： （1）給出了一套基于局部幾何特征的火災(zāi)探測算法，算法包括熱源區(qū)域提取和匹配方法、5種紅外熱源區(qū)域幾何特征計算方法、基于最小風險貝葉斯的多特征融合的熱源區(qū)域分類方法、多重采樣平滑判定噪聲方法。 （2）嘗試將原創(chuàng)的基于局部幾何特征的方法和文獻[1]中的基于全局亮度特征方法結(jié)合起來，獲得了速度快、效果好的優(yōu)點，通過實驗證明了整體效果優(yōu)于文獻[1]中的算法。 （3）在計算機平臺上對算法做并行計算優(yōu)化，使用OpenMP/CUDA兩種技術(shù)，給出完整的實現(xiàn)細節(jié)和優(yōu)化效果。
[Abstract]:Image fire detector is a new star in the family of fire detectors. It combines intelligent monitoring, image processing, pattern recognition, embedded technology and other advanced technologies. It has short alarm time and is not constrained by the size of indoor space.Support outdoor environment, support accurate positioning and other advantages of traditional detectors can not be compared.At present, the image fire detector has not been widely used, the main reason is that because of the complexity of actual working conditions, the image detection technology of fire events is still in the experimental stage, and is not mature enough.In addition, the traditional detectors have formed a mature market, forming a greater market competition for the new detectors, resulting in the new detectors are less available for engineering applications.This paper provides a complete set of solutions for image-based fire detectors, mainly in the following aspects:1) the infrared image acquisition method with the better effect and the appropriate price is selected, and the selection scheme of the CMOS image sensor of the customized camera is given.(2) combined with the existing global luminosity algorithm, the shortcomings of the algorithm are analyzed, and based on the local geometric features, the fire event detection algorithm which integrates two kinds of features is studied.The program of fire event detection is written on the redeveloped intelligent industrial camera, and the transplant of computer to embedded equipment is successfully completed. Finally, the detector can connect to the alarm network and work independently from the computer.In order to speed up the processing speed, the algorithm is optimized by parallel computation. Taking the moment invariant algorithm as an example, the speed of the algorithm is increased by 1.3-19 times by using OpenMP/CUDA technology on the computer platform.5) A large number of data are obtained through experiments, which verify the correctness and stability of the algorithm, and measure the practical effect of parallel computing optimization.This paper has the following innovations:In this paper, a set of fire detection algorithms based on local geometric features is presented. The algorithm includes five methods for calculating the geometric features of infrared heat source region, including heat source region extraction and matching method.Multi-feature fusion based on minimum risk Bayesian classification method for heat source region classification, multi-resampling smoothing noise detection method.2) We try to combine the original method based on local geometric feature and the method based on global luminance feature in reference [1] to obtain the advantages of high speed and good effect. The experimental results show that the overall effect is better than the algorithm in reference [1].The algorithm is optimized by parallel computing on the computer platform, and the complete implementation details and optimization results are given by using the two techniques of OpenMP/CUDA.
【學位授予單位】：江蘇科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.41;TP368.1

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本文編號：1707222