發(fā)布時(shí)間：2020-12-26 06:36

　　森林火災(zāi)是嚴(yán)重威脅人民生命和財(cái)產(chǎn)安全的自然災(zāi)害之一,早期的森林火災(zāi)檢測(cè)技術(shù)是基于傳感器的火災(zāi)檢測(cè)技術(shù),但是這種傳感器技術(shù)存在響應(yīng)時(shí)間慢、大規(guī)模部署成本高等缺點(diǎn),而面向?qū)崟r(shí)視頻的火災(zāi)檢測(cè)具有很多優(yōu)勢(shì),它有適用范圍廣、響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)。在火災(zāi)發(fā)生的早期,常常伴有大量的煙產(chǎn)生,因此,面向?qū)崟r(shí)視頻的森林火災(zāi)檢測(cè)本質(zhì)上是檢測(cè)視頻中的煙霧圖像。但是在煙霧檢測(cè)的過(guò)程中,存在著干擾物、光照變化等因素的影響,降低了煙霧檢測(cè)的識(shí)別率。因此,本文針對(duì)面向森林火災(zāi)的煙霧檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā),下面是本文的主要工作內(nèi)容:(1)前景提取的完整性直接影響后續(xù)煙霧檢測(cè)的準(zhǔn)確性,本文針對(duì)常用前景提取算法進(jìn)行研究,選擇自適應(yīng)背景更新算法作為系統(tǒng)前景提取的方法,在此基礎(chǔ)上對(duì)背景更新參數(shù)進(jìn)行改進(jìn),得到改進(jìn)后的自適應(yīng)背景更新算法,運(yùn)用改進(jìn)后的自適應(yīng)背景更新算法進(jìn)行前景提取。但是由于光照變化對(duì)煙霧檢測(cè)的影響,首先將背景更新獲得的背景幀和當(dāng)前幀進(jìn)行去光照處理,然后運(yùn)用背景差分法對(duì)圖像進(jìn)行前景的提取。對(duì)于前景圖像中存在的非煙的物體,運(yùn)用RGB顏色模型對(duì)前景進(jìn)行檢測(cè),去除部分非煙的物體,得到候選煙霧。(2)干擾物是煙霧識(shí)別的難點(diǎn),在煙... 

【文章來(lái)源】：山東科技大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１系統(tǒng)模塊圖??Ｆｉｇ?２．１?Ｓｙｓｔｅｍ?Ｂｌｏｃｋ?Ｄｉａｇｒａｍ??

動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步的分離。所以本文針對(duì)上訴問(wèn)題，分模塊對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與??開(kāi)發(fā)，主要分為三個(gè)模塊：圖像的預(yù)處理模塊、前景提取模塊和煙霧特征提取??和識(shí)別模塊。如圖２．１所示：??視頻煙雰檢琍??系統(tǒng)??圖像頇處埋檟?煙雰持征提取??塊?和檢臟塊??圖２．１系統(tǒng)模塊圖??Ｆｉｇ?２．１?Ｓｙｓｔｅｍ?Ｂｌｏｃｋ?Ｄｉａｇｒａｍ??７??

件夾下有多幅圖像，它們的大小不一致，把這些圖像歸一化為相同大小的圖像，??就涉及到歸一化的問(wèn)題。下面是對(duì)圖像大小進(jìn)行歸一化處理，原圖像大�。常担玻�??２８８，歸一化后大小為３２０Ｘ２４０，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖２．?２所示：??．Ｆｒ？ｎ？ＭＷ?￣??｜??原圖像?歸一化后圖像??圖２．?２圖像歸一化??Ｆｉｇ?２．２?Ｉｍａｇｅ?ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ??圖像歸一化不僅可以對(duì)于圖像的大小進(jìn)行歸一化處理，還可以對(duì)圖像中的光??照問(wèn)題進(jìn)行歸一化處理。光照是影響成像的重要因素，光線變化分為緩慢變化和??突然變化。緩慢變化指的是光源強(qiáng)度和位置隨時(shí)間變化。這種變化是一個(gè)持續(xù)??的變化。一天當(dāng)中，光照的變化很普遍，光照由強(qiáng)到弱，由弱到強(qiáng)，交替出現(xiàn)，??導(dǎo)致同一物體在圖像采集系統(tǒng)中的成像效果也是變亮、變暗不斷地交替出現(xiàn)，這??樣就使得同一物體在不同成像之間的差異很大。而突然變化指的是光源強(qiáng)度和位??置短時(shí)間里發(fā)生變化，具有隨機(jī)性和偶然性。由于，一般的光照變化不受人為的??控制，這就使得光照條件下的目標(biāo)識(shí)別有了一定的困難。對(duì)于解決光照變化的問(wèn)??題，背景減除法是目前比較好的一種方法，構(gòu)建一個(gè)精確地背景模型對(duì)目標(biāo)檢測(cè)??很重要

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]城鎮(zhèn)森林交界域視頻煙霧檢測(cè)算法[J]. 李誠(chéng),唐李洋,潘李偉.  計(jì)算機(jī)工程. 2018(01)
[2]基于小波變換的森林火災(zāi)煙霧檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)[J]. 李雪寶,黃徐勝,鄭艷芳,劉永良,張其亮,盧冶,史凌祎.  信息技術(shù). 2017(10)
[3]采用顏色混合模型和特征組合的視頻煙霧檢測(cè)[J]. 唐杰,周洋,楊萌,唐向宏.  光電子·激光. 2017(07)
[4]新版森林火災(zāi)統(tǒng)計(jì)月報(bào)表存在的問(wèn)題及解決辦法[J]. 申長(zhǎng)順,郭鵬珍,郭帥.  森林防火. 2017(02)
[5]基于視頻監(jiān)控平臺(tái)的圖像火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究[J]. 周川,李國(guó)生,張叢.  警察技術(shù). 2017(01)
[6]基于多特征融合運(yùn)行期均值法的煙霧檢測(cè)算法[J]. 劉穎,顧小東,杜久玲,王倩.  電視技術(shù). 2016(09)
[7]基于運(yùn)動(dòng)塊追蹤的視頻煙霧探測(cè)方法[J]. 丁懷對(duì),劉申友,許玉坤,王文偉.  安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2016(04)
[8]一種基于碼本背景建模和多特征融合的火災(zāi)煙霧檢測(cè)算法[J]. 趙亮,駱炎民,黃德天,歐陽(yáng)怡,徐志通.  海峽科學(xué). 2016(07)
[9]基于圖像處理的火災(zāi)煙霧檢測(cè)算法研究[J]. 周泊龍,宋英磊,俞孟蕻.  消防科學(xué)與技術(shù). 2016(03)
[10]森林背景下基于自適應(yīng)區(qū)域生長(zhǎng)法的煙霧檢測(cè)[J]. 張煒程,李佩,高陳強(qiáng).  重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)

碩士論文
[1]基于視頻分析的森林火災(zāi)煙霧檢測(cè)技術(shù)的研究[D]. 朱正超.東南大學(xué) 2017
[2]基于視頻的火災(zāi)煙霧檢測(cè)算法的研究[D]. 趙亮.華僑大學(xué) 2017
[3]基于視頻的煙霧檢測(cè)算法研究[D]. 相徐斌.浙江大學(xué) 2017
[4]基于視頻分析的森林火災(zāi)煙霧探測(cè)技術(shù)[D]. 翟濟(jì)云.南京航空航天大學(xué) 2017
[5]公路隧道視頻火災(zāi)煙霧檢測(cè)方法研究[D]. 雷丹.大連海事大學(xué) 2017
[6]基于視頻序列的森林火災(zāi)檢測(cè)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 顧曉雯.東華大學(xué) 2017
[7]基于視頻圖像特征提取的煙霧檢測(cè)算法研究[D]. 文澤波.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[8]基于碼本算法和動(dòng)態(tài)特征的森林視頻煙霧檢測(cè)[D]. 周鑫.西安科技大學(xué) 2015
[9]基于圖像特征的森林煙霧和火焰檢測(cè)算法研究[D]. 王全.太原理工大學(xué) 2015
[10]基于融合紋理特征的主動(dòng)紅外煙霧視頻探測(cè)方法[D]. 袁潔.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015



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