發(fā)布時(shí)間：2020-08-12 14:15

【摘要】：隨著科技的進(jìn)步,無(wú)人機(jī)不再僅限于軍事用途,也在民用領(lǐng)域開始了新的探索,使用無(wú)人機(jī)搭載相機(jī)在森林火情監(jiān)測(cè)方面得到了廣泛的應(yīng)用研究。因此視頻火災(zāi)檢測(cè)技術(shù)的研究具有重要意義,其特點(diǎn)是非接觸、響應(yīng)迅速、檢測(cè)范圍大、主動(dòng)可視。本文以基于無(wú)人機(jī)視覺的林火檢測(cè)為研究對(duì)象,做了以下研究工作:(1)介紹了基于無(wú)人機(jī)視覺的煙霧檢測(cè),使用無(wú)人機(jī)搭載CCD相機(jī)進(jìn)行視頻圖像的采集,對(duì)采集到的圖像進(jìn)行增強(qiáng),使得煙霧部分的顯著性更強(qiáng),便于后續(xù)的檢測(cè)工作:接下來(lái)對(duì)煙霧的顯著性檢測(cè)算法,即低秩矩陣恢復(fù)算法,包括其中用到的主成分分析算法,以及Mean Shift聚類算法和塊匹配算法原理都給出了詳細(xì)介紹,通過(guò)對(duì)幾個(gè)不同場(chǎng)景下的圖像檢測(cè)結(jié)果和分割結(jié)果來(lái)看,低秩矩陣恢復(fù)結(jié)合Mean Shift聚類和塊匹配算法可以很好的檢測(cè)煙霧。最后對(duì)分割出來(lái)的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行特征提取,并對(duì)提取的特征進(jìn)行了對(duì)比。(2)基于無(wú)人機(jī)視覺的林火火焰檢測(cè),介紹了火焰的顯著性檢測(cè)算法,以及不同顏色模型的分析,接著給出不同場(chǎng)景在不同顏色模型中的顯著性檢測(cè)結(jié)果,由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,Lab顏色模型下的檢測(cè)結(jié)果較好,因此在Lab顏色空間對(duì)火焰圖像進(jìn)行分割,得到了很好的分割結(jié)果,最后對(duì)分割出來(lái)的火焰進(jìn)行特征提取,并對(duì)不同場(chǎng)景下的特征進(jìn)行比較分析,可知本文選取的特征能夠很好的區(qū)分火焰和類火焰物體。(3)介紹了支持向量機(jī)在林火識(shí)別中的應(yīng)用,首先對(duì)支持向量機(jī)的基本原理以及常用的核函數(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹,并對(duì)其中需要修改的參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明,接下來(lái)利用第二章和第三章中提取到的林火煙霧和火焰特征進(jìn)行支持向量機(jī)的訓(xùn)練和測(cè)試,得到支持向量機(jī)的分類結(jié)果。由最終的分類結(jié)果可見,本文所采用的檢測(cè)算法和林火的特征可以有效的進(jìn)行林火的檢測(cè)和識(shí)別,為林火監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的搭建提供了依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S762.2
【圖文】：

基于無(wú)人機(jī)視覺的煙霧檢測(cè)煙霧區(qū)域，抑制非煙霧區(qū)域，進(jìn)而減少誤分割的風(fēng)險(xiǎn)。使用的增強(qiáng)算法是線性增強(qiáng)算法，對(duì) 到 范圍內(nèi)的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，同時(shí)對(duì)這外的圖像進(jìn)行抑制。亮度值在 到 范圍內(nèi)的像素被映射到 到 ，映射： ( ) = ( ) ( ) ( ( ) ) ( ) ( ( ) ) ( ) （其中 ( )表示( )處原始圖像的亮度值， ( )是增強(qiáng)后的像素亮度值，實(shí)的 ， ， ， 分別為 100，200，30，250，此時(shí)可以得到最好的增強(qiáng)效圖 2-2 是不同背景下圖像的增強(qiáng)效果，其中(a)(c)(e)三幅為原圖，(b)(d)(f)為效果圖。

4）高層先驗(yàn)融合： 基于位置的高斯先驗(yàn)分布（距圖像中心距離）：ɡ ( ) = ¤( ( ) ) （接近圖像的中心越吸引注意力，用像素位置距圖像中心的距離作為位置先驗(yàn) 基于語(yǔ)義的先驗(yàn)（人臉檢測(cè)）： ( ) = ( ) （式中 是語(yǔ)義對(duì)象（人臉）的中心。 基于顏色的先驗(yàn)（暖色更顯著）：色與黃色具有視覺顯著性【56】,通過(guò) 2-D 直方圖獲得，如 ( )為稀疏矩陣顏( )為低秩矩陣顏色直方圖， 表示位置 處的顏色值：ɡ ( ) = ¤((H ( ) H ( )) )H ( ) = (￠R ￠G)￠R = ￠G = （

西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文式的分布，最常用的是核密度估計(jì)方法（kernel density estimation），將該點(diǎn)鄰域的加權(quán)平均，鄰域的大小和權(quán)值由核函數(shù)（kernelfunction）指法表示如下： ( ) = ( ) （需要估計(jì)的函數(shù)值， ( )為核函數(shù)，最常用的幾種核函數(shù)【56】包括：（a）均勻核函數(shù)：U( ) （b）三角核函數(shù)：

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8 呂迅z

本文編號(hào)：2790637