基于视频的全天候多特征融合火焰检测算法

针对传统可视化火灾探测技术采用单独分析可见光摄像设备或红外摄像设备采集的图像进行火灾探测, 不能全天候监控火焰的问题, 提出一种全天候多特征融合的检测算法. 首先通过视频类型判断算法确定摄像头采集的每帧图像类型, 然后利用与图像类型相对应的算法提取疑似火焰区域, 最后对疑似区域进行基于DCT的火焰频率检测和帧间相关性检测, 判断火焰是否存在. 实验表明, 该检测算法解决了传统可视化探测技术不能全天候监控火焰的问题, 且能在保持火焰高检测率的同时降低误检率.     

一种新型的图像型火灾识别算法的研究

图像型火灾探测技术是一种新型的探测技术,可以有效地克服传统火灾探测技术的缺陷.针对背景复杂的火灾图像,首先利用差分技术、RGB颜色分割技术和形态特征分割技术建立3层复合分割模型,排除大部分干扰,得到火焰疑似区域;然后分析火焰疑似区域的相似性测度、面积变化值、致密度、偏心率和质心点偏移距离等特征,这些特征可以较全面地表征火灾信息;最后利用RBF神经网络建立火灾识别模型,将提取出的火焰特征作为输入量,对火灾图像进行分类识别.仿真结果表明,该算法对不同场景的火灾识别具有较高的准确率.     

基于颜色和纹理特征的森林火灾图像识别

为了降低火焰状干扰源存在时森林火灾的误报率,提高火灾预警的快速性,根据火焰独特的颜色和纹理特征,提出了以分块的LBP直方图特征结合LPQ直方图特征的火焰识别算法。首先利用YCbCr颜色空间的规则进行颜色检测,得到疑似火焰区域;再使用LBP、LPQ分别从空域、频域提取纹理,图像空域和频域的纹理特征结合后,得到特征向量;最后将特征向量输入SVM分类器进行测试和火焰识别。实验结果表明:此融合算法鲁棒性强、检测率高,存在火焰状干扰源时,测试集的火焰识别准确率可达94.55%;与深度学习算法对比,该算法在保证较高正确率的同时,预测耗时大幅度减少,预测耗时是DBN的1/4、是CNN的1/50,提高了火灾预警的快速性,为快速准确的林火预警提供了算法依据。     

使用日夜两用型红外摄像机进行火焰检测

为了提高火灾监控的准确性和及时性,并最大限度地利用已有硬件设备,提出一种使用日夜两用型红外摄像机的火灾自动监控方法.根据红外图像RGB空间的色彩分布特点,设计视频类型判断算法,实现视频图像类型自动切换.通过红外状态与可见光状态两类状态下的焰色模型提取火焰疑似区域.对疑似火焰区域提取不规则度、角点量、闪烁频率和帧间相关性等4个静态及动态检测特征.通过减聚类和模糊C均值聚类相融合的方式优化训练样本,并分别训练2种状态下的火焰识别神经网络分类器.实验结果表明:视频类型判别平均准确率93.07%,21段火焰或干扰视频均能正确检测,报警时间小于8s,帧处理速度达到25帧/s以上.对室内自动火灾监控的精度高、抗干扰能力强、处理速度实时和适应全天候监控等.     

基于计算机视觉的火灾识别方法研究

本文对基于计算机视觉的火灾检测识别方法进行研究。首先采用运动检测与火焰颜色模型想结合的方法对视频疑似火灾区域进行分割,然后提取出火焰矩形度、火焰面积增长特征、火焰波动频率三个特征,将此三个特征作为火灾识别的特征向量,最后训练BP神经网络分类器,对火灾进行识别。     

一种基于视频多特征融合的火焰识别算法

根据燃烧过程中火焰的物理特性，结合火焰的静态和动态特征，设计了一种多特征融合的火焰识别算法，对火灾进行快速判别．基于信任度模型建立了火焰识别的概率模型，以疑似概率反映视频图像中出现火焰的几率．实验表明，该算法识别火焰速度快，能够达到25帧／s的处理速度，与其他的火焰识别算法相比，算法在识别过程中无需人工调整即可自动完成，在复杂实际环境中，算法识别的准确性高，抗干扰能力比较强，如对车灯、路灯等干扰疑似概率始终小于10％．因此，算法在实际运用中有着广泛的应用前景．     

一种基于颜色模型的火灾识别系统

相比较传统以温度、烟雾等传感器为主的火灾检测方法,通过对火焰的成像特征进行分析,采用视频检测火灾.针对可见光下的火焰特征,基于计算机视觉技术,设计并实现了一种基于颜色模型的火灾识别系统.本系统以火灾检测算法为核心,设计并实现了简洁、易用的可视化的界面,将多种图像处理算法融入其中,并通过实验数据测试表明该系统的火灾识别平...     

基于无人机遥感图像的森林火灾检测

为减少森林火灾造成的生态与经济损失,搭建无人机检测平台采集森林遥感图像,基于支持向量机(SVM)开发森林火灾检测系统.通过分析森林遥感图像的像素点,预提取火灾的感兴趣区域(ROI),提高火灾识别准确率.利用方向梯度提取森林火焰的边缘特征与纹理特征,采用机器学习方法进行森林火灾识别.实验结果表明,该检测方法对火灾与非火灾...     

林火监测中基于视觉的火焰检测方法

基于计算机视觉的火灾监测系统中对火焰的早期检测是防止森林火灾蔓延的关键。提出一种基于运动检测和像素颜色特征相结合的新的火焰检测方法。首先根据图像序列建立背景模型,突出显示运动部分;并采用邻域平均方法对目标和噪声进行分离。其次基于边缘特性,获取序列图像的边缘变化情况,将两者融合得到感兴趣(ROI)区域。最后,将亮度与饱和度分离,产生火焰的有效颜色空间。通过对火焰像素亮度(I)分量区域与饱和度(S)分量区域进行相关性分析来确定火焰。实验结果显示,方法具有良好的快速性,在较短的检测时间下,可以保证较高的检测率和较低的误检率,对火焰序列图像的检测率达到91.78%,对伪火焰图像的误检率达到7.11%。     

面向红外视频图像的火焰识别

针对红外图像的火焰识别,采用基于粒子群优化算法的二维最大熵阈值选取方法,选取最佳阈值对红外图像进行分割,使可疑区域从背景中分离出来.选择物体的高度作为特征量,采用标准模板序列,设计两层模糊分类器分析物体的高度变化和灰度分布,给出可疑目标隶属于火焰的评价.实验证明,这种结合火焰动、静特性的算法鲁棒性强,识别率及灵敏度较高,适用于广范围的火灾监控.     

基于视频数据的公路隧道火灾预警算法

通过对隧道视频数据的分析,提出了一种适合于隧道环境下的火灾预警算法.该算法采用阈值和背景自适应更新策略,解决了隧道环境下光线条件变化对火焰识别系统的影响,利用二维投影技术实现了火灾疑似区域的快速提取,并结合火灾的亮度变化率来提取火灾火焰的闪动特性.最后给出了火灾疑似概率模型,以此来反映视频图像中出现火焰的几率.实验结果表明,该算法对影响隧道的车辆运动形成的干扰、路灯和光线条件变化有很好的适应性,其识别速度达到3～5s,识别率可以达到97%以上,具有较强的实用价值.     

基于视频的火灾监控关键技术研究

本文研究的主要内容是对火焰视频进行检测,寻找出火焰区域.设计上选用RGB色彩空间和HSV色彩空间对视频进行火焰区域检测,同时针对火焰颜色、形态以及动态特性给出了图像处理和识别的算法.通过多次实验证实本文结合RGB与HSV的思路对火焰检测有一个良好的效果.     

一种改进yolox_s的火焰烟雾检测算法

针对目前在火灾预警方面还存在火焰烟雾检测效果差、误报率高等问题,在YOLOX框架下提出改进YOLOX＿S目标检测算法。首先在数据集建立方面,采用的数据集包括Bilkent University公开的数据集和部分自建数据集,共计9 621张图片。并且通过对数据集采用Mosaic数据增强的方式,增加数据的多样性。其次对backbone部分采用swin-T骨干网络来代替原来的CSPDarkNet骨干网络,能够更好的捕捉不同尺度下的特征,有效地提升了目标检测的精度。然后对网络模型引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, BiFPN)特征融合网络,提高检测的效率和网络模型的适应性,在复杂背景下同样可以保持较高的检测精度。最后引入CA注意力机制来加强此算法的特征提取能力。经过对比实验表明,改进后的YOLOX＿S的火焰烟雾检测算法具有较高准确性,其mAP@0.5(预测框与真实框重合程度的阈值为0.5时的平均检测精度)达到81.5%,相比原网络提高了5.3%。改进后的YOLOX＿S网络模型在火焰烟雾检测方面具有更高准确性和更低的误报率。     

改进的Naive—Bayes方法

提出了一种通过考察各属性在给定类中取值的相关程度,合并相关程度较高的属性,以提高ＮａｉｖｅＢａｙｅｓ分类方法精确度的改进方法．实验数据表明,在ＮａｉｖｅＢａｙｅｓ方法表现明显不如决策树等复杂分类算法的领域中,这个改进的方法往往能较大地提高了算法精确度     

基于显著点提取的红外弱小目标检测

根据人类视觉感知理论,采用bottom-up控制策略的预注意机制和top-down控制策略的注意机制,提出了一种适用于自动目标识别的目标检测算法.该算法首先对输入图像进行非均匀区域分割,根据对象的显著性特点,在已分割好的各个区域提取出显著性点作为潜在目标点,得到潜在目标点集合,之后采用改进的双滑窗算法对这个集合进行更为细致的识别,剔除伪目标,检测出真实目标.实验表明,该算法具有良好的检测效果,预注意机制有效降低了算法运行的时间,改进的双滑窗算法使得检测的鲁棒性更强,对于目标区域带有运动阴影的红外图像以及复杂背景下的红外图像均能进行正确的检测.     

双强少油点火火检偷窥问题的分析与解决

火检系统是火力发电机组不可缺少的重要组成部分,油枪火检的可靠性对提高机组主辅设备的可靠性和安全性具有十分重要的作用,火检的偷窥是困扰发电厂安全生产的一大难题,本文通过分析大唐林州热电双强少油点火火检存在的问题,以及影响火检偷窥的一系列因素,提出了改造双强少油点火火检系统的方法和实施步骤以及要求,并对所产生的经济效益进行了估算,改造对机组的安全性、可靠性影响做了定性分析.     

Flame spread over the surface of thermal insulation materials in different environments

Experiments were conducted in a plateau area in Lhasa and a plain area in Hefei China to investigate the flame spread characteristics on thermal insulation materials under different environmental conditions (pressure and oxygen concentration).Molded polystyrene foam (EPS) and extruded polystyrene foam (XPS) samples were placed horizontally on a small-scale flame spread experimental bench.Changes in the average length of the pool fire,flame spread speed,average flame height,and length of preheating zone were used to determine the effect of the plateau and plain environments on flame spread characteristics.These parameters were all larger in Hefei than in Lhasa,which indicates the fire hazard in Hefei will be higher than that in Lhasa if insulation materials of the same size are used.