基于LABVIEW的多传感器火灾远程监控报警系统的实现

室内火灾的监控重点在于对环境信息(温度、火焰、烟雾等)的监控,因此设计具有多传感器采集模块,能实时、准确地对火灾进行监控和报警的系统才能有效地避免灾难的发生。本多传感器火灾远程监控报警系统选用C8051F020单片机,由温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器组成的多传感器模块能采集丰富的环境信息,通过SIM300GSM模块实现了火灾的远程报警,基于LABVIEW的火灾监控报警平台能够实现火灾的实时监控、判断和报警。     

基于亮度守恒假设的火灾图像运动特征提取

论述了火灾火焰和烟雾图像特征分析及提取方法,分析了这些方法尚存在的问题,指出了火灾图像运动特征分析相对于静态特征分析的优势.针对亮度不变假设在提取火灾火焰和烟雾图像运动特征时存在的问题,提出将目前最新的光流计算方法——亮度守恒假设应用于视频火灾探测中,结合全局平滑性假设,推导了亮度守恒方程解的迭代形式,并对基于亮度守恒假设的火灾火焰和烟雾图像运动特征识别方法进行了分析和讨论,为开发更加准确可靠的视频火灾探测识别算法提供了理论支撑.     

基于合成图像的Faster R-CNN森林火灾烟雾检测

本文采用合成图像的Faster R-CNN对森林火灾烟雾进行检测,避免了传统视频烟雾检测方法中复杂的人工特征提取过程.合成烟雾图像是将真实或模拟烟雾插入到森林背景中,解决了训练数据缺乏的问题.将真实合成烟雾和模拟合成烟雾分别训练后的模型放在由真实火焰烟雾图像组成的数据集中测试,测试结果表明,模拟烟雾是更好的选择,模型对薄烟不敏感.通过改进森林火灾烟雾图像的合成过程或者将这个解决方案扩展到视频序列中,可以进一步提高它的性能.     

一种新型的火灾传感器

介绍了一种集测烟雾粒子、气压、温度于一体的新型火灾传感器．它克服了现有温度检测型火灾传感器和烟雾检测型火灾伟感器的各自缺点,综合了它们的优点,通过采用ＴｉＮｉ形状记忆合金和反射器光纤传感器来实现火灾报警．     

西藏高原环境下点式感烟火灾探测器的灵敏度

为研究西藏高原低压低氧环境下烟雾浓度和点式感烟火灾探测器灵敏度的变化,在拉萨和合肥两地标准实验间中,进行国家标准试验火正庚烷火和棉绳阴燃火实验,并对烟雾浓度进行了模拟.研究发现烟雾浓度主要受燃烧质量损失速率的影响,而在拉萨和合肥相同质量损失速率实验产生烟雾浓度近似相等;高原环境对点型散射式光电感烟火灾探测器灵敏度影响较大,对点型离子感烟火灾探测器灵敏度影响不明显.     

火灾标准火烟雾颗粒测量及粒径尺度分布函数研究

烟雾是火灾探测的重要参量，烟雾颗粒粒径及其尺度分布直接影响到感烟探测器的灵敏度，而目前有关烟雾颗粒粒径的研究相当匮乏。采用扫描迁移率粒子测量仪对火灾标准火烟雾颗粒的粒径大小及其分布进行实验测量，并采用数学拟合方法系统研究了烟雾颗粒粒径分布函数，研究结果表明对数正态分布函数较好地描述了烟雾颗粒尺度分布特征，其结论有益于火灾探测基础研究的发展。     

烟雾特征融合的火灾识别方法研究

针对基于图像的火灾识别方法易受干扰、误报率高等问题，提出一种基于烟雾特征融合的火灾识别方法。该方法根据火灾烟雾独特的纹理和边缘梯度特征，利用HSV颜色空间进行颜色特征提取，得到疑似烟雾区域；通过等价局部二值模式（ULBP）及方向梯度直方图（HOG）提取烟雾纹理和边缘梯度，得到特征向量，再将特征向量输入线性支持向量机（LinearSVC）进行测试和烟雾识别。研究结果表明，算法抗干扰性强，检测率高，为快速准确的火灾预警提供了算法依据。     

基于AT89C51单片机的烟雾报警装置设计

目前,随着大功率电气设备的普及,由此产生的火灾越来越多,为了保护人民生命财产的安全,预防和监测火灾成了当今社会急需解决的问题。该系统为一个以家庭、学校及办公楼为监视范围的单片机烟雾报警系统,以AT89C51单片机为控制器,通过MQ-2烟雾传感器检测信号,经A/D转换后,输入单片机,并通过单片机控制蜂鸣器,实现烟雾报警,该系统具有可靠性高、成本低、易维护等特点。     

基于变分水平集图像分割的视频烟雾检测方法

为及时判断火灾发生情况,利于灭火工作,研究了火灾早期产生烟雾的情况下,通过固定监视探头捕捉 到的影像视频,针对视频中的火情烟雾进行检测,结合计算机视频检测技术的光流法和帧差法获得视频中烟雾 运动的区域,基于某一时刻摄像机不动的情况下得到两帧连续的图像并检测视频中的运动区域,提出了一种不 需初始化的变分水平集算法。利用该算法对烟雾的视频进行分割,将运动区域从背景中分割出来,对烟雾进行 检测分析。从而使通过烟雾判断火情更精确,检测结果更实时,提高了视频指挥灭火工作的效率。     

两种火灾烟雾识别方法的研究

接触式火灾探测器在大空间和室外场景存在局限性,结合视频监控系统和数字图像处理技术,进行探测和预警成为火灾探测领域里的新研究方向。针对不同场景下烟雾识别算法的选择问题,研究颜色统计特征和小波变换两种方法在烟雾图像识别中的应用,分析算法的具体过程及其适用性。火灾烟雾图像包含丰富的颜色、纹理等特征参数,将烟雾图像转换为二值图像,采用数字图像处理的方法对烟雾的RGB颜色特征进行统计,分析其颜色距离与人类视觉的关系,提取图像中的烟雾点特征,识别是否有火灾烟雾生成以达到预警的目的。小波变换方法利用烟雾背景图像纹理模糊即信号衰弱的特点,对目标前景进行提取。利用连续目标图像计算均值背景,通过与均值背景的对比,捕捉图像信号衰减的连通区域,获取烟雾图像。通过实验,从图像要求、烟雾对象、时间复杂度、适合场所几方面得出颜色统计特征和小波变换方法在火灾烟雾识别中的性能比较。结果对不同场景下烟雾图像识别方法的选择有指导作用。     

基于图像暗原色统计的火灾巡检装置方法设计

该文主要介绍基于图像暗原色统计的火灾巡检装置的实现方法,并通过调节火灾巡检装置的警报阀值,运用去雾算法的原理,计算和统计图像中暗原色的数量,可以掌握当前环境中的烟雾状况,设定适当的报警阀值,从而能够在火灾发生的第一时间报警,准确及时的报警操作能够减少不必要的人员伤亡和经济损失。该文所设计的火灾检测体系,通过原有摄像头就能完成,减少了不必要的经济支出,而且暗原色烟雾检测系统比以往的温度、烟雾报警检测系统更加安全、可靠,给广大设计研发人员在设计各种火灾监控报警装置提供设计思路。     

火灾烟雾颗粒的光学散射特性研究

从理论和实验两个方面研究了几种常见的燃烧烟雾在不同波长激光下的散射特性。从Mie散射理论出发，比较几种Mie散射算法的优缺点，采用一种改进的连分式算法对火灾烟雾颗粒的散射光强分布进行计算，得出不同粒径大小和波长下光强分布图。结合理论计算，设计一套实验装置，测量并计算在不同角度下3种烟雾颗粒和面粉气溶胶散射光的相对光强比，实验测量值与理论计算值吻合较好。研究结果表明不同种类烟雾散射光相对光强比互不相同，火灾烟雾与非烟雾气溶胶差距较大，从而表明散射光相对光强比是区分不同烟雾特定的物性参数，为火灾烟雾探测技术发     

基于改进型残差网络烟雾图像识别

摘 要：当前在深度学习上对烟雾图像和视频识别较少,目前存在的问题是烟雾视频图像第一帧识别率低,覆盖范围小,自适应较差的情况。本文算法改变了ResNet结构,实现精确的烟雾区域检测。在实验中经过5000张不同烟雾图像的数据集学习,实验结果准确地识别了烟雾图片,为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案。     

基于随机森林特征选择的视频烟雾检测

利用随机森林算法,提出了一种基于随机森林特征选择的视频烟雾检测方法.首先,提取四种表征烟雾的特征:RGB颜色特征,小波变换高频子图,多尺度局部最大饱和度,多尺度暗通道;其次,根据烟雾图像信息模型利用无烟图片合成烟雾图片并分块得到随机森林训练样本;第三,训练随机森林进行特征选择并通过训练支持向量机得到识别烟雾块和非烟雾块的分类器,并由此得到视频图像帧的疑似烟雾区域;最后通过视频烟雾区域的凸形度和增长率分析,得到烟雾检测的结果。实验结果表明,该方法能够及时的预警烟雾同时降低火灾预警的误报率.     

浅谈感烟探测器在智能建筑消防系统中的应用

在火灾的最早期,烟雾是其最主要特征,此时几乎没有火焰辐射。感烟探测器就是探测火灾早期产生的烟雾,并且向火灾报警控制器发出报警信号的一种探测装置。它具有发现早,响应快的特点,有利于火灾扑救的特点。因此,在建筑消防工程中,它是应用最为广泛的一种探测装置。按照工作原理的不同,主要分为离子型和光电型。     

基于FDS的运输类飞机货舱烟雾探测试验方法研究

运输类飞机货舱烟雾探测试验采用烟雾发生器产生模拟烟雾的方式来进行,为科学合理地验证货舱烟雾探测系统的有效性,开展货舱烟雾探测试验方法研究。首先采用火灾动态仿真（fire dynamics simulator,FDS）对美国联邦航空管理局（Federal Aviation Administration,FAA）开展的货舱火灾试验进行火灾烟雾数值模型验证;然后,以某型运输机货舱为模型进行建模,采用经验证的烟雾数值模型进行不同发烟位置、货舱通风/不通风、不同货舱环境压力等条件下货舱烟雾扩散规律研究和烟雾探测器对烟雾的响应研究。结果表明：当火源位于8位置时,烟雾探测系统响应时间最长,该处为最严苛火源位置;舱内烟雾扩散情况受货舱通风条件影响很大,通风条件下烟雾探测系统报警时间比无通风条件下长;货舱环境压力越低,货舱顶部的烟雾扩散范围越大,有利于烟雾扩散,烟雾探测器告警越短。最后,根据实际货舱烟雾探测试验条件,从烟雾量大小、试验工况、发烟设备、发烟位置点选择等方面设计该型飞机货舱烟雾探测试验方法。     

一种基于码本背景建模和多特征融合的火灾烟雾检测算法

该文提出一种基于码本模型和多特征融合的火灾烟雾检测算法。主要步骤是:首先,利用码本模型提取出视频中运动的前景像素;然后,结合暗通道先验知识对前景像素进行过滤,消除部分干扰像素;最后,统计疑似烟雾区域的颜色直方图、纹理直方图和边缘方向直方图特征,利用多特征融合的方式加以分类识别。多个视频场景测试结果表明,该算法具有良好的烟雾检测能力和抗干扰能力,可以基本满足实时性的要求,具有一定的实际推广价值。     

基于神经网络的多参数矿井火灾识别方法

针对矿井火灾早期预测预报研究了新的方法,将矿井火灾图像与温度、烟雾、CO、CO2、O2等多个参数相结合,进行综合分析,对矿井火灾进行判断。依据神经网络建立的数学模型,采用神经网络的学习算法,对矿井火灾进行识别。通过仿真分析结果表明,矿井火灾正确识别率很高,特别是采用RBF神经网络,正确识别率达到98%以上,从而为神经网络实际用于矿井火灾识别成为可能,该方对矿井火灾早期预测预报具有重要的理论意义和实用价值。     

井下火灾位置判定及其应用程序

本文介绍了井下火灾位置判定系统。该系统利用井下烟雾探头的实测数据，结合通风网络解算和火灾位置判定计算机模型，可自动发现火灾和确定火灾位置，对矿井救灾避灾有重要意义。     

建筑防排烟方法在火灾发生时的作用及影响

大量火灾案例证明,火灾发生过程中产生的烟雾和有毒气体,是对火场逃生最大的威胁,容易造成大量的人员伤亡。为了最大限度地减少建筑物内发生火灾后造成的危害,该文从建筑物火灾中烟气性质、危害,蔓延规律等出发,结合建筑物内防排烟的设施和目前采用的方法,提出了针对建筑物火灾中烟气排放对人员逃生的作用和影响,这将有助于建筑物的火灾救援工作,有助于建筑物内人员在发生火灾时造离危险。