自主創(chuàng)新本科生項目火災(zāi)探測技術(shù)研究申報書(編輯修改稿)
2025-03-12 09:21 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 與地下建筑的火災(zāi)探測問題也是目前國際消防界火災(zāi)探測報警領(lǐng)域研究的重要課題之一。隨著我國大空間與地下建筑數(shù)量的不斷增加，為適應(yīng)此類建筑對火災(zāi)探測報警技術(shù)提出的特殊要求，迫切需要研究和生產(chǎn)適應(yīng)性強、性能價格比較高的新型火災(zāi)探測報警系統(tǒng)，而圖像處理技術(shù)能很好的滿足這一要求。在運用數(shù)字圖像處理技術(shù)利用火災(zāi)火焰的圖像特性的現(xiàn)有系統(tǒng)，往往只是根據(jù)火焰圖形的一些單一形態(tài)特征作為模式識別的判據(jù)，往往由于選取特征單 一，算法相對復(fù)雜，造成誤判率高，不能實時處理等缺點。 （ 1） 針對現(xiàn)有圖像型火災(zāi)探測技術(shù)存在的問題 ， 本文的研究目的是嘗試實現(xiàn)一種能真正適用于大空間的火災(zāi)安全監(jiān)控系統(tǒng) 。 （ 2） 在圖像獲取手段上引入全方位視覺 ， 在圖像的分析 、 理解和信息加工上引入以人為中心的思想進行系統(tǒng)設(shè)計 ， 利用計算機視覺技術(shù) ， 集動態(tài)圖像理解和多特征融合于一體 ， 實現(xiàn)對早期火災(zāi)的智能探測 。 （ 3） 該火災(zāi)安全監(jiān)控系統(tǒng)具有較低的誤報率 、 較高的準確率 ，可應(yīng)用在大空間的火災(zāi)安全監(jiān)控 ， 例如倉庫 、 地下車庫 、 隧道等 ， 解決了現(xiàn)有火災(zāi)安全監(jiān)控系統(tǒng)存在的監(jiān)控范圍小 、 實時 處理差 、 實現(xiàn)算法相對復(fù)雜 、 對環(huán)境依賴性強等不足 ， 具有突出的現(xiàn)實意義 。 2 項目研究目標、研究內(nèi)容和擬解決的關(guān)鍵問題 項目研究目標 本項目主要研究基于計算機視覺與圖像處理技術(shù)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，針對現(xiàn)有的圖像型火災(zāi)探測技術(shù)存在的問題， 試圖從火災(zāi)過程中提取適當(dāng)?shù)奶卣髯鳛樘綔y識別火災(zāi)的參數(shù)， 能夠利用釆集到的圖像信息自動識別火災(zāi)并提取出火災(zāi)信息， 從而能夠盡早的自動探測到火災(zāi)并發(fā)出火災(zāi)警報，以保證有足夠的搶救或逃生的時間， 使火災(zāi)損害減到最低程度。 該系統(tǒng) 完善了國內(nèi)外其他相同研究領(lǐng)域的圖像采集過程中，由于光線、信號傳輸、攝像機等綜合因素造成的所獲得的含有大量噪音的圖像，以及質(zhì)量比較差的問題，對圖像進行預(yù)處理，進而獲得清晰的目標，提高抗干擾性，以實現(xiàn)對圖像的深入理解。同時從火災(zāi)過程中提取多個的特征作為探測識別火災(zāi)的參數(shù)，提高精確性，從而能夠盡早地自動探測到火災(zāi)并發(fā)出火災(zāi)警報。 研究內(nèi)容 和擬解決的關(guān)鍵問題 （ 1） 圖像采集 火災(zāi)自動檢測系統(tǒng)基于計算機視覺技術(shù)開發(fā)，利用圖像處理技術(shù)判斷是否起火，所以如何實時獲取圖像數(shù)據(jù)便成為此系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)和關(guān)鍵前提。圖像采集的軟件很多，且功能已十分完善，但都無法完全滿足我們動態(tài)測量的要求， 為了對火焰形態(tài)特征和顏色特征做比較充分的研究， 因此 我們計劃結(jié)合 openCV 對視頻采集進行開發(fā)，做出特點專一、實用性較高的視頻采集軟件。 （ 2） 對圖像的預(yù)處理 圖像預(yù)處理的主要目的是消除圖像中無關(guān)的信息，恢復(fù)有用的真實信息，增強有關(guān)信息的可檢測性和最大限度地簡化數(shù)據(jù)，從而改進特征抽取、圖像分割、匹配和識別的可靠 性。預(yù)處理過程一般有數(shù)字化、幾何變換、歸一化、平滑、復(fù)原和增強等步驟。 本項目對采集的原始圖像采用方圖變換方法增加圖像灰度動態(tài)范圍，也增加圖像的對比圖，同時也增加圖像的可視粒度。采用值濾波方法對火焰圖像進行平滑處理，能較好的去除圖像中的噪聲，同時增強圖片對比度來增強原圖的各部分反差。 （ 3）對運動目標檢測算法的創(chuàng)新 運動檢測就是計算機對視頻流中的動態(tài)目標提取出來，目前 ,已有的運動目標檢測方法按照算法的基本原理可以分為三類 :幀間差分法、背景減除法和光流法。 三類方法各有其優(yōu)缺點 ，在火災(zāi)視頻監(jiān)視的場景中，常常伴有非常復(fù)雜的干擾源，例如運動的非火焰光源、陰影等，他們也會在圖像中表現(xiàn)為像素數(shù)值的變化，為圖像檢測帶來很大的困擾。因此我們想結(jié)合火災(zāi)現(xiàn)場實際，基于多個特征進行算法創(chuàng)新，使得算法高效，為多目標跟蹤奠定基礎(chǔ)。 （ 4
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