自主創(chuàng)新本科生項(xiàng)目火災(zāi)探測技術(shù)研究申報(bào)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(bào)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(bào)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(qiáng)、性能價(jià)格比較高的新型火災(zāi)探測報(bào)警系統(tǒng)，而圖像處理技術(shù)能很好的滿足這一要求。在運(yùn)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(shí)時(shí)處理等缺點(diǎn)。 （ 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(shí)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(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì) ， 利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù) ， 集動態(tài)圖像理解和多特征融合于一體 ， 實(shí)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(bào)率 、 較高的準(zhǔn)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(shí)時(shí) 處理差 、 實(shí)現(xiàn)算法相對復(fù)雜 、 對環(huán)境依賴性強(qiáng)等不足 ， 具有突出的現(xiàn)實(shí)意義 。 2 項(xiàng)目研究目標(biāo)、研究內(nèi)容和擬解決的關(guān)鍵問題 項(xiàng)目研究目標(biāo) 本項(xiàng)目主要研究基于計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理技術(shù)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)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(bào)，以保證有足夠的搶救或逃生的時(shí)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(jī)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(jìn)行預(yù)處理，進(jìn)而獲得清晰的目標(biāo)，提高抗干擾性，以實(shí)現(xiàn)對圖像的深入理解。同時(shí)從火災(zāi)過程中提取多個(gè)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(bào)。 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(jì)算機(jī)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(shí)時(shí)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(jì)劃結(jié)合 openCV 對視頻采集進(jìn)行開發(fā)，做出特點(diǎn)專一、實(shí)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(shí)信息，增強(qiáng)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(jìn)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(qiáng)等步驟。 本項(xiàng)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(shí)也增加圖像的可視粒度。采用值濾波方法對火焰圖像進(jìn)行平滑處理，能較好的去除圖像中的噪聲，同時(shí)增強(qiáng)圖片對比度來增強(qiáng)原圖的各部分反差。 （ 3）對運(yùn)動目標(biāo)檢測算法的創(chuàng)新 運(yùn)動檢測就是計(jì)算機(jī)對視頻流中的動態(tài)目標(biāo)提取出來，目前 ,已有的運(yùn)動目標(biāo)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(diǎn) ，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(yùn)動的非火焰光源、陰影等，他們也會在圖像中表現(xiàn)為像素?cái)?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(shí)際，基于多個(gè)特征進(jìn)行算法創(chuàng)新，使得算法高效，為多目標(biāo)跟蹤奠定基礎(chǔ)。 （ 4
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