本文關(guān)鍵詞：基于視頻監(jiān)控的火災(zāi)探測系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：火災(zāi)的危害不言而喻。隨著社會的不斷發(fā)展和我國平安城市等理念的提出,人們對于火災(zāi)探測也越來也重視,對于火災(zāi)探測系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性也提出了更高要求。在安防行業(yè),各種視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)遍布于城市的各個(gè)角落,利用現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)火災(zāi)探測,能夠以較低的成本提升城市火災(zāi)探測能力。因此,利用安防監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)火災(zāi)檢測功能,打造一種集安防、消防于一體的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò),對火災(zāi)檢測的智能化、網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展有著重要的實(shí)際意義。本文對火焰、煙霧在可見光和紅外系統(tǒng)下的成像特征進(jìn)行研究,針對可見光下的火災(zāi)特征,設(shè)計(jì)了基于視頻監(jiān)控的火災(zāi)探測系統(tǒng)。本系統(tǒng)主要分為三大模塊,分別為監(jiān)控模塊、火災(zāi)檢測模塊以及火災(zāi)報(bào)警模塊。監(jiān)控模塊主要起到安防監(jiān)控作用;火災(zāi)檢測模塊和火災(zāi)報(bào)警模塊為本系統(tǒng)的核心部分,主要實(shí)現(xiàn)視頻火災(zāi)探測并進(jìn)行火災(zāi)報(bào)警。在安防監(jiān)控的同時(shí)對監(jiān)控區(qū)域的火災(zāi)(如火焰、煙霧特性)進(jìn)行檢測預(yù)判,當(dāng)可見光識別為疑是火災(zāi)時(shí),進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,立即啟動(dòng)攝像機(jī)內(nèi)置的傳動(dòng)機(jī)構(gòu),將紅外濾光片疊加在鏡頭上,進(jìn)行紅外溫度檢測。此時(shí),若溫度超過預(yù)設(shè)的閾值時(shí),則判斷為火災(zāi)發(fā)生,立即啟動(dòng)報(bào)警。若沒有滿足預(yù)設(shè)報(bào)警值時(shí),則自動(dòng)去掉紅外濾光片,恢復(fù)可見光檢測。采用兩級火災(zāi)判斷模式的火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng),有效地降低了系統(tǒng)的誤報(bào)率。在算法方面的研究,提出了基于四幀差法和混合高斯背景建模的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法,對運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行提取。利用小波變換得出的煙霧區(qū)域高頻能量及相關(guān)性,提出了基于視頻煙霧幀間高頻能量和相關(guān)性特征的煙霧檢測方法。最后對煙霧動(dòng)、靜態(tài)特征進(jìn)行綜合檢測分析,達(dá)到火災(zāi)煙霧檢測的目的。對于火焰的檢測,主要運(yùn)用了顏色分割算法、輪廓復(fù)雜度算法、面積增大算法以及紅外溫度檢測算法進(jìn)行綜合檢測分析,達(dá)到火災(zāi)火焰檢測的目的。該系統(tǒng)基于win7操作系統(tǒng),在VS2010+opencv2.4.2的實(shí)驗(yàn)平臺下,進(jìn)行視頻火災(zāi)探測系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),其主要特點(diǎn)是將安防監(jiān)控與消防檢測結(jié)合起來,采用可見光預(yù)判和紅外溫度檢測再次判斷的兩級火災(zāi)判斷模式,兩次判斷都為火災(zāi)時(shí),立即啟動(dòng)火災(zāi)報(bào)警模塊。
【關(guān)鍵詞】：視頻監(jiān)控 圖像處理 OPENCV 煙霧檢測 火焰檢測 紅外圖像
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU998.1;TN948.6
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 課題研究的背景與意義11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)14-16
• 1.3.1 研究內(nèi)容及目標(biāo)14-15
• 1.3.2 論文織結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 論文相關(guān)技術(shù)的研究16-28
• 2.1 OpenCV16
• 2.2 MFC簡介16-17
• 2.3 圖像預(yù)處理17-24
• 2.3.1 圖像平滑濾波去噪17-20
• 2.3.2 圖像形態(tài)學(xué)處理20-23
• 2.3.3 孔洞填充23-24
• 2.4 紅外測溫理論研究24-26
• 2.4.1 普朗克福射定律24-25
• 2.4.2 維恩位移定律25-26
• 2.5 小波變換26-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第三章 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)28-34
• 3.1. 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)28-29
• 3.2. 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)29-31
• 3.2.1 高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)29-31
• 3.2.2 GSM報(bào)警模塊31
• 3.3. 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)31-33
• 3.3.1 軟件開發(fā)環(huán)境31-32
• 3.3.2 軟件開發(fā)設(shè)計(jì)流程圖32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測34-42
• 4.1 視頻讀取及預(yù)處理34-37
• 4.1.1 視頻讀取34-35
• 4.1.2 視頻圖像預(yù)處理35-37
• 4.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法37-39
• 4.2.1 幀差法37-38
• 4.2.2 高斯混合模型背景建模38-39
• 4.3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法改進(jìn)39-41
• 4.3.1 改進(jìn)的四幀差法檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)39-40
• 4.3.2 基于四幀差法和混合高斯背景建模的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測40-41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 第五章 視頻火災(zāi)特征的提取42-55
• 5.1 像素顏色模型42-45
• 5.1.1 RGB顏色模型42-43
• 5.1.2 HSI顏色模型43-44
• 5.1.3 HSV顏色模型44-45
• 5.1.4 YCrCb顏色模型45
• 5.2 視頻煙霧圖像的特征提取45-50
• 5.2.1 煙霧形狀不規(guī)則特征46
• 5.2.2 煙霧面積擴(kuò)散特征46-47
• 5.2.3 基于RGB、HSV、HSI混合煙霧顏色模型47-48
• 5.2.4 基于視頻煙霧幀間高頻能量和相關(guān)性特征48-50
• 5.3 視頻火焰圖像的特征提取50-54
• 5.3.1 火焰形狀特征51
• 5.3.2 火焰面積特征51-52
• 5.3.3 基于RGB、HSI、YCrCb混合火焰顏色模型52
• 5.3.4 火焰紅外溫度特征52-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 第六章 火災(zāi)探測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)55-78
• 6.1 視頻煙霧檢測實(shí)現(xiàn)55-64
• 6.1.1 煙霧顏色分割55-57
• 6.1.2 煙霧輪廓復(fù)雜度57-59
• 6.1.3 煙霧面積平均變化率59-60
• 6.1.4 煙霧高頻相關(guān)性60-62
• 6.1.5 煙霧測試62-64
• 6.2 視頻火焰檢測實(shí)現(xiàn)64-73
• 6.2.1 火焰顏色分割64-67
• 6.2.2 火焰輪廓復(fù)雜度67-70
• 6.2.3 火焰面積平均變化率70
• 6.2.4 紅外溫度檢測70-71
• 6.2.5 火焰測試71-73
• 6.3 系統(tǒng)監(jiān)控界面的設(shè)計(jì)73-77
• 6.4 本章小結(jié)77-78
• 第七章 實(shí)驗(yàn)步驟及結(jié)果78-83
• 7.1 實(shí)驗(yàn)步驟78-79
• 7.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果79-82
• 7.3 本章小結(jié)82-83
• 第八章 總結(jié)與展望83-85
• 8.1 總結(jié)83-84
• 8.2 展望84-85
• 參考文獻(xiàn)85-89
• 致謝89-90
• 攻讀碩士期間研究成果90-91
• 附錄91-95
• 1、煙霧檢測的實(shí)現(xiàn)91-93
• 2、火焰檢測的實(shí)現(xiàn)93-95

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陽婷;官洪運(yùn);章文康;樊小晴;;基于小波變換的圖像壓縮算法的改進(jìn)[J];計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化;2014年10期

2 孫紅;郭凱;;基于改進(jìn)的混合高斯背景模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測[J];江南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年03期

3 魏瑋;吳琪;;三幀差結(jié)合改進(jìn)高斯建模的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2014年03期

4 華媛蕾;劉萬軍;;改進(jìn)混合高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2014年02期

5 李揚(yáng);欒方軍;;基于視頻圖像的多特征火災(zāi)檢測技術(shù)及發(fā)展前景展望[J];科技廣場;2013年09期

6 榮建忠;姚衛(wèi);高偉;姚嘉杰;陳娟;汪箭;;基于多特征融合技術(shù)的火焰視頻探測方法[J];燃燒科學(xué)與技術(shù);2013年03期

7 余志雄;陳黎;陳和平;張曉龍;;一種基于視頻圖像火焰多特征融合的識別算法[J];工業(yè)控制計(jì)算機(jī);2013年05期

8 胡燕;王慧琴;張國飛;張小紅;梁俊山;;基于視頻圖像的遠(yuǎn)程火災(zāi)探測系統(tǒng)[J];計(jì)算機(jī)工程;2013年03期

9 邵慧娟;;常用顏色模型[J];電子世界;2013年03期

10 盧勝男;馮建利;段沛沛;;視頻火災(zāi)識別方法研究綜述[J];電視技術(shù);2013年03期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 付賢松;CMOS圖像傳感器動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展技術(shù)的研究[D];天津大學(xué);2006年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 薛節(jié);圖像型火災(zāi)探測及火源定位系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];東華大學(xué);2015年

2 陶傳會;基于混合高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測技術(shù)研究[D];沈陽理工大學(xué);2014年

3 楊振偉;基于視覺注意和時(shí)空特征描述的煙霧檢測技術(shù)研究[D];杭州電子科技大學(xué);2014年

4 鄔曉琳;紅外圖像型智能火災(zāi)探測系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];東華大學(xué);2013年

5 王娜娜;基于視頻的火災(zāi)煙霧檢測算法研究[D];西安科技大學(xué);2012年

6 安聞川;視頻火災(zāi)煙霧檢測相關(guān)方法研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2011年

7 陸峰;基于紅外圖像識別的火災(zāi)探測系統(tǒng)研究與開發(fā)[D];東華大學(xué);2009年

8 劉媛s

本文編號：310272