本文關(guān)鍵詞： 紅外熱成像 火焰動態(tài)特征 圖像分割 決策樹 傅里葉變換　出處：《安徽大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：火災(zāi)一直以來是具有巨大破壞力的多發(fā)性災(zāi)害,其常年來威脅著人類的生命、毀壞了物質(zhì)財富、破壞了生態(tài)平衡,對人類社會的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)建設(shè)造成了嚴(yán)重危害。為了在火災(zāi)發(fā)生時,最大化的降低危害,在火災(zāi)發(fā)生初期進(jìn)行及時探測與撲救是目前最切實有效的方法。傳統(tǒng)的火災(zāi)探測技術(shù)如感煙、感光、感光等探測器不僅受限于使用場所,同時也很難做到早期火災(zāi)探測。近年來,伴隨著各項科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,如:模式識別、計算機(jī)圖像處理技術(shù)、圖像傳感器等,在此基礎(chǔ)之上發(fā)展起來的基于圖像型的火災(zāi)探測技術(shù)逐漸被人們所青睞并運(yùn)用到各類場所。其中,紅外熱成像技術(shù)在圖像信息的基礎(chǔ)上又多了一維溫度信息,這對于早期火災(zāi)探測具有寶貴的價值,有助于真正做到火災(zāi)預(yù)警、火災(zāi)趨勢分析�；诖�,本文應(yīng)用圖像處理技術(shù)、結(jié)合紅外熱成像的火焰圖像特點,提出了一種基于紅外熱成像圖像特征的早期火焰探測算法,并將其應(yīng)用到火災(zāi)探測系統(tǒng)中。本文具體工作如下:首先對圖像型火焰探測技術(shù)的研究背景與現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,并與傳統(tǒng)型的火災(zāi)探測技術(shù)進(jìn)行了對比,總結(jié)了圖像型火焰探測技術(shù)的優(yōu)缺點,分析了紅外熱成像火災(zāi)探測技術(shù)的現(xiàn)狀。文中分析了紅外熱成像的圖像特點,提出了一種新的圖像分割方法,該方法可對高亮區(qū)域下的火焰目標(biāo)和早期火災(zāi)中的小目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確提取,根據(jù)實驗對比,選取了一種適用于火焰探測的算法模塊及形態(tài)學(xué)操作流程。本文針對熱成像圖像分辨率低的特點,對火焰動態(tài)特征進(jìn)行分析,提出了三種動態(tài)特征的計算方法,構(gòu)建了一組多維特征向量,建立了火焰特征模型。然后采用C4.5決策樹分類方法實現(xiàn)對可疑目標(biāo)的識別,實驗結(jié)果表明該算法簡單且具有良好的分類能力。最后,在前面工作的基礎(chǔ)上,將火焰探測算法應(yīng)用到一種火焰識別系統(tǒng)中,利用熱成像下的溫度及圖像特征,實現(xiàn)了對早期火災(zāi)的探測,并給出了該系統(tǒng)應(yīng)用于各類火焰探測的實驗結(jié)果。
[Abstract]:Fire has always been a devastating disaster, which has threatened the human life, destroyed the material wealth and destroyed the ecological balance. Has caused serious harm to the development of human society and economic construction. In order to minimize the harm in the event of fire, It is the most practical and effective method to detect and extinguish fire in the early stage of fire. Traditional fire detection technology, such as smoke sensing, photosensitive, photosensitive and so on, is not only limited to the place of use. In recent years, with the continuous development of various science and technology, such as: pattern recognition, computer image processing technology, image sensor, etc. On this basis, the image-based fire detection technology has been gradually favored and applied to various places. Among them, the infrared thermal imaging technology has more one-dimensional temperature information on the basis of the image information. This is valuable for early fire detection, which is helpful for fire warning and fire trend analysis. Based on this, this paper applies image processing technology, combined with the characteristics of infrared thermal imaging flame image, This paper presents an early flame detection algorithm based on infrared thermal image features and applies it to fire detection system. The main work of this paper is as follows: firstly, the background and present situation of image based flame detection technology are analyzed. Compared with the traditional fire detection technology, the advantages and disadvantages of the image flame detection technology are summarized, the present situation of the infrared thermal imaging fire detection technology is analyzed, and the image characteristics of the infrared thermal imaging are analyzed. In this paper, a new image segmentation method is proposed, which can accurately extract flame targets in bright areas and small targets in early fires. An algorithm module and morphological operation flow are selected for flame detection. Aiming at the low resolution of thermal imaging image, the dynamic characteristics of flame are analyzed, and three calculating methods of dynamic characteristics are proposed. A set of multidimensional feature vectors is constructed, and flame feature model is established. Then, C4.5 decision tree classification method is used to realize the recognition of suspicious targets. The experimental results show that the algorithm is simple and has good classification ability. On the basis of the previous work, the flame detection algorithm is applied to a flame recognition system. Using the temperature and image characteristics of thermal imaging, the early fire detection is realized. The experimental results of the application of the system to various flame detection are also given.
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：X932;TP391.41

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本文編號：1495384