【摘要】：隨著科技的進步,無人機不再僅限于軍事用途,也在民用領(lǐng)域開始了新的探索,使用無人機搭載相機在森林火情監(jiān)測方面得到了廣泛的應(yīng)用研究。因此視頻火災(zāi)檢測技術(shù)的研究具有重要意義,其特點是非接觸、響應(yīng)迅速、檢測范圍大、主動可視。本文以基于無人機視覺的林火檢測為研究對象,做了以下研究工作:(1)介紹了基于無人機視覺的煙霧檢測,使用無人機搭載CCD相機進行視頻圖像的采集,對采集到的圖像進行增強,使得煙霧部分的顯著性更強,便于后續(xù)的檢測工作:接下來對煙霧的顯著性檢測算法,即低秩矩陣恢復(fù)算法,包括其中用到的主成分分析算法,以及Mean Shift聚類算法和塊匹配算法原理都給出了詳細介紹,通過對幾個不同場景下的圖像檢測結(jié)果和分割結(jié)果來看,低秩矩陣恢復(fù)結(jié)合Mean Shift聚類和塊匹配算法可以很好的檢測煙霧。最后對分割出來的目標區(qū)域進行特征提取,并對提取的特征進行了對比。(2)基于無人機視覺的林火火焰檢測,介紹了火焰的顯著性檢測算法,以及不同顏色模型的分析,接著給出不同場景在不同顏色模型中的顯著性檢測結(jié)果,由實驗結(jié)果可知,Lab顏色模型下的檢測結(jié)果較好,因此在Lab顏色空間對火焰圖像進行分割,得到了很好的分割結(jié)果,最后對分割出來的火焰進行特征提取,并對不同場景下的特征進行比較分析,可知本文選取的特征能夠很好的區(qū)分火焰和類火焰物體。(3)介紹了支持向量機在林火識別中的應(yīng)用,首先對支持向量機的基本原理以及常用的核函數(shù)進行了簡單介紹,并對其中需要修改的參數(shù)進行了詳細說明,接下來利用第二章和第三章中提取到的林火煙霧和火焰特征進行支持向量機的訓練和測試,得到支持向量機的分類結(jié)果。由最終的分類結(jié)果可見,本文所采用的檢測算法和林火的特征可以有效的進行林火的檢測和識別,為林火監(jiān)測系統(tǒng)的搭建提供了依據(jù)。
【學位授予單位】：西安理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：S762.2
【圖文】：

基于無人機視覺的煙霧檢測煙霧區(qū)域，抑制非煙霧區(qū)域，進而減少誤分割的風險。使用的增強算法是線性增強算法，對 到 范圍內(nèi)的圖像進行增強，同時對這外的圖像進行抑制。亮度值在 到 范圍內(nèi)的像素被映射到 到 ，映射： ( ) = ( ) ( ) ( ( ) ) ( ) ( ( ) ) ( ) （其中 ( )表示( )處原始圖像的亮度值， ( )是增強后的像素亮度值，實的 ， ， ， 分別為 100，200，30，250，此時可以得到最好的增強效圖 2-2 是不同背景下圖像的增強效果，其中(a)(c)(e)三幅為原圖，(b)(d)(f)為效果圖。

4）高層先驗融合： 基于位置的高斯先驗分布（距圖像中心距離）：ɡ ( ) = ¤( ( ) ) （接近圖像的中心越吸引注意力，用像素位置距圖像中心的距離作為位置先驗 基于語義的先驗（人臉檢測）： ( ) = ( ) （式中 是語義對象（人臉）的中心。 基于顏色的先驗（暖色更顯著）：色與黃色具有視覺顯著性【56】,通過 2-D 直方圖獲得，如 ( )為稀疏矩陣顏( )為低秩矩陣顏色直方圖， 表示位置 處的顏色值：ɡ ( ) = ¤((H ( ) H ( )) )H ( ) = (￠R ￠G)￠R = ￠G = （

西安理工大學碩士學位論文式的分布，最常用的是核密度估計方法（kernel density estimation），將該點鄰域的加權(quán)平均，鄰域的大小和權(quán)值由核函數(shù)（kernelfunction）指法表示如下： ( ) = ( ) （需要估計的函數(shù)值， ( )為核函數(shù)，最常用的幾種核函數(shù)【56】包括：（a）均勻核函數(shù)：U( ) （b）三角核函數(shù)：

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本文編號：2790637