基于多特征融合的火焰識(shí)別方法研究.pdf

1、西安建筑科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于多特征融合的火焰識(shí)別方法研究專(zhuān)業(yè)：控制理論與控制工程碩士生：劉萍指導(dǎo)教師：何波副教授摘要圖像型火災(zāi)探測(cè)技術(shù)是以機(jī)器視覺(jué)為基礎(chǔ)的新型火災(zāi)探測(cè)技術(shù)，它不會(huì)受到空間大小、環(huán)境惡劣等復(fù)雜因素的影響。與傳統(tǒng)的火災(zāi)探測(cè)器如：感溫、感煙及感光等探測(cè)器相比，其準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性更高。本文首先介紹了傳統(tǒng)火災(zāi)探測(cè)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，總結(jié)了它們存在的弊端，在此基礎(chǔ)上分析了現(xiàn)有圖像型火災(zāi)探測(cè)技術(shù)的幾種典型火焰探測(cè)算法，并且討論了圖像型火

2、災(zāi)火焰識(shí)別的主要組成部分。其次針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下采集到的火災(zāi)圖像信息，對(duì)圖像進(jìn)行分析，采用中值濾波和圖像銳化對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，消除掉火災(zāi)圖像中參雜的噪聲。之后采用一種兩層組合的圖像分割算法對(duì)圖像進(jìn)行分割，得到火焰的疑似區(qū)域。并在此基礎(chǔ)上，對(duì)疑似區(qū)域的火焰特征進(jìn)行分析，提取出火焰的面積變化值、圓形度及閃爍頻率等特征，為之后的識(shí)別做準(zhǔn)備。最后運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立火災(zāi)識(shí)別模型，將提取出的火焰特征作為輸入量，對(duì)火災(zāi)圖像進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。仿真結(jié)果表明，該