基于图像处理的选煤厂火险检测系统研究

发布时间：2017-08-17 17:01

  本文关键词：基于图像处理的选煤厂火险检测系统研究

  更多相关文章： 火险检测 图像处理 像素特征 OpenCV Harris

【摘要】：选煤厂是火灾易发生场所,具有空间广阔、空气流动性强等特征,传统火灾探测器在这种工况环境下很难发挥作用,而且基于常规传感器的火险检测实时性差,对火灾初期的烟雾无法进行侦测。近些年,随着图形学科与数字视觉的不断发展,数字图形图像技术被越来越多的工程实践与软件开发采用,本文应用计算机图像处理方法对选煤厂进行火险检测研究,以解决空旷环境下的烟雾侦测问题。论文在分析火险像素特征基础上,以Intel公司推出的一款视觉库Open CV作为开发工具,进行带有角度检测的火险检测算法研究。具体研究内容如下:首先,论文简要介绍了课题研究的背景与相关技术的发展现状,通过传统检测手段与图像处理技术的对比分析,阐述了应用图像处理技术进行火险检测具有重大的现实意义。其次,论文对涉及的概念、理论知识及基本算法进行了阐述,对采用的图像处理工具Open CV及多线程技术进行了简单介绍,为论文研究提供了可靠的理论依据。再次,论文对火险前景区域的动态特性与像素特征进行分析;通过分析前景图像与背景图像,判断前景物体是否满足火焰的动态特性;将火焰的像素特征进行YCb Cr颜色空间转换,得到转换后火焰图像满足的条件,并指出火焰的三甬道渐近线具有递减规律;文中在Windows平台对几种发光物体进行检测,得出像素特征算法能够有效检测出火险的发生,但容易造成对其他物体的错误检测。最后,在像素特征算法的基础上,论文提出了带有角度测量的检测算法,并对经典的Harris检测算法做进一步优化,利用Harris强度值估算火焰尖角的角度,并通过查表法计算出具体角度值,得出满足条件的火焰尖角个数;文中综合火焰的尖角特性和像素特征,实现了带有角度测量的检测算法,进而判断火险是否发生,通过在实验平台上与像素特征算法对比得出,带有角度测量的火险检测算法能够有效提高自动报警的准确性,及时完成有效的火灾探测。
【关键词】：火险检测 图像处理 像素特征 OpenCV Harris
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD94;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 课题研究的背景11-12
• 1.2 火灾侦测技术的研究现状12-14
• 1.2.1 早期火灾侦测技术的研究概况12-13
• 1.2.2 基于图形图像的火灾侦测技术概况13-14
• 1.3 课题研究的目的与意义14-15
• 1.4 论文的主要研究内容15-16
• 第2章 相关技术和理论16-26
• 2.1 图像处理的基本知识16-19
• 2.1.1 颜色空间模型16-19
• 2.1.2 位图19
• 2.2 图像处理的基本算法19-21
• 2.3 经典的Harris角点检测算法21-23
• 2.4 OpenCV与多线程23-25
• 2.4.1 OpenCV简介23
• 2.4.2 多线程技术23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 基于图像像素特征的火险检测算法26-41
• 3.1 检测区域的定位26-32
• 3.1.1 煤炭储存区域的定位26-28
• 3.1.2 运动区域的锁定28-32
• 3.2 像素特征分析32-36
• 3.2.1 像素颜色空间的分布规律32-35
• 3.2.2 火焰像素的渐变规律35-36
• 3.3 检测结果的演示与分析36-40
• 3.4 本章小结40-41
• 第4章 带有角度检测的选煤厂火险检测41-55
• 4.1 自然火焰的尖角特性41-42
• 4.2 火险尖角的捕获与测量42-46
• 4.2.1 Harris角点与角度测量算法的相互转换42-45
• 4.2.2 参数k对检测结果的影响45-46
• 4.3 选煤厂工作区域故障火花的识别46-48
• 4.4 检测结果的演示与分析48-52
• 4.5 系统实现52-54
• 4.6 本章小结54-55
• 结论55-56
• 参考文献56-59
• 攻读学位期间发表的学术论文59-60
• 致谢60

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