无人机林火监测系统中的稳像与识别设计

发布时间：2020-08-12 01:44

【摘要】：森林火灾是威胁森林和公众安全的最大因素之一,对林业发展和人们生活生产带来极大的伤害。无人机作为新型航空平台,具有快速部署、机动灵活和空间实用性强的特点,在林火监测中有显著优势。无人机林火监测中的监控和检测这两个功能对应的关键技术分别就是稳像和识别,研究设计监控视频的电子稳像和火灾检测识别系统具有重要的意义。本文以无人直升机为平台,搭载由可见光和红外摄像头组成的双目摄像头,设计与实现了无人机林火监测中的稳像与识别系统。本文主要研究工作内容分为以下几个方面:1)分析了航空图像的抖动的成因,结合电子稳像原理,提出了基于光流法的电子稳像算法。该算法使用L-K光流法对图像的角点进行局部运动估计,使用最小二乘法全局估计,分别用均值滤波和Kalman滤波算法来运动滤波,然后根据得到的全局运动矢量来图像补偿。在对航拍图像进行测试中表明,该电子稳像算法能够一定程度减少抖动对图像的影响,提高视频图像质量。2)研究了森林火灾红外图像的特点,选取圆形度、面积变化率和纹理特征作为火焰特征,并且分别提取。设计了基于支持向量机的红外图像火灾识别算法,通过样本训练获得分类器模型。在实际对火灾检测测试中,火灾正确识别率为84.77%,该识别算法具有良好的效果。3)设计和实现了无人机森林火灾监测系统。在硬件部分上,制作了双目摄像头,以CM-T3730为机载嵌入式核心和空地通信交互系统;在软件部分上,设计和实现了机载图像算法和地面控制站。4)在该系统基础上分别进行了联机调试和实地飞行测试,联机调试主要是在地面测试整个系统功能完整性,调试结果表明该系统满足功能要求;实地飞行的结果表明,电子稳像算法能够让监控视频图像清晰连贯,图像质量有所提高;实时火灾识别算法能够准确发现火灾,并且给地面工作人员发出警报,提供火点位置。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41;S762.32
【图文】：

地球生态系统中重要的环节，与人类的生存息息相关。我国顷，覆盖率为 21%[1]，但森林火灾频发，仅在 2014 年，全国共全国森林火灾受害森林面积 19110 公顷[2]，这不仅造成林业资染，也同时严重威胁了人民群众的生命财产安全。目前森林火灾面监测、卫星遥感监测和航空巡护[3]。随着微电子和计算机技术种具有高度自主特性的先进技术已经开始逐渐成熟，其应用领域经济和社会发展领域[4]。低成本的小型无人直升机超低空移动观这一关键问题的可行途径，图 1-1 是加拿大使用的小型无人机进系统；欧盟组织的 COMET[5]研究计划，主要目标是设计和实现布式控制系统，用来检测和监测。为了实现这一目标，该项目将制架构，将开发新的控制技术，并将整合分布式传感技术和实时述，可知无人机林火监测中主要有两个任务分别是：火灾检测识

述二维图线帧:通过图像帧每一行像素的灰度求和而形成行映射列映射。两个图像帧之间的平移量可以通过映射之间的相关峰计垂直运动，而列映射可以估计水平运动。为了提高精度，可以器的滤波和允许图像旋转估计得修正，也可以将图像映射和块匹法(Optical Flow)[38]：利用图像序列中像素的光流场获得图像的运像素都与速度关联的光流法称为稠密光流法(Dense Optical Flow疏光流法(Sparse Optical Flow)，即要求计算特定的部分像素点中，稀疏光流法的计算开销比稠密光流法小得多，所以相比较加广泛。灾识别的方法分析火灾检测识别的文献研究，可以归纳总结出火灾检测大概流

图 2-1 机载摄像系统的运动模型像运动模型绍的是机载摄像系统的运动模型，电子稳像需要从 2-D 维图像D 机载摄像系统的运动。图像运动的模型与机载摄像系统的运动来说，典型的图像运动模型包括三种：刚性变换、仿射变换和透图 2-2 图像运动模型(Rigid Transform)图像的两点距离经过变换后得到的另一幅图像后依然能够保

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本文编号：2789863