人工智能-图像处理-基于数字图像处理的大空间早期火灾自动检测与识别技术研究.pdf

"人工智能-图像处理-基于数字图像处理的大空间早期火灾自动检测与识别技术研究" 基于数字图像处理的大空间早期火灾自动检测与识别技术是指利用数字图像处理技术来检测和识别大空间中的早期火灾。该技术可以实时监控大空间内的火灾情况，并且能够自动检测和识别早期火灾，从而提高火灾预防和救援的效率。 该技术的关键步骤包括： 1. 视频图像预处理：对监控视频图像进行预处理，以提高图像质量，去除噪声和畸变，突出有用的信息。 2. 图像分割：基于阈值处理和运动目标检测技术，分割出可疑的火焰区域。 3. 火焰特征描述和分析：对分割出的火焰图像进行特征描述和分析，提取出火焰候选区域的多种定量特征描绘子。 4. 模式识别：结合模式识别技术，选取火焰影像区域的一阶颜色矩、反差、灰度相关、能量、逆差矩、圆形度、面积变化率和形体相似度这 8 种特征描绘子，形成火灾模式的特征向量。 该技术的优点包括： * 能够实时监控大空间中的火灾情况 * 能够自动检测和识别早期火灾 * 能够提高火灾预防和救援的效率 * 能够提供更加丰富和直观的火灾信息 该技术的应用前景包括： * 大空间早期火灾检测和识别 * 火灾智能视频监控系统的开发和应用 * 火灾预防和救援系统的开发和应用 该技术可以为大空间早期火灾检测和识别提供一个更加智能、高效和可靠的解决方案。 在这篇论文中，我们详细介绍了基于数字图像处理的大空间早期火灾自动检测与识别技术的研究。我们首先对监控视频图像进行预处理，以提高图像质量，去除噪声和畸变，突出有用的信息。然后，我们使用运动目标检测技术和阈值处理技术来分割出可疑的火焰区域。接着，我们对分割出的火焰图像进行特征描述和分析，提取出火焰候选区域的多种定量特征描绘子。我们结合模式识别技术，选取火焰影像区域的一阶颜色矩、反差、灰度相关、能量、逆差矩、圆形度、面积变化率和形体相似度这 8 种特征描绘子，形成火灾模式的特征向量。 在实验中，我们使用 BP 神经网络作为模式识别的载体，并对训练后的 BP 神经网络进行测试，结果表明，训练后的 BP 神经网络对火灾火焰图像的视觉特征信号具有很好的识别效果，能够应用到火灾智能视频监控系统的开发和应用中。