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《基于視頻監(jiān)控的室內(nèi)智能火災(zāi)檢測技術(shù)研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號:TP3910710-2015224039專業(yè)碩士學(xué)位論文基于視頻監(jiān)控的室內(nèi)智能火災(zāi)檢測技術(shù)研究郝振華導(dǎo)師姓名職稱李鋼副教授專業(yè)學(xué)位類別申請學(xué)位類別工程碩士交通運(yùn)輸工程及領(lǐng)域名稱論文提交日期2018年4月2日論文答辯日期2018年6月2日學(xué)位授予單位長安大學(xué)ResearchonIndoorIntelligentFireDetectionBasedonVideoAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：HaoZhenhuaSupervisor：AssociateProf.LiGangChang’anUniversity
2、,Xi’an,China摘要隨著科技進(jìn)步，視頻監(jiān)控技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。其與傳統(tǒng)的監(jiān)控技術(shù)相比，具有直觀、實(shí)時(shí)、可靠等諸多優(yōu)點(diǎn)，尤其對歷史數(shù)據(jù)查詢、查找報(bào)警事件起因、明確事故責(zé)任有著不可替代的作用，對后期事件預(yù)防起著積極作用。本文主要研究了基于視頻的室內(nèi)火災(zāi)檢測相關(guān)技術(shù)。本文以高校實(shí)驗(yàn)室內(nèi)火災(zāi)事件為研究對象，研究火焰檢測算法的設(shè)計(jì)和具體實(shí)現(xiàn)過程。首先獲取背景圖像，因?yàn)楸O(jiān)控場景的緩變型，利用優(yōu)化的多幀圖像平均法獲取背景圖像，同時(shí)為了提高背景的可靠性，圖像以自定義塊為單位，定時(shí)對實(shí)時(shí)圖像與模板數(shù)據(jù)差分求和，采用適當(dāng)閾值，對背景進(jìn)行加權(quán)更新。其次對運(yùn)動目標(biāo)的實(shí)時(shí)提取。以背景圖像
3、為基礎(chǔ)，采用當(dāng)前幀與背景幀差分法檢測運(yùn)動目標(biāo)。為了排除一些干擾區(qū)域，提高后期處理的效率，對提取的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行二值塊化、連通域標(biāo)記、灰度統(tǒng)計(jì)一致性處理、運(yùn)動累計(jì)處理、形態(tài)學(xué)處理等圖像預(yù)處理。隨后對分割出的目標(biāo)，分別從火焰的圓形度特征、面積增長特征、頻帶特征做進(jìn)一步的篩選確認(rèn)，從而提高算法的可靠性。最后，將選定的火焰的三個(gè)特征分別作為弱分類器，通過Adaboost算法將三個(gè)弱分類器融合成強(qiáng)分類器，實(shí)現(xiàn)對火災(zāi)的檢測識別。本文基于VC6.0平臺開發(fā)了火焰檢測系統(tǒng)。通過實(shí)驗(yàn)，所用算法能夠較準(zhǔn)確、快速的識別火災(zāi)發(fā)生時(shí)產(chǎn)生的火焰，可行性和實(shí)用性較高，對高校實(shí)驗(yàn)室火災(zāi)預(yù)警也有重要的研究意
4、義。關(guān)鍵詞：視頻檢測，火焰檢測，背景更新，特征提取，分類器iAbstractWiththeadvancementofscienceandtechnology,videomonitoringtechnologyhasbeenwidelyused.Comparedwithtraditionalmonitoringtechnology,videomonitoringtechnologyhasmanyadvantagessuchasbeingintuitive,real-timeandreliable.Inparticular,byinquiringintohistoricald
5、ataandfindingoutthecauseofanalarmeventanddefiningtheresponsibilityofanaccident,itplaysanirreplaceableandactiveroleinthepreventionoflaterevents.Thispapermainlystudiestheindoorflamedetectiontechnologybasedonvideo.Thispaperstudiesthedesignofflamedetectionalgorithmandtheconcreterealizationpro
6、cessonthebasisoffireincidentinauniversitylaboratory.Getthebackgroundimagefirstandbecauseoftheslowvariationofthemonitoringscene,thebackgroundimageisobtainedbymeansofthemulti-frameimageaveragingmethod.Atthesametime,theimageisbasedonthecustomblocktoimprovethereliabilityofthebackground.Thedif
7、ferencebetweenthereal-timeimageandthetemplatedataiscomparedwiththeappropriatethresholdtoupdatethebackground.Secondlyisthereal-timeextractionofthemovingtarget.Basedonthebackgroundimage,thecurrentframeandthebackgroundframedifferencemethodareusedtodetectthemovingtarget
