图像处理与模式识别在火灾探测领域的应用

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1、图像处理与模式识别在火灾探测领域的应用一）森林火灾成因及监测简介二）基于数字图像处理的火灾探测技术简介三）火灾图像的获取、预处理与分割四）火灾图像特征分析五）基于神经网络的火灾探测森林火灾的成因及监测简介森林火灾的成因森林火灾的发生是一个极其复杂的自然因素与人为因素相互作用的结果，它涉及树种类型与分布状况、地形地貌的分布状况、水资源的分布状况、气象因子、居民活动范围的分布等。森林火灾探测要解决的问题森林防火模型的建立火势蔓延趋势分析火焰初步判定（火焰图像处理：火灾图像的增强、裁剪预处理，火灾火焰的分割，）识别

2、与跟踪视频定位（基于GIS的视频定位）林火扑救涉及的信息(1)火场实时信息：主要包括火灾发生地周围气象站传回的温度、相对湿度、地表湿度、风力、风向、降水量等信息；火场扑救人员现场报告的火情信息。(2)火场指挥调度信息：为火场指挥员的指挥调度命令，包括消防兵力的布署与调配、林火扑救方案的选取等。(3)火场静态信息：包括地形地貌信剧如高程、坡度、坡向、土壤类型等)、生产生活设施分布信息(如居民区、工业区、配电站等)、森林小班资源信息(如火场及火场周边小班的树种、林种、树龄、面积、郁闭度、蓄积量、造林密度等)、消防

3、警力分布信息(如火场周边消防队的位置、消防人员的数量、配备的消防器材、消防指挥员的联络方式等)、水资源分布信息(火场周围的河流、湖泊或水库的位置、蓄水量、高程)、交通道路分布信息(如道路等级、坡度、坡向、通行能力等)。(4)历史火灾信息：包括历史火灾发生的时间、地点、引发火灾的原因、火灾造成的损失、当时采用的救火策略、事后分析应该吸取的教训等。火灾的物理特征早期火灾中存在三种典型的热物理现象：阴燃火羽流烟气．摄像器件的选择综合考虑红外波长宽度、早期火灾阴燃能力、仪器造价、仪器寿命等因素，用于火灾监控的首选摄像

4、器件应该为：微光摄像机(低照度摄像机)配合红外滤光，其次为黑白CCD配合红外滤光。从火灾确认的角度，微光摄像机加彩色摄像机(红外波段加彩色波段简称双波段)是在综合考虑热辐射和彩色视频信息基础上较好配合。基于数字图像处理的火灾探测技术主要应用图像或温度传感技术，用摄像头监视现场，同时对摄得的连续图像由图像采集卡转换为数字图像输入计算机，根据早期火灾火焰的图像特征并结合多重判据，运用数字图像处理对序列图像进行识别判断，从而达到探测火灾的目的。由于图像包含有强度、形体、位置等多种信息，而且采用光学传感器(CCD摄像

5、头)以非接触方式监测现场，所以图像型火灾探测技术相比于传统的探测技术而言有其自身特有的优越性：二）基于数字图像处理的火灾探测技术特点（优势）(1)可以融合传感器探测的优点；(2)属于非接触探测技术，适用于大空间、大面积、多粉尘、高湿度等复杂场所；(3)基于数字图像信号处理技术，可采取对火灾燃烧时的多参数、多图像特征识别，能够提高火灾探测的可靠性；(4)可对火灾现象中的图像信息作出快速反应，并提供直观的图像信息。图像型火灾探测方法缺陷图像信息量大处理速度慢图像处理算法复杂、难实现硬件设备价格相对昂贵监测系统的可

6、靠性和灵敏性要求难以同时满足等但总体说来，图像型火灾探测技术有非常积极的现实意义和应用前景。图像型火灾探测方法流程三）火灾图像的获取、预处理与分割1.图像的获取采用CCD获取图像，并用采集卡将图像转换成计算机处理的数字信号。2.图像的预处理图像预处理通常包括增强、滤波、细化等几个方面。3.火灾图像的分割3.1火灾图像的预处理（滤波）3.2火灾图像的分割采用背景差分方法（差影图法）在背景单一，光线较弱的环境下，用背景差分法可以有效的分割出火焰。这是因为在这种情况下可以获得理想的背景图像，各帧图像和理想背景相减，

7、这样无论什么场景，都会很精确地得到运动目标。但在背景复杂，光线较强的情况下，背景差分法很难有效的分割出火焰。一种新的图像差影检测算法图像的灰度化处理将彩色火焰图像转变为基于红分量和基于蓝分量的两幅不同的灰度图由于火焰像素的红分量值基本上为255或稍低，而蓝分量值介于50到220之间，所以用红分量值代替绿分量值和蓝分量值所形成的灰度图可以使火焰在图像中更加突出。用蓝分量值代替红分量值和绿分量值所形成的灰度图使火焰在图像中基本不可见，四）火灾图像特征分析------火焰特征的分析1）火焰的颜色特征火焰的色彩特征比

8、较明显，一般在红色到黄色范围内变动。如果燃烧的材料比较纯净且燃烧温度很高，有时会产生蓝色火焰。由于火灾火焰的颜色与温度具有相关关系，随着火焰由焰心到火焰外表面温度的升高，其颜色依次为暗红色，红色、橙色、黄色、蓝白色和白色，所以火焰的颜色特征是对火焰进行识别的一个有效判剧。下面对于火焰图像的一阶颜色矩进行分析：从表中的数据可以看出，火灾火焰的～阶颜色矩与煤气火焰，车灯和其它一般的运动物体有明显差别，但