基于火焰图像红外动态特征的早期火灾识别算法

基于火焰图像红外动态特征的早期火灾识别算法

ID:34043973

大小:517.19 KB

页数:3页

时间:2019-03-03

基于火焰图像红外动态特征的早期火灾识别算法_第1页
基于火焰图像红外动态特征的早期火灾识别算法_第2页
基于火焰图像红外动态特征的早期火灾识别算法_第3页
资源描述:

《基于火焰图像红外动态特征的早期火灾识别算法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、图像分析王思嘉等:基于火焰图像红外动态特征的早期火灾识别算法基于火焰图像红外动态特征的早期火灾识别算法王思嘉,裴海龙(华南理工大学自动化学院,广东广州510640)摘要:针对普通彩色图像对早期火灾高危点的有限检测能力,提出一套基于红外图像动态特征的早期火灾识别算法,该算法使用改进的梯度算子结合图像的动态特征来判断火焰。通过实验,该算法能够快速地识别火灾火焰和早期火灾高危点。算法结构清晰,效率较高,便于工程实现。关键词:红外图像;火灾火焰;动态特征;识别算法中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:10042373X(2010)

2、0820104202AlgorithmforEarlyFireRecognitionBasedonInfraredDynamicCharacteristicsofFlameImagesWANGSi2jia,PEIHai2long(CollegeofAutomationScienceandEngineering,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510640,China)Abstract:Sincethedetectionabilityofordinarycolorimagesforear

3、lyfirehigh2riskpointsislimited,theearlyfirerecog2nitionalgorithmbasedoninfraredimagedynamiccharacteristicsisproposed.Thealgorithmjudgestheharmfulnessoftheflamebythemodifiedgradientoperatorincombinationwiththedynamiccharacteristicsoftheimages,andcanquicklyidentifyfireflam

4、eandhigh2riskpointsofearlyfire.Theexperimentprovesthatthealgorithmstructureisclear,efficient,andeasytobeimplementedinengineering.Keywords:infraredimage;fireflame;dynamiccharacteristic;recognitionalgorithm森林火灾是危害人类生命财产安全的严重灾害之表示该点的温度场特征。由于火灾的早期可疑点和火一。因此,对火灾的检测尤其森林火灾的早期检测有

5、着灾火焰都具有相当明显温度场特征,可以使用设定温度重大的现实意义。目前使用较成熟的感烟、感温、感光探阈值的方法,迅速有效地发现在红外摄像头视场中的火测器的火灾探测算法,分别使用烟雾、温度、光亮度来区焰和可疑火焰点。分火焰,由于受到空间、面积、恶劣环境的影响,使得对火根据摄像头的内参数,可以求算出红外图像灰度数灾火焰特征的提取难度增大,导致误报率的上升。使用值空间和温度空间所存在的线性转换关系,根据实验,摄像头作为火灾检测的算法是火灾检测的另外一个重要可疑火灾和火焰的温度场一般如表1所示。分支,目前在基于彩色图像的火焰检测算法的研究也较表

6、1温度与灰度值关系多,但都是对已经形成火焰的火灾进行检测,因而现有算温度/℃灰度值法对于未形成火焰的早期火灾高危点的检测能力有限,蜡烛火焰外焰520255而且基于颜色和亮度空间的彩色图像火焰检测算法只关蜡烛火焰内焰430230注火焰的高亮度,无法反应火焰温度场本身的动态性。烙铁300160使用红外摄像头作为火灾检测的设备可以有效的改善以下面,使用表1中的数值来设置图像分割的阈值,上的两个问题。笔者提出一种基于红外摄像头的早期火所得到的图像为t(x,y):灾识别算法,在灰度空间上对采集的红外图像进行分割,采用梯度算子提取火焰特征对图像的温

7、度场动态信息,0,g(x,y)>Tt(x,y)=识别未形成火焰的火灾高危点和起火点。1,其他式中:x,y为像素坐标;g(x,y)为该坐标的灰度值。1火灾火焰或者火灾早期高危点的检测假设捕获的两帧图像为t1(x,y)f1(x,y),t2(x,红外图像采用灰度图像来描述视场中事物的红外y),对此两帧图像做异或运算,取其灰度值信息,得到特征,图像中的每个像素都使用0~255中的一个整数一个二值图像,分辨出两幅图像的不同,当t(x,y)的灰度值超过设定的阈值T,即说明图像中可能存在火灾火收稿日期:2009212213焰或者火灾早期高危点。104

8、《现代电子技术》2010年第8期总第319期þ计算机应用技术ü负45°:grad(R5)=2R7+R4+R8-2R3-R2-R62火焰检测与判别R1R2R32.1可疑火焰高危点的识别R4R5R6当可能存在火

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。