【摘 要】
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预防和减少火灾是世界性的难题,尽管各国都采取了各种防火措施,但每年火灾仍造成了巨大的人员和财产损失。尤其是随着人类活动范围的不断扩大,大空间及野外的防火问题日渐突
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预防和减少火灾是世界性的难题,尽管各国都采取了各种防火措施,但每年火灾仍造成了巨大的人员和财产损失。尤其是随着人类活动范围的不断扩大,大空间及野外的防火问题日渐突出。如果对这类空间采取人工防火,则需要大量的人力物力。虽然传统的火灾探测系统能够做到对火焰的无人监测,但由于功能的限制,都不能实现大范围或恶劣环境的火灾有效监测。基于视频的火灾探测系统能够有效的解决传统火灾探测器检测范围小、环境适应性差的问题。本文使用北京瑞泰创新科技有限责任公司的ICETEK-DM6437-B-KIT作为硬件开发平台,设计并在DSP上实现了火焰识别算法。本文主要包括火焰图像的预处理,火焰疑似区域的分割、火焰识别和火焰跟踪。本文主要完成的具体工作如下：(1)算法的仿真与选择。本文选择了常见的图像预处理算法、区域分割及目标跟踪算法进行了仿真及分析。通过对算法有效性及复杂性的分析确定了适用于本系统的算法。(2)算法改进与优化。本文对基于背景差分算法和卡尔曼预测算法进行了改进。由于视频火焰识别系统工作环境的不稳定性,导致系统很难获取稳定的背景图像。所以本文在传统背景差分法的基础上,基于多帧图像均值的背景建立方法提出了去除图像中差别较大的像素点值,将变化较小的像素点值保留进行二次平均建立背景实现目标检测的方法。由于火焰变化的无规律性及剧烈性,传统卡尔曼预测器的固定搜索窗口不能满足火焰跟踪的需要。本文提出了基于火焰运动趋势的可变搜索窗口卡尔曼预测方法实现火焰跟踪。(3)算法移植与代码优化。本文充分参考TMS320DM6437硬件及软件特性,对算法进行了移植与代码优化。主要包括存储优化、代码优化及编译器优化。(4)性能测试。本文在实现系统功能之后,对系统性能进行了测试。主要包括系统工作速度测试及识别率测试。测试结果表明,本系统效率及识别率均满足设计要求,为火焰识别产品的开发提供了理论与实践依据。
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