导读:本文包含了红外视频图像论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:煤气流分布,煤气利用率,FCM聚类,煤气流发展阶段
红外视频图像论文文献综述
韩博,石琳,李明昕,于涛[1]（2019）在《高炉炉顶红外视频图像的智能化处理技术研究》一文中研究指出提出一种基于高炉红外图像的煤气流中心区域分类以及煤气流中心点动态分布的方法,得出煤气流中心区域的8个发展阶段以及煤气流中心变化轨迹.将每小时内8个阶段的时间占比与煤气利用率结合进行FCM聚类,定义煤气流发展的3个阶段,分别为"初期阶段、中期阶段、旺盛阶段".聚类分析得出:当初期、中期和旺盛3个阶段的时间占比分别达到13. 85%,29. 88%和56. 27%时,煤气利用率最大,且煤气流旺盛阶段的时间占比与煤气利用率呈负相关关系.研究表明:煤气流中心点产生于距高炉物理中心西南位置椭圆的第四圈,其变化轨迹为:在西南位置与物理中心位置之间做往复运动.本文提出的方法能实时的了解高炉生产过程中煤气流分布的动态变化,进而实现煤气利用率的实时监测和调控.(本文来源于《内蒙古科技大学学报》期刊2019年01期）
李军卫,张英,赵乐,王先培,刘进云[2]（2018）在《基于红外视频图像处理的瓷柱式SF_6断路器泄漏区域检测研究》一文中研究指出SF6因优异的绝缘和灭弧性能而广泛应用于电气绝缘设备中,但由于制造、安装以及材料老化等因素导致的SF6泄漏会严重降低设备的绝缘性能,检测SF6泄漏对保障电气设备的安全运行意义重大。传统的断电检测方式存在自动化程度低、检测灵敏度低和效率低下等缺陷,而已有的在线检漏仪无法准确定位泄漏区域。因此,文中提出一种基于红外视频图像处理的SF6泄漏区域带电检测方法,以拍摄的某瓷柱式SF6断路器的红外视频图像为例,首先利用直方图均衡和自适应维纳滤波算法改善原始红外图像,然后创造性选用Surendra改进算法,实现对泄漏区域的快速定位检测。理论仿真和现场检测表明:该方法可实现对SF6泄漏区域的快速、准确定位,对SF6气体绝缘设备的泄漏区域检测具有重要借鉴意义。(本文来源于《高压电器》期刊2018年12期）
孙亚灿[3]（2018）在《易燃易爆气体泄漏红外视频图像检测方法研究》一文中研究指出易燃易爆气体爆炸事件常常会造成严重的人员伤亡和财产损失,很多破坏甚至是毁灭性的,气体爆炸事件一直难以完全杜绝,这与气体的检测技术发展有密切关系,有关单位必须要针对易燃易爆起头进行有效检测,才能及时发现问题,确保气体安全使用,减少泄露造成的爆炸事件发生。本文分析了被动和主动红外成像检测技术,探究两者的优缺点,并对其发展趋势和存在问题进行分析。(本文来源于《数字通信世界》期刊2018年10期）
王殿伟,何衍辉,李大湘,刘颖,许志杰[4]（2018）在《改进的YOLOv3红外视频图像行人检测算法》一文中研究指出针对YOLOv3检测红外视频图像行人时存在准确率低、漏检率高的问题,提出一种改进的YOLOv3红外视频图像行人检测算法。根据行人在红外图像中呈现宽高比相对固定的特点,利用k-means聚类方法选取目标候选框个数和宽高比维度,调整网络参数并提高输入图像分辨率,最后进行多尺度训练得到最优检测模型,从而检测红外视频图像序列中的行人目标,并通过候选框标注行人位置。在CVC-09红外行人数据集上进行对比实验,结果表明,改进的YOLOv3算法在红外行人检测中的准确率高达90.63%,明显优于Faster-rcnn和YOLOv3算法,且改进后的网络能够同时检测到更多目标,降低了漏检率。(本文来源于《西安邮电大学学报》期刊2018年04期）
陈涛[5]（2018）在《基于红外视频图像车载辅助安全驾驶系统的研究》一文中研究指出近年来,随着社会经济的快速发展,人们生活水平得到提高,汽车成为了日常生活中常见的交通工具。车辆日益增多,导致了交通事故也呈现逐年上升的趋势,对人们的生命和财产造成了严重的威胁。据有关部门统计,在雨、雪、雾、黑夜等弱光视距不清晰的环境下,驾驶员对车前方路面中的驾驶环境无法做出正确的判断,此时发生车祸的概率将会大大提升。因此研究车载辅助驾驶系统,将计算机信息技术应用到车载辅助驾驶中来提高行车驾驶的安全性,一直以来是各大汽车制造商和各研究机构的研究热点之一。由于红热摄像头作用距离远,穿透性强,不受光照变化的影响,能够在雨、雪、雾、黑夜等弱光环境下,依旧可以利用物体发出的热辐射能量来进行成像,可大大提高弱光环境下行车驾驶的安全性。本文针对雨、雪、雾等视野恶劣条件下的行车驾驶环境,从实用性角度出发,采用ARM公司推出的CortexA8系列MY-IMX6开发板作为系统主控制器,远红外热像仪FLIR-A310作为红外视频采集设备、LCD液晶显示器作为显示设备、YS07语音模块作为警报模块来构建红外车载辅助驾驶系统硬件平台。以嵌入式Linux实时操作系统、Caffe神经网络框架、OpenCV3机器视觉库和Qt5图形界面库作为系统软件开发平台,设计并实现了一套行车辅助安全驾驶系统。该系统结合红外热成像、图像处理、深度学习和计算机视觉技术,首先利用改进的Retinex图像增强算法对采集到的红外视频图像进行增强处理,提高红外视频图像的整体视觉特性。然后利用深度卷积神经网络LeNet5对弱光环境下前景图像中出现的障碍物如行人、车辆(小轿车)、动物(狗)进行检测、并在行车驾驶有效反应时间范围内及时对驾驶员给出危险预警提示。本文以车载红外视频图像作为主要研究对象,以红外视频下的图像增强技术和红外视频图像中的多目标检测技术作为主要技术手段,在雨、雪、雾、黑夜等弱光环境下来进行红外图像的增强处理以及行人、车辆,动物等多目标检测的研究。本系统可大大改善在夜间或弱光条件下的行车驾驶的安全状况,具有较高的实用价值和研究意义。(本文来源于《云南师范大学》期刊2018-05-18）
王凯,冯宪周[6]（2018）在《基于红外视频图像的火焰特征提取算法》一文中研究指出为了提高舰船火灾的识别率,研究了一种基于红外视频图像的火焰特征提取算法。首先对红外视频图像进行预处理,然后利用火焰红色饱和度、亮度值以及红色分量值等判据对疑似火焰区域进行识别,采用四邻域搜索法对疑似火焰区域进行分割,最后根据火焰燃烧初期的特点对火焰特征进行提取。实验结果表明,该算法能够有效分割出疑似火焰区域并提取出火焰特征。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2018年03期）
王敏[7]（2017）在《易燃易爆气体泄漏红外视频图像检测方法研究》一文中研究指出随着我国现代化进程的推进,对化工类产品的需求日益增长,而这类产品往往由乙烯、氨气、硫化氢等易燃易爆或有毒有害气体生产而来。如何有效的对这类危险气体的生产、存储及运输进行安全有效的监控,做到发现泄漏后立即处置,避免次生危害的产生,成为了我们继续解决的问题。目前,基于红外成像的泄漏气体检测技术以其大场景、远距离、全天候监测等优点,逐渐成为气体泄漏检测的发展方向。通过目标气体的红外光谱特性,选择合适的滤光片加装到红外采集设备上,实现对该目标气体的泄漏检测。其中,被动式红外成像检测技术以其相对简单的结构、远距离检测能力和很宽的光谱检测范围,成为了红外成像泄漏气体检测技术的主流发展方向。由于被动式红外成像检测技术原理的制约,泄漏气体和背景之间至少需要4k的相对温差,且其采集到的图像信噪比较差,所以在复杂背景下对泄漏气体的检测在技术上有一定的难度。本文通过对大量气体泄漏红外视频资料的观察和对相关理论的研究,结合国内外前沿的研究成果,提出了一套具有较强鲁棒性且具有实时性的易燃易爆气体泄漏红外成像检测算法。本文提出的方法,可以对固定场景进行全天候的监控。并且针对性的对随机出现的行人和车辆、无法回避的背景云团、风吹树动等复杂动目标进行剔除。通过对监测场景建立背景模型,根据实际情况选择性的对背景进行更新处理;并通过阈值分割、连通域遍历、特征点提取和k均值聚类算法实现对气体泄漏区域的检测;最后通过对输出图像进行锐化和对气体泄漏区域进行伪彩色增强处理来达到较好的视觉效果。(本文来源于《武汉工程大学》期刊2017-11-10）
杨波[8]（2016）在《红外视频图像的欧拉放大方法研究》一文中研究指出欧拉视频放大技术是近年来针对视频微小细节运动研究而兴起的一种视频处理技术,利用计算机视觉方法放大视频中感兴趣的微小变化,辅助人类研究物体微小运动变化,被广泛应用在工程安全监测、医学诊断、国防军事等领域内。然而,目前微小运动放大研究主要集中在可见光成像内,对红外成像中微小运动放大的研究却比较少,但红外成像不依赖于外界光照条件,能夜间、雾天等恶劣气候下进行图像采集,具有非常大的应用价值和潜力,特别是红外热成像,因成像机理的特殊性,在医疗、安全监控、国防都有着不可替代的应用。因此,本文将欧拉视频放大技术应用到红外热成像视频中微小运动的放大。本文根据红外热成像视频特点对现有欧拉视频放大技术框架进行了改进,改用对比度金字塔算法作为红外热成像图像空域多分辨率的分解算法;并对红外热成像视频的去噪进行了详细研究,将叁维块匹配滤波算法引入到红外视频图像去噪处理中,改善红外热成像视频质量,提高放大倍数和视频放大效果;最后利用改进后的欧拉视频放大技术成功放大了热成像视频中人脸因血液循环产生的微小形变和因呼吸带来的胸腔微小起伏运动,验证了本文改进的欧拉视频放大技术对红外热成像视频中微小运动放大的有效性和正确性。(本文来源于《西南科技大学》期刊2016-10-05）
王坤[9]（2016）在《红外视频图像细节保持增强算法研究》一文中研究指出本文首先针对红外视频图像及其直方图特征进行详细讨论;然后根据红外视频图像特征及其直方图特征,并与已有红外视频图像亮度、细节保持增强算法进行比较,最后给出适用于红外视频图像特点的细节保持的视频图像增强算法。(本文来源于《电子制作》期刊2016年18期）
戚曹,朱桂斌,唐鉴波,牟宇飞[10]（2016）在《基于稀疏表示的红外视频图像超分辨率算法》一文中研究指出针对红外视频图像低分辨率的特点,提出一种改进的红外视频图像超分辨重建算法。研究低分辨率红外视频图像块的稀疏表示,通过最小角度回归算法求解得到稀疏表示的最优化系数,并利用该系数产生重建约束后的高分辨率视频图像最终解,实现对红外视频图像的超分辨率重建。实验结果表明,对于红外视频序列图像,该算法在主观视觉效果和客观评价方面均优于Bicubic,NE和UVII算法。(本文来源于《计算机工程》期刊2016年03期）
红外视频图像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
SF6因优异的绝缘和灭弧性能而广泛应用于电气绝缘设备中,但由于制造、安装以及材料老化等因素导致的SF6泄漏会严重降低设备的绝缘性能,检测SF6泄漏对保障电气设备的安全运行意义重大。传统的断电检测方式存在自动化程度低、检测灵敏度低和效率低下等缺陷,而已有的在线检漏仪无法准确定位泄漏区域。因此,文中提出一种基于红外视频图像处理的SF6泄漏区域带电检测方法,以拍摄的某瓷柱式SF6断路器的红外视频图像为例,首先利用直方图均衡和自适应维纳滤波算法改善原始红外图像,然后创造性选用Surendra改进算法,实现对泄漏区域的快速定位检测。理论仿真和现场检测表明:该方法可实现对SF6泄漏区域的快速、准确定位,对SF6气体绝缘设备的泄漏区域检测具有重要借鉴意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
红外视频图像论文参考文献
[1].韩博,石琳,李明昕,于涛.高炉炉顶红外视频图像的智能化处理技术研究[J].内蒙古科技大学学报.2019
[2].李军卫,张英,赵乐,王先培,刘进云.基于红外视频图像处理的瓷柱式SF_6断路器泄漏区域检测研究[J].高压电器.2018
[3].孙亚灿.易燃易爆气体泄漏红外视频图像检测方法研究[J].数字通信世界.2018
[4].王殿伟,何衍辉,李大湘,刘颖,许志杰.改进的YOLOv3红外视频图像行人检测算法[J].西安邮电大学学报.2018
[5].陈涛.基于红外视频图像车载辅助安全驾驶系统的研究[D].云南师范大学.2018
[6].王凯,冯宪周.基于红外视频图像的火焰特征提取算法[J].舰船电子工程.2018
[7].王敏.易燃易爆气体泄漏红外视频图像检测方法研究[D].武汉工程大学.2017
[8].杨波.红外视频图像的欧拉放大方法研究[D].西南科技大学.2016
[9].王坤.红外视频图像细节保持增强算法研究[J].电子制作.2016
[10].戚曹,朱桂斌,唐鉴波,牟宇飞.基于稀疏表示的红外视频图像超分辨率算法[J].计算机工程.2016