导读:本文包含了火灾图像探测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像识别,火灾探测,人工智能,隧道灾害监测
火灾图像探测论文文献综述
江仲庆[1]（2019）在《基于图像识别分析探测隧道火灾的技术与创新》一文中研究指出目前,应用火灾探测器系统进行检测隧道火灾时,由于隧道中存在粉尘多、潮气重和风速大等特点,因而存在火灾自动报警设备误报率和漏报率高等问题,针对这些问题,提出了一种基于图像识别分析探测隧道火灾的技术。该技术通过红外、近红外、可见光的多频视频摄像,采集火灾初期的烟雾和火焰图像,提取烟雾和火焰相关物理特性,进行融合计算,形成火灾概率信息并同时输出复合图像信息。通过实验验证,整个系统能够同时复合检测温度、火焰和烟雾等多种在火灾发生时产生的物理量,且探测过程全程可视化,具有较强的实时性、准确性和稳定性。(本文来源于《城市道桥与防洪》期刊2019年07期）
白玉峰,孙伟鹏,林楚伟,江永,吴水雄[2]（2019）在《基于视频监控平台的图像火灾探测系统的研究》一文中研究指出基于视频监控平台的图像火灾探测系统采用计算机图像模式识别技术,在原硬盘录像机中实时转码提取数字码流,利用火灾图像探测服务器作出火灾预警。该系统对传统火眼烟雾检测软件技术进行改进,具有探测速度快、火灾定位准确和可视化的特点,能最大限度地减少火灾造成的损失。(本文来源于《电力安全技术》期刊2019年06期）
王海燕[3]（2018）在《激光雷达融合图像型火灾探测技术》一文中研究指出本文介绍了火灾探测技术的历史流变,分析了其在隧道应用的局限,阐述了激光雷达融合图像型火灾探测技术的运行原理和创新点,该技术专门针对中国公路隧道火灾特点而研发,通过判断空气中气溶胶的分布规律,判断火灾是否发生及其发生位置等信息。(本文来源于《中国交通信息化》期刊2018年09期）
方万水,安中昌,吴晓伟[4]（2018）在《图像识别火灾探测技术在舰船消防中的应用分析》一文中研究指出舰船火灾是危害舰船生命力的关键因素,对于舰船火灾的防控提倡在火灾发生时尽早探测报警,并实施有效灭火,因此舰船火灾的探测识别尤为关键。图像识别火灾探测技术作为一种新型的火灾探测技术具有灵敏度高、准确性好等优势,因此本文从火灾图像探测技术基本原理出发,介绍了火灾图像探测技术的发展现状,并对图像识别火灾探测技术在舰船消防中的适用性进行分析。分析认为将图像识别火灾探测技术运用在舰船上还应在以下领域做出改进:1)火灾图像识别算法对船舶典型火灾的识别能力;2)火灾探测系统对舰船环境的适应能力。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年15期）
谭凤珍[5]（2018）在《火眼金睛 眼疾手快——记火眼视频图像火灾探测软件开发与应用》一文中研究指出2018年5月7日11:08:03在公安部天津消防研究所实验区火警警铃突然报警随之消防控制室里的电脑屏幕上弹出一张视频监控图片并不断跳弹闪烁值班人员立即点开图片查看醒目的红色边框标锁定火苗图片右下角显示报警地点为Cmera08随后值班人员提起灭火器到达监控区域将火扑灭这是一次针对火眼图像火灾探测报警软件火警预报的现场模拟测试从工作人员点燃实验木条到发出报警间隔仅9 s从起火到值班人员扑灭火源用时94 s(本文来源于《劳动保护》期刊2018年07期）
李旭明[6]（2018）在《红外光与可见光图像相融合的火灾探测预警系统研究》一文中研究指出火灾严重威胁着人类的生命、财产安全,双目视觉技术应用在火灾探测领域是近年来的热点。本论文分析了现有双目视觉火灾探测系统,发现存在双目摄像机标定设备不完善、火源位置定位不准确等问题。针对问题,对火灾探测系统进行了设计和研究。该系统能够对火灾的火源位置进行精确判定,对室外环境火情险兆的探测与预警具有重要意义。本论文完成的工作内容如下:(1)分析室外火灾火焰和红外图像的特征,设计了用于室外的红外光与可见光双目视觉火灾探测系统的工作原理,以此为基础设计火灾探测系统的整体方案。对系统的软、硬件平台进行了设计,并搭建出系统的实验平台。(2)改进了张正友标定的算法,设计了能同(3)时对红外光与可见光图像进行标定的工具,基于OpenCV设计了火灾探测系统中图像标定的工作流程。(4)选择了双目视觉图像融合层次、方法,基于OpenCV设计了火灾探测系统中图像融合的工作流程。(5)基于以上设计,搭建出系统的实验平台,设计了标定实验和融合实验的实验方案。对实验过程及实验结果进行分析,发现了距离参数对融合效果的影响规律,提出了一种对距离自适应的图像融合方法。(本文来源于《中国石油大学(北京)》期刊2018-05-01）
吴梦军,刘帅,孟凡军,张文庆,许玉坤[7]（2018）在《隧道图像型火灾探测系统试验研究》一文中研究指出结合隧道的狭长空间、通风条件、环境照度等特点验证了一种基于图像处理技术的火灾探测系统的可行性。首先,根据隧道的尺寸对探测器镜头的焦距进行选型试验,试验表明,25mm焦距的探测镜头对该隧道具有更好的远距离探测能力;其次,开展了公路隧道实体火灾探测试验,研究了隧道图像型火灾探测系统的探测性能,分析了探测距离、火源大小等因素对报警时间的影响。试验结果表明:该系统可有效排除光源干扰,探测性能不受外界光照的影响;系统能够在10s内有效识别120m范围内火源并实现报警。(本文来源于《公路》期刊2018年04期）
高娟,曲娜,林丽华,张骁[8]（2018）在《图像型火灾探测系统设计》一文中研究指出当一个大空间建筑物或者户外环境发生火灾时,传统的火灾探测器不能有效发挥其功能,导致探测失败。而本文从硬件和软件两方面设计的基于DSP技术的图像型火灾探测器,可以有效解决上述问题。硬件采用的是TI公司的TMS320DM642作为核心芯片。软件方面是用C语言对火灾图像进行预处理、优化、特征提取和火灾识别等。(本文来源于《河南科技》期刊2018年11期）
亢若伏,田毕江,刘彬彬,胡澄宇[9]（2018）在《隧道火灾分布式光纤感温和视频图像探测技术试验研究》一文中研究指出按照"预防为主,防治结合"的基本策略,火灾自动探测系统装备是近年来是公路隧道火灾主动防控的关键技术手段。在系统梳理国内外典型隧道火灾自动检测技术的基础上,以云南山区公路典型隧道为实验现场,通过控制隧道火灾的主要影响因素,模拟5种不同火灾工况,试验比较分布式光纤感温和视频图像探测系统及装备的火灾预警响应时间,分析不同风速、不同火灾大小下系统表现性能。实证结果表明:图像型火灾探测技术系统检测的准确性和可靠性高,比分布式光纤感温火灾探测器的环境适应性强。(本文来源于《公路交通科技(应用技术版)》期刊2018年02期）
辛颖,李禹洁,邢美净[10]（2018）在《基于红外图像的森林凋落物阴燃火灾探测》一文中研究指出针对森林凋落物阴燃火灾识别问题,利用小波阈值去噪去除图像中大部分噪声杂波,再采用形态学开运算进行边界平滑,完成阴燃火灾红外图像的预处理,在此基础上采用最大类间方差法对红外图像进行分割,完成阴燃火灾目标的提取,提取探测目标的温度、形状参数变化率和面积变化率,作为BP神经网络的输入向量,输出为阴燃火概率。结果表明,该方法对阴燃火灾的识别率为96.6%。(本文来源于《消防科学与技术》期刊2018年01期）
火灾图像探测论文开题报告
（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：
基于视频监控平台的图像火灾探测系统采用计算机图像模式识别技术,在原硬盘录像机中实时转码提取数字码流,利用火灾图像探测服务器作出火灾预警。该系统对传统火眼烟雾检测软件技术进行改进,具有探测速度快、火灾定位准确和可视化的特点,能最大限度地减少火灾造成的损失。
（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。
火灾图像探测论文参考文献
[1].江仲庆.基于图像识别分析探测隧道火灾的技术与创新[J].城市道桥与防洪.2019
[2].白玉峰,孙伟鹏,林楚伟,江永,吴水雄.基于视频监控平台的图像火灾探测系统的研究[J].电力安全技术.2019
[3].王海燕.激光雷达融合图像型火灾探测技术[J].中国交通信息化.2018
[4].方万水,安中昌,吴晓伟.图像识别火灾探测技术在舰船消防中的应用分析[J].舰船科学技术.2018
[5].谭凤珍.火眼金睛眼疾手快——记火眼视频图像火灾探测软件开发与应用[J].劳动保护.2018
[6].李旭明.红外光与可见光图像相融合的火灾探测预警系统研究[D].中国石油大学(北京).2018
[7].吴梦军,刘帅,孟凡军,张文庆,许玉坤.隧道图像型火灾探测系统试验研究[J].公路.2018
[8].高娟,曲娜,林丽华,张骁.图像型火灾探测系统设计[J].河南科技.2018
[9].亢若伏,田毕江,刘彬彬,胡澄宇.隧道火灾分布式光纤感温和视频图像探测技术试验研究[J].公路交通科技(应用技术版).2018
[10].辛颖,李禹洁,邢美净.基于红外图像的森林凋落物阴燃火灾探测[J].消防科学与技术.2018