一、红外余火火源探测系统（论文文献综述）
曾超,曾珍,曹振宇,邹强,余长锡[1]（2021）在《多源时序国产卫星影像的森林火灾动态监测——以四川省木里县及其周边林区为例》文中认为四川省木里县及周边林区是全国林火最为高发和易发区之一,近两年连续发生了扑火人员重大伤亡的事件。利用时序国产卫星影像、无人机影像和现场勘查数据等,从监测火灾蔓延时空过程的角度,对该区林火热点进行了动态监测,并分析了重点火场火灾发展过程,结果表明:以国产GF-4卫星影像为主,辅助以2 m/8 m光学卫星星座影像,可较好地监测林火热点;研究提出林火热点判定阈值为白天亮温值T≥360 K或夜间亮温值T≥330 K;监测发现了该区3月30日至4月6日间共6处火场的25次林火事件,并重点反演了（1）号木里和（2）号西昌火灾发展的时空过程。通过将卫星监测热点与现场勘查热点、无人机影像解译热点对比,表明在火灾早期和中期卫星林火热点监测精度可达89%。建议利用时序国产多源卫星影像对该区林火进行持续监测,并结合权威部门现场勘查数据适时发布预警信息,避免造成重大生命财产损失。
姚凯[2]（2021）在《森林余火扑灭机器人设计研究》文中研究指明森林资源是极其重要的陆地资源,火灾不仅可以烧毁树木还会破坏森林生态平衡,甚至烧伤人畜,危害极大。火灾被扑灭后,火场剩下的可燃物还处在高温中或在阴燃状态产生余火,若不及时扑灭,依然会使火灾再次发生。针对目前森林火灾余火扑灭现状,设计一款余火扑灭机器人,能在森林火场复杂的路面上保持良好的行驶状态,快速到达指定地面扑灭余火,保障消防员的生命安全,将损失降到最小。提出森林火灾余火扑灭机器人的总体设计。根据森林火灾余火特征和所需机器人工作环境与工作任务,明确了设计要求。通过分析,余火扑灭机器人由三个系统组成:控制系统,执行系统,行走系统。选取履带式底盘作为运动系统。结合火灾余火的特性及灾后环境要求,设计余火识别系统。主要包括多传感器检测系统硬件设计,元器件的选型、硬件电路图的设计。对消防机器人的控制系统硬件进行选型与原理分析。提出了基于视觉传感器的火焰、烟雾图像识别方法和图像降噪法。设计履带底盘结构,分析其转向性能。提出了履带底盘、防护箱、工作轮的参数设计,分析其运动状态,保证其具有良好的行驶性能。对气动灭火炮系统进行设计,改进了其击发装置。基于其击发装置的特点,对击发过程中灭火弹进行动力学分析,得到其膛内运动方程,并确定身管的合理参数,对身管进行模态分析。研究了发射气压和击发环角度对灭火弹速度的影响,得出击发环最优角度。确定了灭火弹的外弹道方程,由试验所得数据,编制了部分射程数据表,供使用参考。
刘柯珍,舒立福,杨光,陈锋[3]（2019）在《利用热红外成像仪识别夜间林火》文中研究说明通过对比有火和无火时森林红外背景温度标准差以及火燃烧的三维立体图像,利用热红外成像仪进行夜间林火的监测与识别试验.结果表明:即使夜晚时间和地点不同,森林背景温度标准差比较稳定,为1～9;夜晚明火阶段温度标准差为85～180,结合红外三维立体图像可判别林地夜晚是否有明火.动物体表监测的温度为20～30℃,波动小;而有火（包括余火）存在时,监测温度为50.8～275.0℃,波动大,可以排除动物体表的干扰.余火最高温度275℃,根据红外谱图的中心点温度可以判别余火.由此可得,使用热红外成像仪可对夜间林地是否有火情进行判别与监测.
代智慧[4]（2018）在《森林消防车无线测控系统及火源识别方法研究》文中研究表明森林火灾常造成森林资源的巨大损失,需要投入大量人力物力进行扑救,消防人员扑灭大火后,常常精疲力尽,此时对于森林余火和复燃危险往往难于感知。而森林余火如没有及时发现和扑灭,会引发更大的火灾,造成更为严重的损失。即使发现森林余火复燃,也需要已是精疲力尽的消防员再次接近火场开展扑救作业,而且更容易造成人身伤害,国内已出现过几起扑灭余火引起的人身伤亡事故。因此,如果能研发具有无线测控功能的森林消防车,一方面可以最大限度地减少森林损失,另一方面可以有效地避免消防人员伤亡。面向森林余火探查与扑救的森林消防车研制需要研究解决以下两方面的问题:1、研发消防车远程遥控操作系统,重新设计与开发电控子系统,确保消防人员的安全;2、通过加装在消防车上的智能仪器,研究火源及其环境的自动探查识别、目标分类及距离精确测量方法。论文的主要研究工作和结论如下:（1）森林消防车无线测控系统研制在LH400CUV型消防车平台上,基于无线通讯、惯性测量和电机伺服控制技术,研制了该森林消防车的无线测控系统,包括:无线通讯模块、惯性测量系统、激光测量系统、视频采集传输模块、速度控制模块、方向控制模块等。实验验证了操作人员在距离森林消防车2000m范围内,可实现对车速、方向和消防喷枪的远程操控,并可完成林火火场的图像的实时采集。（2）研究了林火环境下激光测距数据的采集与预处理开展了林火环境下激光测距数据采集和预处理研究,主要包括激光测距实验设计、以及激光点云数据预处理。包括车载SICK激光测距仪采集数据过程,获取点云数据方法,以及点云数据修正与处理。其中最关键的问题即是解决激光信号传输过程的降噪处理,本文提出一种基于小波变换的方法以获取回波信号时间间隔精度,对动态脉冲激光的回波信号中的噪声进行了处理,针对以往的软、硬阈值去噪方法的优缺点,构造了一种新的阈值函数,提出一种新的小波最优分解层数的设计方法,以提高激光测量的精度,同时将该方法应用于林区含噪图像信号的处理。（3）林火火源及其环境目标物分类识别方法研究从获取目标的点云融合数据着手,提取目标物体的特征,设计了一种基于多类高斯粒度核模糊支持向量机的林火目标分类方法,主要思路是针对目标物体（独立物体）的语义不确定的情况,使用CCD工业相机对目标物体进行拍摄,然后在所拍摄的图片中对物体分类,对林区余火环境下目标物体的形状、颜色、反射强度和三维空间特征信息,使用一种基于线性支持向量机的分类器进行分类,该方法对传统分类器进行了一定的改进;在支持向量机方面,引入高斯粒度核函数用来提升分类精度。结果表明,单目相机目标分类方法经过参数优化后,综合平均正确识别率可以达96%,且具有良好的火源轮廓信息识别精度,可满足森林消防车对目标物分类识别的要求。（4）基于高精度红外双目图像的火源距离自动识别研究了基于红外双目相机进行的林火火源距离识别。通过双目测距原理和误差的理论分析,根据双目红外相机的焦距、平行光轴距离、双目视差以及相机参数,建立了一套基于红外双目相机的林火火源距离识别方法。现场实验表明,采用激光测距方法,对火源距离识别的误差在0.5%以内,而采用红外双目相机时,火源距离识别误差约在5.5%以内,激光测距的精度高于红外,但红外测距成本较低,且红外双目相机可同时实现火场目标物和距离识别,其测距精度可满足火场扑救的要求。
宋倩[5]（2017）在《森林火灾余火探测与清理机器人多传感器检测系统研究》文中提出森林火灾的发生严重破坏了森林资源。火灾发生后,火场还遗留了不易被发现的余火火源,火灾余火的探测和及时处理对森林防火至关重要。森林环境的复杂性和人工探测的危险性使得林业探测机器人的开发和应用成为亟待解决的重点问题。针对目前森林火灾及火灾余火探测技术与方法的不足,进行了森林火灾余火探测与清理机器人多传感器检测系统的研究,未来可应用于森林火灾及火灾余火的探测和清理。森林火灾余火探测与清理机器人多传感器检测系统的研究包括多传感器系统的软硬件设计、多传感器信息融合及MATLAB仿真。（1）根据森林环境的特殊性,选用六足仿生机器人作为多传感器检测系统的载体,构建火灾余火探测机器人多传感器检测系统的总体架构。（2）结合火灾余火的特性及灾后环境要求,进行多传感器检测系统硬件设计,主要包括元器件的选型、硬件电路图的设计和对传感器进行合理布局;并根据设计好的硬件系统规划出软件流程。（3）论述了多传感器信息融合技术的优点,利用人工神经网络中的BP神经网络和模糊控制相结合搭建了火灾余火探测多传感器系统的模型结构;选用模糊控制方法设计移动机器人的多传感器避障系统。（4）对森林火灾余火探测与清理机器人的多传感器检测系统进行实验验证并优化。利用MATLAB软件进行余火探测系统的神经模糊网络的仿真验证和避障系统的仿真验证,达到了预期的效果。
朱亚荣[6]（2017）在《森林火灾余火探测与清理机器人执行机构设计与控制》文中进行了进一步梳理森林火灾突发性强,危害巨大。火灾发生后,森林地表和枯木还会残留余火,如果不及时清除余火,很容易形成二次燃烧,进一步扩大火灾范围。据统计,绝大多数森林大火的发生都是由于余火清除不及时或不彻底造成的。森林火灾余火探测与清理工作任务量大、难度高,对消防人员的人身安全有一定威胁。目前,国内外关于森林火灾余火探测与清理的研究仍然较少。针对森林火灾余火探测与清理现状,进行了森林火灾余火探测与清理机器人执行机构的设计与控制研究。论文在森林火灾余火探测与清理机器人六足移动平台的基础上,开展了机器人执行机构的三维建模、运动分析、仿真分析和控制系统设计等相关研究工作:（1）运用SolidWorks软件完成了执行机构的结构设计,包括整体构型、自由度设置、关节传动设计和末端装置设计。（2）在执行机构结构设计的基础上,通过建立D-H坐标系得到了执行机构的运动学模型,利用齐次变换矩阵推导出运动方程,并计算出速度雅可比矩阵。（3）运用ADAMS软件对执行机构进行了正运动学和逆运动学仿真,仿真曲线显示执行机构运动平稳,验证了结构设计的合理性。（4）搭建了执行机构控制系统的整体构架,结合控制系统需求,选用ARM+FPGA的双核控制方式,完成了运动控制系统的硬件选型。对运动控制算法进行了一定研究,设计了执行机构的运动控制策略。
沈亚琪[7]（2017）在《基于DSP红外森林火灾在线监控系统的研究与设计》文中进行了进一步梳理森林火灾是一种突发性强、危害范围广的自然灾害。由于对其进行实时监测难度大,森林火灾的监控与防范一直都是国内外研究的热点。红外火源探测技术经过多年的发展,已经足够成熟且能够应用于实际场景,相比于传统的靠人工或了望台等方式进行森林巡护,将红外火源探测技术运用到森林火灾的监测上,无疑可以大大减少人的劳动强度,并且可以降低监测成本。本文首先基于碲镉汞红外传感器设计了一套可以工作在森林现场的探测设备,由于火源会发出特定波长的红外信号,而探测器可以对该波长进行快速响应,基于这一特性,设计了 DSP硬件电路,对监控区域进行持续扫描和采样,并利用无线传输模块与监控后台进行数据交互,实现实时在线监控。在监控软件的设计上,采用了线程池的任务管理方式,可同时管理多台设备。同时还设计了一个WEB监控网站,可进行远程状态查询。整个在线监控系统可实现扫描图像的生成、报警信息的自动编辑、屏蔽区域的可视化设置、火源的自动定位、着火位置自动标记等功能。通过大量的调试工作和实验验证,证明了整个在线监控系统设计的正确性和运行的可靠性。在整个在线监控系统的开发过程中,还引入了持续集成的软件开发管理方法,实现项目工程的构建、测试、部署的自动化,大大加快了开发进度,也避免了由人为因素导致的错误。整个在线监控系统由硬件和软件两部分构成,采用模块化式设计,便于系统的部署与扩展。经过大量的试验和测试,证明系统具有一定的实用价值。
吴兆明,郑嫦娥,上官晓锐[8]（2016）在《基于红外图像的林火识别方法及实现》文中指出森林火灾是一种突发性强、破坏性大且处置救助较为困难的自然灾害,会对森林、森林生态系统和人类带来一定危害和损失。早期的林火判别多基于温度、烟雾以及24小时图像监测实现,主观性强,标准单一,且误报率高。如何快速发现林火目标并及时报警扑灭,已经成为国内外学者研究的热点之一。文章基于红外热像仪,对大量森林背景及模拟林火状态进行了图像和温度数据的采集,首次提出了基于温度标准差方法进行热源识别的概念,得出了不同地点、不同时间段森林背景的温度标准差分布,以及明火温度在各阶段的波动范围,为林火的预防和监测提供了重要依据。同时,通过对干扰源进入前后的红外图像进行预处理和分析,对比目标热源的像素面积变化率及其圆形度,即可准确实现部分干扰热源的排除。实验结果证明,将此基于红外图像的热源初判原则与干扰源排除的规律应用于林火监测,方法简单有效,准确率高,对降低森林火灾的发生率,提高社会经济效益有着重要的作用。
张楠[9]（2016）在《森林火灾余火探测机器人机构设计与控制》文中指出森林火灾频发,对森林生态环境和国民经济的发展带来严重威胁。复杂多变的森林地形环境极大的阻碍了消防救援设备进入,火灾余火的探测和清理工作对每一位消防人员来说都具有较高的危险性。论文针对我国森林火灾及火灾余火探测清理技术与方法的现状,结合六足仿生机器人良好的运动性能,进行了森林火灾余火探测机器人机构的设计与控制系统体系结构的搭建,以期未来应用于森林火灾及余火的探测与清理作业。（1）以“六足虫纲”的身体结构为研究基础,结合国内外多足仿生机器人结构设计的特点,通过Solidwoks三维软件设计六足仿生森林火灾余火探测机器人运动平台及执行机构。机器人执行机构有六条腿、18个自由度,主要由机械腿、躯体、驱动装置组成;执行机构4个自由度,串联关节组成,主要由基座、大臂、肘部、小臂、驱动电机等零部件组成;并进行了驱动电机、减速器、控制器的选型、传感器系统的安装等工作。（2）为更好的对森林火灾余火探测机器人进行路径规划和运动控制,对六足机器人进行运动学及动力学分析。详细分析了森林余火探测机器人机械腿及执行机构末端空间位置坐标的运动学求解,通过D-H方法建立腿部和执行机构空间坐标系,利用运动学正解方程根据关节转角分别求解出腿部足端的位置坐标、末端执行器的空间位置坐标。并利用运动学逆解,在已知空间位置坐标的基础上,求解机械腿部关节和执行机构各关节的旋转角度,为机器人具备卓越的作业性能打下良好基础。（3）运用ADAMS软件对所设计的森林余火探测机器人三维模型进行运动学仿真分析,机器人在平坦路面和崎岖斜坡爬行仿真实验得出机器人质心位移、腿部基关节、股关节、膝关节角速度和所受力矩。仿真曲线得出机器人在平坦路面和斜坡爬行过程中机器人具有良好的稳定性,验证了机器人运动平台结构设计的合理性和正确性。通过机器人执行机构运动仿真分析得出末端执行器空间位移和执行机构基座关节、腕关节、肘关节所受力矩曲线,验证了执行机构具有一定的清理障碍物的能力,能够为机器人运动过程中的清障作业提供支撑。（4）根据森林余火探测机器人复杂多变的作业环境和作业要求,提出了机器人运动控制及火灾余火探测等控制系统的基本要求。从机器人腿部关节和执行机构关节自由度的数量、传感器信息的融合传递、森林火灾余火信息检测、森林地形环境适应、障碍物的清理等方面提出了控制系统的体系结构。将机器人控制系统分为中央控制模块、传感器模块、运动控制模块、驱动执行模块、火灾余火信息检测模块五部分。机器人控制系统中所需的控制器,惯性导航系统、供电电池、直流伺服驱动、烟雾、温度、火焰等各类传感器的规格参数。设计了机器人控制系统的体系结构,分析了自动和手动控制模式的特点和应用情况,为后续机器人的精确控制打下坚实的理论基础。
刘亚儒[10]（2016）在《城市轨道交通车辆段火灾探测系统研究》文中研究说明城市轨道交通车辆段及停车场是轨道交通网线中的重要设施,一旦发生火灾将对列车的运行造成严重影响,因此选取合适的早期火灾探测系统显得尤为重要。本文采用实体火灾探测实验和计算机数值模拟的方法对段场内大空间的火灾探测系统进行了研究,从而对交通车辆段大空间火灾探测系统的选型布置提出相关建议。通过实体火灾探测实验,对比分析双鉴式感烟探测器、吸气式感烟探测器、图像型火灾探测器、红外对射式感烟火灾探测器、光截面感烟火灾探测器对车辆段内不同种类、位置火源的响应性能,得出：火源为棉绳类阴燃火时,吸气式感烟探测系统针对小规模火源稀薄烟报警灵敏度较高；光束型火灾探测器（双鉴式、红外对射式和光截面）针对烟气能直接上升至探测器所在位置的较大规模火源灵敏度较高,其中光截面感烟探测器不容易受火源位置的影响从而实现火灾的早期探测报警响应功能。火源为聚氨酯类明火燃烧时,图像型火灾探测器响应最快,光束型火灾探测器响应速度较吸气式快,其中光截面感烟火灾探测器响应时间最短；当火源位于侧壁位置时,探测器响应动作时间较其余位置快。采用FDS数值模拟探讨了光束型感烟探测器布置高度、布置间距、光路长度及不同的外界开窗通风条件对报警响应时间的影响,模拟结果表明：模拟火源为棉绳火时,探测器响应时间受布置高度、间距及外界开窗条件的影响较大,受探测器光路长度的影响不大；模拟火源为聚氨酯火时,探测器响应时间受布置高度、光路长度的影响较大,受布置间距及外界开窗条件影响不大。针对轨道交通车辆段自身特点且为兼顾对不同类型火源的探测,建议轨道交通车辆段选择光截面感烟火灾探测器和图像型火灾探测器相结合的探测方式,设置光截面感烟探测器时,分别在阴燃烟气能够有一定程度累积和扩散的高度位置及距离顶棚0.5-1m位置处设置两层交错布置的探测器,布置间距不宜大于14m,在条件允许的情况下,尽量减小探测器的布置间距。
二、红外余火火源探测系统（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、红外余火火源探测系统（论文提纲范文）
（1）多源时序国产卫星影像的森林火灾动态监测——以四川省木里县及其周边林区为例（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 数据与方法 |
| 2.1 研究区火情概况 |
| 2.2 数据资料 |
| 2.2.1 卫星影像数据 |
| 2.2.2 无人机航摄数据 |
| 2.2.3 其他数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 数据预处理 |
| 2.3.2 林火热点阈值判定方法 |
| 2.3.3 火灾发展的动态监测方法 |
| 2.3.4 准确度验证方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 卫星林火热点判定阈值 |
| 3.2 林火热点动态监测结果 |
| 3.3 重点火场火灾时空过程分析 |
| 3.3.1 (1)号木里火场火灾发展的时空过程 |
| 3.3.2 (2)号西昌火场火灾发展的时空过程 |
| 3.4 监测结果准确度验证 |
| 4 结论 |
（2）森林余火扑灭机器人设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 森林消防机器人国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林消防机器人发展阶段与发展趋势 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内研究现状 |
| 1.3 森林余火探测与清理技术的研究现状 |
| 1.4 本课题主要研究内容 |
| 1.4.1 研究目的及意义 |
| 1.4.2 论文主要研究内容 |
| 2 森林消防机器人总体设计 |
| 2.1 森林消防机器人功能要求 |
| 2.2 森林消防机器人技术参数要求 |
| 2.3 森林消防机器人整体方案设计 |
| 2.4 行走机构选择 |
| 2.5 驱动方式选择 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 余火识别系统 |
| 3.1 余火识别系统结构 |
| 3.2 余火识别系统硬件选择 |
| 3.3 多传感器信息融合 |
| 3.4 森林余火图像预处理 |
| 3.4.1 直方图法 |
| 3.4.2 火灾图像拉伸 |
| 3.4.3 改进型火灾图像的去噪处理 |
| 3.5 颜色特征提取 |
| 3.6 模板识别 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 履带底盘结构设计与性能分析 |
| 4.1 履带式底盘结构设计目标 |
| 4.2 履带底盘结构设计 |
| 4.2.1 履带参数选择 |
| 4.2.2 各工作轮设计计算 |
| 4.2.3 防护箱设计计算 |
| 4.3 履带工作所需扭矩 |
| 4.4 履带驱动电机选型 |
| 4.4.1 电动机的分类 |
| 4.4.2 驱动电动机的选择 |
| 4.5 履带转向能力分析 |
| 4.5.1 低速转向分析 |
| 4.5.2 高速转向分析 |
| 4.5.3 稳定转弯的最大速度 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 灭火执行系统结构设计与分析 |
| 5.1 灭火炮机械结构设计 |
| 5.1.1 灭火炮设计总体规划 |
| 5.1.2 储气排气机构结构设计 |
| 5.1.3 灭火弹击发装置结构设计 |
| 5.1.4 灭火炮姿态调整机构设计 |
| 5.1.5 炮管设计 |
| 5.2 灭火炮关键参数分析 |
| 5.2.1 击发环压力角计算 |
| 5.2.2 身管长度和锥角计算 |
| 5.2.3 灭火炮身管壁厚计算 |
| 5.2.4 灭火弹外弹道计算 |
| 5.3 灭火弹设计 |
| 5.3.1 选择灭火剂 |
| 5.3.2 灭火弹结构研究 |
| 5.4 身管有限元分析 |
| 5.4.1 有限元思想概述 |
| 5.4.2 有限元软件及其分析步骤 |
| 5.4.3 身管模态分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学硕士学位论文修改情况确认表 |
（3）利用热红外成像仪识别夜间林火（论文提纲范文）
| 1 研究区概况 |
| 2 研究方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 常温林地热红外图像 |
| 3.2 林地火源热红外三维立体图像 |
| 3.3 余火识别 |
| 3.4 动物干扰热源的排除 |
| 4 小结与讨论 |
（4）森林消防车无线测控系统及火源识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外森林消防车测控系统及火源识别技术研究进展 |
| 1.2.1 森林消防车国内外研究现状 |
| 1.2.2 消防车现场作业环境数据采集研究现状 |
| 1.2.3 森林消防测距研究现状 |
| 1.2.4 林火火源及其环境目标物分类识别方法 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线与论文结构 |
| 2 森林消防车无线测控系统研制 |
| 2.1 无线测控系统总体方案 |
| 2.2 车辆运动电控子系统 |
| 2.2.1 运动中央控制模块 |
| 2.2.2 转向控制模块 |
| 2.2.3 车速控制模块 |
| 2.2.4 档位控制模块 |
| 2.2.5 远程终端控制子系统 |
| 2.3 作业环境数据采集系统 |
| 2.3.1 二维激光距离信息采集 |
| 2.3.2 双目红外图像采集 |
| 2.4 消防车无线测控系统实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 林火环境下激光测距数据采集与预处理 |
| 3.1 激光测火和测距原理 |
| 3.1.1 激光测火原理(获取回波信号) |
| 3.1.2 激光测距原理 |
| 3.2 激光测距实验设计 |
| 3.2.1 车载三维激光点云构建模型 |
| 3.2.2 三维激光点云数据修正 |
| 3.3 激光距离数据格式化处理 |
| 3.3.1 点云数据处理实验 |
| 3.3.2 LMS扫描仪通讯测量软件设计 |
| 3.3.3 激光点云数据分析软件 |
| 3.4 激光距离数据噪声滤波 |
| 3.4.1 激光测距精度影响分析 |
| 3.4.2 小波去噪原理 |
| 3.4.3 基于小波变换的噪声消除方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 林火火源及其环境目标物分类识别方法 |
| 4.1 基于激光与图像的信息采集系统 |
| 4.2 多类高斯粒度核的模糊支持向量机模型 |
| 4.3 改进的MGGK-FSVM模型 |
| 4.4 林火火源及其环境目标物分类识别试验 |
| 4.4.1 环境目标物分类试验 |
| 4.4.2 数据处理与分析 |
| 4.4.3 试验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于高精度红外双目图像的火源距离自动识别 |
| 5.1 基于红外双目相机的火源距离测量原理 |
| 5.1.1 测距原理和精度分析 |
| 5.1.2 线性针孔标定模型 |
| 5.1.3 张氏标定法的相机标定实验 |
| 5.2 基于红外双目相机的火源测距试验与数据分析 |
| 5.2.1 高精度红外双目火源距离自动识别试验 |
| 5.2.2 测距试验结果 |
| 5.2.3 数据处理分析 |
| 5.2.4 结果分析 |
| 5.2.5 激光测距对比试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 第二导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（5）森林火灾余火探测与清理机器人多传感器检测系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及背景 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 |
| 1.2.1 课题研究的目的 |
| 1.2.2 课题研究的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 消防机器人与火灾探测机器人研究现状 |
| 1.3.2 多传感器融合技术在火灾探测中的研究现状 |
| 1.3.3 发展趋势 |
| 1.4 课题研究内容和主要工作 |
| 1.5 小结 |
| 第二章 多传感器检测系统总体设计 |
| 2.1 火灾余火 |
| 2.2 火灾余火信息探测原理 |
| 2.3 机器人载体的机械结构 |
| 2.4 多传感器检测系统总体架构 |
| 2.5 主控芯片的选型 |
| 2.6 火灾余火探测系统器件选型 |
| 2.6.1 火灾探测器的类型 |
| 2.6.2 火灾探测器的选型 |
| 2.7 避障系统器件选型 |
| 2.7.1 距离探测器的类型 |
| 2.7.2 避障传感器的选型 |
| 2.8 视觉检测系统器件选型 |
| 2.9 通信模块器件选型 |
| 2.10 传感器的安装位置 |
| 2.11 小结 |
| 第三章 多传感器检测系统软硬件设计 |
| 3.1 系统软硬件设计的总体方案 |
| 3.2 主控芯片最小系统 |
| 3.2.1 主控芯片硬件电路 |
| 3.2.2 单片机资源分配 |
| 3.3 火灾余火探测模块 |
| 3.3.1 火灾余火探测模块硬件系统 |
| 3.3.2 火灾余火探测模块软件程序 |
| 3.4 避障模块 |
| 3.4.1 避障模块硬件系统 |
| 3.4.2 避障模块软件程序 |
| 3.5 环境监测模块 |
| 3.5.1 环境监测模块硬件系统 |
| 3.5.2 图像监测模块软件程序 |
| 3.6 无线通信模块 |
| 3.6.1 无线通信模块硬件系统 |
| 3.6.2 无线通信模块软件程序 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 火灾余火探测系统算法设计 |
| 4.1 多传感器信息融合 |
| 4.1.1 多传感器信息融合简介 |
| 4.1.2 人工神经网络 |
| 4.1.3 模糊控制 |
| 4.1.4 模糊控制和神经网络的融合 |
| 4.2 火灾余火探测系统模型 |
| 4.3 BP神经网络算法设计 |
| 4.3.1 BP神经网络简介 |
| 4.3.2 BP神经网络的融合结构 |
| 4.3.3 BP神经网络的计算过程 |
| 4.3.4 BP算法流程图 |
| 4.4 MATLAB软件 |
| 4.5 BP神经网络仿真 |
| 4.5.1 BP神经网络的模型 |
| 4.5.2 BP神经网络确定过程 |
| 4.5.3 BP神经网络程序设计 |
| 4.5.4 BP神经网络仿真结果 |
| 4.6 模糊控制算法设计 |
| 4.6.1 模糊推理仿真 |
| 4.6.2 模糊控制仿真结果 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 避障系统算法设计 |
| 5.1 移动机器人的环境感知 |
| 5.2 避障系统模型 |
| 5.3 模糊控制算法设计 |
| 5.3.1 模糊控制仿真 |
| 5.3.2 模糊控制仿真结果 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
| 附件 |
（6）森林火灾余火探测与清理机器人执行机构设计与控制（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及背景 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 |
| 1.3 消防机器人的研究现状 |
| 1.3.1 消防机器人的发展状况 |
| 1.3.2 国外消防机器人的研究现状 |
| 1.3.3 国内消防机器人的研究现状 |
| 1.4 森林余火探测与清理技术的研究现状 |
| 1.5 课题研究的主要内容 |
| 第二章 森林火灾余火探测与清理机器人执行机构结构设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机器人整体构型 |
| 2.2.1 移动平台整体构型 |
| 2.2.2 执行机构整体构型 |
| 2.3 腰关节结构设计 |
| 2.3.1 腰关节驱动装置 |
| 2.3.2 腰关节传动方式 |
| 2.3.3 腰关节组成 |
| 2.4 六自由度关节型手臂结构设计 |
| 2.4.1 关节结构形态及自由度分布 |
| 2.4.2 关节驱动分析 |
| 2.4.3 肩肘关节组成 |
| 2.4.4 腕关节结构设计 |
| 2.5 执行机构末端装置方案选择与设计 |
| 2.5.1 视觉传感器 |
| 2.5.2 机械手爪 |
| 2.5.3 切割装置 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 森林火灾余火探测与清理机器人执行机构运动分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 D-H坐标系的建立 |
| 3.3 执行机构运动方程 |
| 3.3.1 连杆变换矩阵 |
| 3.3.2 左臂运动方程 |
| 3.3.3 左臂运动方程验证 |
| 3.4 执行机构速度分析 |
| 3.4.1 雅可比矩阵和微分运动 |
| 3.4.2 雅可比矩阵的求解 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 森林火灾余火探测与清理机器人执行机构仿真分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 ADAMS建模 |
| 4.2.1 三维模型的导入 |
| 4.2.2 约束的添加 |
| 4.3 ADAMS运动学仿真 |
| 4.3.1 正运动学仿真 |
| 4.3.2 逆运动学仿真 |
| 4.4 ADAMS仿真分析 |
| 4.4.1 正运动学仿真 |
| 4.4.2 逆运动学仿真 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 森林火灾余火探测与清理机器人执行机构控制系统设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 执行机构控制系统总体架构 |
| 5.2.1 控制系统需求分析 |
| 5.2.2 控制系统总体架构 |
| 5.2.3 主控制系统方案选择 |
| 5.3 运动控制系统硬件设计 |
| 5.3.1 运动控制系统硬件选型 |
| 5.3.2 运动控制系统硬件连接 |
| 5.4 运动控制系统软件设计 |
| 5.4.1 运动控制算法 |
| 5.4.2 FPGA模块设计 |
| 5.4.3 运动控制策略 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
（7）基于DSP红外森林火灾在线监控系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于多种特征识别的火灾监控 |
| 1.2.2 基于红外探测的林火监控 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 红外探火原理及硬件设计 |
| 2.1 红外探火原理 |
| 2.2 探火装置设计 |
| 2.2.1 传感器选型 |
| 2.2.2 功能模块设计 |
| 2.2.3 扫描方案设计 |
| 2.3 硬件电路设计 |
| 2.3.1 电源模块 |
| 2.3.2 AD采样模块 |
| 2.4 探火设备工作流程 |
| 2.4.1 扫图工作模式 |
| 2.4.2 预警工作模式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 通信方案设计及图像预处理 |
| 3.1 通信方案设计 |
| 3.1.1 通信链路设计 |
| 3.1.2 基于Modbus协议的数据传输 |
| 3.2 数据的压缩与传输 |
| 3.2.1 霍夫曼编码压缩 |
| 3.2.2 行程长度编码压缩 |
| 3.3 扫描图像预处理 |
| 3.3.1 直方图均衡化 |
| 3.3.2 亮度对比度手动调节 |
| 3.3.3 中值滤波消除噪声 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 在线监控系统设计 |
| 4.1 在线监控系统整体架构 |
| 4.2 软件功能 |
| 4.2.1 监控管理软件功能 |
| 4.2.2 WEB监控网站功能 |
| 4.3 基于多线程的预警流程控制 |
| 4.3.1 预警策略 |
| 4.3.2 基于线程池的任务管理 |
| 4.4 火源位置定位及屏蔽区域设置 |
| 4.4.1 火源位置确定 |
| 4.4.2 屏蔽区域设置 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 在线监控系统的实现 |
| 5.1 监控管理软件的实现 |
| 5.1.1 用户身份验证 |
| 5.1.2 扫描图片的获取 |
| 5.1.3 预警管理 |
| 5.1.4 设置屏蔽区域 |
| 5.2 WEB监控网站的实现 |
| 5.2.1 报警图像的生成 |
| 5.2.2 报警信息生成 |
| 5.2.3 设备信息查询 |
| 5.3 基于持续集成的软件开发管理 |
| 5.3.1 持续集成的引入 |
| 5.3.2 代码版本控制 |
| 5.3.3 自动化构建和部署 |
| 5.3.4 自动化测试及结果反馈 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作的总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及成果 |
（8）基于红外图像的林火识别方法及实现（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 红外图像中火源识别方法 |
| 1.1 火源识别原理 |
| 1.2 森林背景的温度特征分析 |
| 1.3 火源温度特征分析 |
| 1.4 基于温度标准差的林火识别判据 |
| 2 干扰热源的排除 |
| 2.1 图像预处理 |
| 2.2 干扰热源的排除 |
| 2.2.1 人或动物干扰 |
| 2.2.2 反光物体干扰 |
| 3 结论 |
（9）森林火灾余火探测机器人机构设计与控制（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景与意义 |
| 1.3 森林火灾余火探测机器人行走机构研究现状 |
| 1.3.1 轮式行走机构 |
| 1.3.2 履带式行走机构 |
| 1.3.3 多足行走机构 |
| 1.4 森林火灾余火探测机器人的导航研究进展 |
| 1.5 森林火灾余火探测机器人相关技术分析 |
| 1.6 课题研究内容 |
| 第二章 森林火灾余火探测机器人机械结构设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机器人整体构造 |
| 2.3 机器人腿部机械结构设计 |
| 2.3.1 单腿结构 |
| 2.3.2 驱动装置 |
| 2.4 躯体机械结构 |
| 2.5 执行机构设计 |
| 2.5.1 执行机构驱动系统 |
| 2.5.2 执行机构构件 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 森林火灾余火探测机器人运动学分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机器人运动空间位置和速度 |
| 3.2.1 机器人摆动腿空间位置分析 |
| 3.2.2 机器人运动速度分析 |
| 3.3 机器人执行机构运动学分析 |
| 3.3.1 执行机构正运动学计算 |
| 3.3.2 执行机构逆运动学计算 |
| 3.4 步行足动力学分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 森林火灾余火探测机器人仿真分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 ADMAS运动学建模 |
| 4.3 ADAMS运动学仿真分析 |
| 4.3.1 机器人运动平台仿真 |
| 4.3.2 机器人执行机构仿真 |
| 4.4 ADAMS仿真结果分析 |
| 4.4.1 运动平台仿真结果分析 |
| 4.4.2 执行机构仿真结果分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 森林火灾余火探测机器人控制系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 森林火灾余火探测机器人控制系统要求和体系结构 |
| 5.2.1 森林火灾余火探测机器人控制系统要求 |
| 5.2.2 森林火灾余火探测机器人控制系统体系结构 |
| 5.2.3 控制系统硬件选型 |
| 5.3 运动控制单元模块化分析设计 |
| 5.3.1 自动控制模式 |
| 5.3.2 手动控制模式 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参与的科研项目 |
| 参考文献 |
（10）城市轨道交通车辆段火灾探测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 城市轨道交通的发展历程 |
| 1.1.2 城市轨道交通车辆段火灾特点分析 |
| 1.1.3 车辆段感烟探测系统应用现状及问题 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 轨道交通车辆段火灾报警系统研究现状 |
| 1.2.2 轨道交通车辆段感烟探测系统性能比较 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 第二章 火灾报警探测系统简介 |
| 2.1 烟雾的特性及响应性能 |
| 2.1.1 火灾烟雾的生成及特征参数 |
| 2.1.2 感烟探测器的响应性能及检测 |
| 2.2 空气采样感烟探测器的工作原理及特点 |
| 2.2.1 空气采样感烟探测器的工作原理 |
| 2.2.2 极早期空气采样的性能特点 |
| 2.3 线型光束感烟探测器的特点及响应性能 |
| 2.3.1 线型光束感烟探测器工作原理 |
| 2.3.2 线型光束感烟探测器的响应性能 |
| 2.4 图像型火灾探测器的特点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 实体火灾探测实验设计 |
| 3.1 实验平台的搭建 |
| 3.2 探测系统简介 |
| 3.2.1 光截面感烟火灾探测系统 |
| 3.2.2 红外对射式感烟火灾探测系统 |
| 3.2.3 双鉴式感烟探测系统 |
| 3.2.4 吸气式感烟探测系统 |
| 3.2.5 图像型火灾探测系统 |
| 3.3 数据测量系统 |
| 3.3.1 温度测量系统 |
| 3.3.2 烟气浓度分析仪 |
| 3.4 实验工况设计 |
| 3.4.1 测量系统布置 |
| 3.4.2 燃料的选择 |
| 3.4.3 具体工况设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 实体火灾探测实验结果与分析 |
| 4.1 预实验分析 |
| 4.1.1 棉绳的燃烧 |
| 4.1.2 聚氨酯泡沫的燃烧 |
| 4.1.3 燃烧实验结果分析 |
| 4.1.4 探测器抗雾霾干扰能力实验 |
| 4.2 探测系统的探测实验分析 |
| 4.2.1 探测器对棉绳阴燃探测性能分析 |
| 4.2.2 探测器对聚氨酯燃烧探测性能分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 光束型感烟探测器数值模拟研究 |
| 5.1 模拟实验设计 |
| 5.1.1 FDS模拟参数设置 |
| 5.1.2 模拟模型及工况设计 |
| 5.2 模拟结果分析 |
| 5.2.1 棉绳火模拟结果分析 |
| 5.2.2 聚氨醋火模拟结果分析 |
| 5.2.3 结论 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
四、红外余火火源探测系统（论文参考文献）
- [1]多源时序国产卫星影像的森林火灾动态监测——以四川省木里县及其周边林区为例[J]. 曾超,曾珍,曹振宇,邹强,余长锡. 遥感技术与应用, 2021(03)
- [2]森林余火扑灭机器人设计研究[D]. 姚凯. 东北林业大学, 2021(08)
- [3]利用热红外成像仪识别夜间林火[J]. 刘柯珍,舒立福,杨光,陈锋. 福建农林大学学报(自然科学版), 2019(01)
- [4]森林消防车无线测控系统及火源识别方法研究[D]. 代智慧. 北京林业大学, 2018
- [5]森林火灾余火探测与清理机器人多传感器检测系统研究[D]. 宋倩. 南京林业大学, 2017(03)
- [6]森林火灾余火探测与清理机器人执行机构设计与控制[D]. 朱亚荣. 南京林业大学, 2017(03)
- [7]基于DSP红外森林火灾在线监控系统的研究与设计[D]. 沈亚琪. 东南大学, 2017(04)
- [8]基于红外图像的林火识别方法及实现[J]. 吴兆明,郑嫦娥,上官晓锐. 中国农业资源与区划, 2016(08)
- [9]森林火灾余火探测机器人机构设计与控制[D]. 张楠. 南京林业大学, 2016(03)
- [10]城市轨道交通车辆段火灾探测系统研究[D]. 刘亚儒. 中国科学技术大学, 2016(10)