基于視覺的火災探測移動機器人及其路徑規(guī)劃研究.pdf

1、森林資源是世界上極為重要的一種資源。近年來，森林火災頻頻發(fā)生，對人們財產造成了極大損失，因此，預防森林火災顯得尤為重要。隨著科技的發(fā)展，圖像處理技術逐漸的被人們所接觸。常用的森林火災監(jiān)測方法是基于視頻對火災進行監(jiān)測。這種方法對攝像頭數(shù)目及質量有嚴格要求，成本較高，且不能全面的監(jiān)測森林火災。因此，火災探測機器人應運而生。本文將基于視頻的火災檢測算法應用到移動機器人上，并對移動機器人的巡邏路徑進行規(guī)劃。
　　傳統(tǒng)的森林火災檢測算法大多

2、是單純的分析煙霧或火焰得出結果，其結果受光照等因素影響，準確率較低。實際上，森林在發(fā)生火災時，會產生較多的煙霧，因此可以認為煙霧是火災發(fā)生初期的信號，因此結合煙霧與火焰特征進行森林火災檢測具有重要意義。
　　本文根據圖像特征結合了煙霧和火焰特征，分別對煙霧和火焰的三個特征進行融合判定。首先對煙霧的顏色特征進行分析，得出顏色規(guī)則，提取顏色區(qū)域。之后對煙霧的飄動性特征進行分析，采用運動目標檢測算法進行檢測，并針對其缺陷進行改進，提取出

3、運動目標，并與顏色區(qū)域進行與運算得出疑似煙霧區(qū)域。最后根據煙霧自下而上的運動方向特征，估計其運動方向，排除非煙霧點。通過實驗可知，該算法可以檢測到大部分煙霧點。
　　在判定煙霧存在之后，要對火焰進行檢測。本文對火焰的顏色特征進行分析，并改進顏色規(guī)則，提取顏色區(qū)域。之后使用運動目標檢測算法提取運動目標，并結合兩種特征得出疑似火焰區(qū)域，最后根據火焰點的閃爍頻率特征對是否存在火焰進行判斷。通過實驗可以得出，該算法可以在較多干擾的環(huán)境中識

4、別大部分火焰。
　　對于機器人在森林環(huán)境中運動路徑，本文基于是否存在障礙物兩種情況進行討論，并采用改進的蟻群算法對運動路徑進行規(guī)劃。針對蟻群算法的收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)等缺陷，本文融入模擬退火思想，并在螞蟻初始位置、信息素更新規(guī)則處做出改進。仿真結果表明，改進的蟻群算法能夠較快的找到最優(yōu)路徑。為了驗證本文算法的有效性，本文基于移動機器人平臺在不同場景下進行檢測實驗。實驗結果表明，機器人在非煙霧及火焰干擾下能夠較為準確、實時、有