嵌入式視頻監(jiān)控中火災識別的研究與實現(xiàn).pdf

1、在當今社會生活中，火災是嚴重危及生命財產(chǎn)安全的自然災害之一。因此，對火災的有效檢測成為當前一個非常重要的研究課題。傳統(tǒng)的火災探測器需要與可燃物直接接觸，存在探測范圍小、容易受環(huán)境影響、誤報率高等不足，難以適應當前大空間、大面積建筑物的監(jiān)測。而基于圖像處理的火災識別系統(tǒng)可以對視頻圖像進行分析，獲得視頻中的火災信息，并做出及時反應，因此實時性、可靠性和準確性更高。傳統(tǒng)的圖像處理技術一般在普通計算機上使用，通常不便于安裝和檢修。本文在嵌入式系

2、統(tǒng)中實現(xiàn)基于圖像的火災監(jiān)測，研究高效的圖像特征提取和融合識別方式，對現(xiàn)階段火災檢測具有重要意義。
　　在查閱了國內(nèi)外相關文獻的基礎上，論文首先構建了一個基于ARM11處理器的嵌入式視頻監(jiān)控系統(tǒng)平臺。該系統(tǒng)采用了三星S3 C6410處理器、Logitech公司的C270攝像頭以及嵌入式Linux3.0.1操作系統(tǒng)。在此基礎上利用V4L2接口設計了視頻采集與LCD顯示，實現(xiàn)了視頻的采集。
　　論文概述了灰度化、濾波、直方圖均衡化

3、等圖像預處理方式，并對各個預處理所采用的計算方法做了比較，分析了不同灰度化、濾波方式的特點與效果，選取了合適的預處理計算方式。重點分析了火災火焰的顏色特征、面積變化、尖角變化、質心移動、圓形度特征，并研究了各個特征提取方式。
　　提出一種將火焰圖像的多個特征與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的識別方式?；馂牡膱D像識別過程就是將圖像特征信息進行處理分析，給出判斷結果。由于火災的發(fā)生具有隨機性、參量具有時空變異性等原因，很難有比較完善的計算模型精確

4、描述其過程。神經(jīng)網(wǎng)絡就是以不精確的方式處理不精確的信息，對火災火焰的識別具有十分突出的效果。
　　由于實時視頻中大部分情況都是沒有火災的正常情況，并且火災的發(fā)生初期只占一小部分區(qū)域，如果對每幀進行算法檢測，效率會大大降低。基于以上因素先通過幀差法提取運動目標，并在沒有火情的情況下對背景進行定時更新;接著運用HIS色彩空間對火災目標區(qū)域進行了有效的分割;然后將分割的區(qū)域進行特征提取;最后將提取的特征值信息輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡進行判斷。