【摘 要】
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火灾作为一种灾害性燃烧现象,不仅会吞噬宝贵的自然资源,还给国家财产和人民生命安全带来严重威胁。为了及时检测野外火灾并评估当前火场态势,本文基于红外成像技术,通过对在户外实际拍摄的红外火灾视频进行处理,从图像去噪增强、火灾疑似区域划定、火焰特征提取、火灾识别和火场环境分析几个方面进行研究,提出了一套针对火场态势分析的研究方法,实验证明算法准确度高,漏检率小。针对红外图像信噪比低的情况,本文提出了一种
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火灾作为一种灾害性燃烧现象,不仅会吞噬宝贵的自然资源,还给国家财产和人民生命安全带来严重威胁。为了及时检测野外火灾并评估当前火场态势,本文基于红外成像技术,通过对在户外实际拍摄的红外火灾视频进行处理,从图像去噪增强、火灾疑似区域划定、火焰特征提取、火灾识别和火场环境分析几个方面进行研究,提出了一套针对火场态势分析的研究方法,实验证明算法准确度高,漏检率小。针对红外图像信噪比低的情况,本文提出了一种新的融合了边缘信息的F-H滤波去噪算法,通过权重值λ改变图像效果,能够在去除图像噪声的同时保留边缘,提高红外图像信噪比和分辨率,实际应用效果较好。对预处理后的图像采用模糊C均值聚类算法区分图像中的目标和背景,运用形态学闭运算解决孤立噪声点、火焰区域内部存在细小孔洞等问题,成功标定出红外图像疑似火灾区域。在此基础上分别提取火焰的形状、纹理、直方图以及动态特征,根据特征的重要性、关联性及可区分性等对特征向量集进行选择,采用KPCA算法减少不必要的火焰特征数据,降低向量维数,得到最优特征子集。在火灾识别方面,重点研究了 TWSVM分类器的理论与实现,并在原有算法的基础上对矩阵加入正则项用以消除矩阵奇异性,提高模型分类性能。同时针对TWSVM在参数选择方面的不足,首次将QGA算法应用于TWSVM超参数寻优,提出一种新的QGA-TWSVM算法,样本识别准确率达到97.65%。在识别实验中,为了研究不同特征子集的识别效果、不同分类器的识别效果、不同参数寻优算法对同一分类器的识别效果分别进行实验探索。最后在确认为火灾之后,通过研究分析火焰主茎的长度与偏移倾角来研究火场的火场风向与风力大小等环境情况,推断火灾蔓延趋势。
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