【摘 要】
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森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害,森林火灾早期预警是森林防火领域中最重要的研究课题之一。烟雾是森林火灾早期最显著的视觉现象,因此,基于视频检测的林火烟雾识别技术具有重要的研究意义。本文将前端检测方案引入近地林火视频监控方案中。通过搭建基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的高性能前端计算平台,结合自主提出的林火监控算法与自主设计的专用
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森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害,森林火灾早期预警是森林防火领域中最重要的研究课题之一。烟雾是森林火灾早期最显著的视觉现象,因此,基于视频检测的林火烟雾识别技术具有重要的研究意义。本文将前端检测方案引入近地林火视频监控方案中。通过搭建基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的高性能前端计算平台,结合自主提出的林火监控算法与自主设计的专用硬件加速电路,实现了软件算法到硬件设备的协同设计方案。该方案的提出可以有效的减少传统方案中大范围的网络视频传输和供电要求。本文的研究内容有:(1)提出“烟雾根”的基本概念,并设计了一种基于烟雾根节点与物理扩散模型的林火烟雾检测方法。大量实验证明,该方案对与烟雾形态相似、颜色相近的干扰物(如:云朵、晨雾等)具有较好的免疫性能。(2)提出了一种全尺度下的烟雾根节点检测方法。该方法同时兼顾了远距离与近距离烟雾场景下的烟雾根提取,并且创造性的引入一个离散化的小型数据库代替了似然函数的计算过程并实时维护更新,其基于连续内存的索引结构设计对硬件实现较为友好。(3)自主设计了以ZYNQ7Z020芯片为核心的ARM-FPGA异构计算平台以及由OV7850芯片构成的双目摄像头图像采集模块,并成功实现联合调试,验证了平台的设计完整性。(4)提出了基于FPGA的MSER算法硬件加速设计方案,设计了部分专用硬件加速电路模块,并给出了详细的设计方案说明与部分开源代码,以及时序仿真结果,为软件算法在异构平台上的进一步部署工作打下了基础。
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