【摘 要】
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由于已有方法未提取实验室火灾风险图像特征点，导致传统方法存在预警延误和预警结果不准确等问题。为此，提出新的实验室机器人火灾风险智能视觉预警方法。通过摄像头采集实验室火灾图像，采用Sobel边缘检测算法和Hough算法分别提取实验室火灾图像的边缘和边缘的直线特征，提取实验室火灾风险特征点。根据火灾特征，采用单目视觉的针孔模型计算火灾风险发生的位置，进而实现实验室机器人火灾风险智能视觉预警。仿真分析结
【基金项目】
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2019年度研究项目课题：“探究5G网络在校企合作人才培训互动交流中的应用与创新”（编号：D119205A0）；
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由于已有方法未提取实验室火灾风险图像特征点，导致传统方法存在预警延误和预警结果不准确等问题。为此，提出新的实验室机器人火灾风险智能视觉预警方法。通过摄像头采集实验室火灾图像，采用Sobel边缘检测算法和Hough算法分别提取实验室火灾图像的边缘和边缘的直线特征，提取实验室火灾风险特征点。根据火灾特征，采用单目视觉的针孔模型计算火灾风险发生的位置，进而实现实验室机器人火灾风险智能视觉预警。仿真分析结果表明，所提方法能够及时发现实验室火灾风险，同时可实现快速报警。
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