企业管理制度大空间建筑中火灾探测办法设计doc

企业管理制度大空间建筑中火灾探测办法设计doc摘要火灾是各类灾害中发生频率最高的一种，随着城市化进程的飞速发展以及谢谢阅读人口的迅速膨胀，火灾造成的损失也越来越大。当前，高层建筑和大空间场所精品文档放心下载越来越多，如何在大空间环境下较早的发现火灾威胁并进行报警和扑灭，从而精品文档放心下载尽量减少生命、财产损失成为研究的热点。图像型火灾探测技术因其监控范围感谢阅读广、环境适应性强、升级容易等特点而备受关注，非常适合大空间环境下的火谢谢阅读灾探测。在此基础上，针对早期火灾发生时出现的典型物理现象－烟雾和阴燃，谢谢阅读本文提出了一种旨在大空间环境下探测早期火灾的新型双波段图像型火灾探测感谢阅读系统。在烟雾探测方面，本文根据模式识别的三个基本步骤设计提出了一整套精品文档放心下载烟雾探测的方法。在可疑区域分割环节，系统使用混合高斯模型对背景进行建感谢阅读模，进而提取可疑区域，分割可疑图元。在特征提取环节中，根据烟雾的半透感谢阅读明性和闪烁频率两种特性系统提取了可疑图元的高低频能量，颜色饱和度能量谢谢阅读和边界平均闪烁频率四种特征值。最后，在烟雾判断环节，系统使用这四种特感谢阅读征值构成的特征向量对可疑图元进行烟雾判定。在红外波段，使用了可疑图元谢谢阅读的面积变化率、火焰尖角数和区域相似度三种特征值对可疑图元是否是阴燃进谢谢阅读行判断。最后，提出了根据烟雾和阴燃各自的判断结果进行早期火灾综合判断感谢阅读的判断流程。本文对烟雾可疑区域的提取、可疑图元的特征值提取和分析以及感谢阅读烟雾的判断规则做了深入的讨论。关键词：大空间早期火灾，双波段，数字图像处理，混合高斯模型，小波变换，谢谢阅读颜色空间AbstractIneverykindofdisasters,firehappensmostfrequently.Andwiththehigh感谢阅读growspeedofthepopulationandthenumberofcities,destructionsandlossesthat精品文档放心下载firecausesbecomemoreandmoregreat.Today,therearemoreandmoreskyscrapers感谢阅读andbigbuildings,howtodetectfirethreateninthesekindsofplacesassoonas感谢阅读possibleandlimitthelosstothelowestlevelbecomemoreimportantthanever.Forits精品文档放心下载broaddetectrangeandeasysettlementfeatures,muchattentionhasbeenfocusedona谢谢阅读newstyledetectionmethod-firedetectionbasedonvideoimages.Awholeprocessof精品文档放心下载detectionwasdevelopedbasedonclassicthreestepsmethodinpatternrecognition.In感谢阅读suspiciousregionsegmentationstep,systemusesthemulti-Gaussianmodelto谢谢阅读establishmodelofbackground,thustodistrictmotiveregioninthecurrentframe.In谢谢阅读featuresextractionstep,systemextractsfoureigenvalueslikehigh/lowfrequency感谢阅读energy,colorsaturationenergyandaverageboundaryflickerfrequency.Inultrared精品文档放心下载band,systemusesareachangingrate,numberofsharp-anglesandareasimilarityto感谢阅读judgeifthereissmolderinsuspiciousregion.Methodsthatusedinregion谢谢阅读segmentationandrecognitionarethoroughlydiscussedinthisdissertation.Videosof感谢阅读smokeandflamesinbothvisibleandultraredbandsareusedtotestifythosemethods,精品文档放心下载andtheresultshowthatthesystemandmethodswedevelopedareeffective.谢谢阅读KeyWords:Earlyfireinlargespace,Double-band,Digitalimageprocessing,精品文档放心下载Multi-Gaussianmodel,Wavelettransform,Colorspace谢谢阅读目录1引言...............................................................................................5精品文档放心下载1.1课题背景..................................................................................6感谢阅读1.2相关概念..................................................................................6感谢阅读1.3设计意义..................................................................................7感谢阅读1.4报告内容安排...........................................................................7谢谢阅读2火灾探测系统的系统结构及工作原理................................................8精品文档放心下载2.1探测系统的系统结构.................................................................8谢谢阅读2.2系统的工作原理........................................................................9精品文档放心下载3大空间建筑中火灾探测方法设计概述..............................................11精品文档放心下载3.1提出本设计的背景...................................................................11感谢阅读3.2设计理念概述.........................................................................11感谢阅读3.3实现该系统的主要流程.............................................................11感谢阅读4大空间建筑中火灾探测方法详细设计..............................................12谢谢阅读4.1烟雾可疑图元的分割及预处理..................................................12感谢阅读4.1.1基于混合高斯模型的运动分析方法.....................................12感谢阅读4.1.2期望值最大（EM）算法.....................................................13谢谢阅读4.1.3使用EM算法进行混合高斯模型参数估计...........................13谢谢阅读4.1.4使用混合高斯模型对背景建模............................................15精品文档放心下载4.1.5运动区域的提取................................................................15谢谢阅读4.1.6图像的平滑滤波及图元分割...............................................15精品文档放心下载4.2可疑图元的特征分析及烟雾判断...............................................18精品文档放心下载4.2.1可疑图元的特征分析.........................................................18精品文档放心下载4.2.2可疑图元颜色饱和度信息的分析........................................19谢谢阅读4.2.3可疑图元边界闪烁频率的分析............................................20精品文档放心下载4.2.4烟雾的综合判断................................................................20感谢阅读4.3阴燃的红外图像探测...............................................................23精品文档放心下载4.3.1特征提取..........................................................................23感谢阅读4.3.2阴燃的判别.......................................................................24感谢阅读5结论.............................................................................................26谢谢阅读5.1本次设计结论.........................................................................27精品文档放心下载5.2设计不足及改进......................................................................27精品文档放心下载致谢...............................................................................................28感谢阅读参考文献..........................................................................................29谢谢阅读1引言1.1课题背景火灾是世界各国人民所面临的一个共同的灾难性问题。在社会生活中，火精品文档放心下载灾是威胁公共安全，危害人们生命财产安全的最主要的灾害之一。随着社会生感谢阅读产力的发展，社会财富的日益增加，火灾损失上升及火灾危害扩大的总趋势是谢谢阅读客观规律。火灾是当今世界上多发性灾害中发生频率最高，也是时空跨度最大感谢阅读的一种灾害。因此，消防工作成为人们普遍关心的问题。而消防工作根据具体谢谢阅读的应用场所不同，所要采取的措施和使用的设备有很大的区别。随着城市化进精品文档放心下载程的飞速发展，高层建筑和大空间场所越来越多。如何在大空间环境下发现处感谢阅读于早期阶段的火灾威胁从而减少生命、财产损失成为各类消防工作中凸显的一感谢阅读个方面。虽然火灾探测技术发展已久，然而传统的火灾探测技术中，感烟、感精品文档放心下载温、感光等探测器，由于受到各种因素（空间高度、空气流速、粉尘、温度、精品文档放心下载湿度等）的影响，在大空间环境下进行火灾探测都遇到了不同的困难，从而在感谢阅读一定程度上失去了效用。所以，如何在大空间环境下尽早的发现并控制火灾仍感谢阅读然困扰着科研和消防人员。本文从这个严峻的问题出发，提出了一种双波段图谢谢阅读像型火灾探测方法，旨在在大空间环境下，及早的发现火灾危险，从而尽量减精品文档放心下载少人们的生命、财产损失。1.2相关概念火灾发生发展过程中，通常会产生烟雾，同时会释放出燃烧气体－气溶胶。精品文档放心下载它们与空气中的氧气发生反应，形成火焰。火焰会释放出大量的红外线和紫外谢谢阅读线，导致环境温度逐渐升高。气溶胶、烟雾、火焰和热量等是火灾的特征，通常称为火灾参量，通过这感谢阅读些参量的测定可以确定是否有火灾发生。火灾发生的初期，并不是所有的火灾感谢阅读参量都会出现。这个时候存在的主要的物理现象有：阴燃，火羽流和烟气等。谢谢阅读所谓的阴燃，是指一种只在气固相界面处的燃烧反应，而没有气象火焰的燃烧精品文档放心下载现象。阴燃的温度比较低，燃烧速度慢。作为自我维持的无明火的燃烧，阴燃精品文档放心下载的典型温度范围是600－1000K。火羽流是发生在火灾初始阶段的一种燃烧现谢谢阅读象。在火焰上方由浮力驱动的热气流持续上升并进入有新鲜空气的区域，由于精品文档放心下载其包含火焰部分，故称为火羽流。火羽流的典型温度在500－1700K。烟气是精品文档放心下载燃烧产物中微小颗粒的集合。烟气在流通过程中与周围环境进行热交换。其温感谢阅读300－800K谢谢阅读物理现象在发生时与周围的环境存在着较大的差异，表现为其边缘效应和形体感谢阅读5nm精品文档放心下载到400nm之间的电磁波称为紫外光；波长分布在400nm到760nm之间的电谢谢阅读760nm到1mm之间的电磁波被称为红外光。物体的谢谢阅读800K左右精品文档放心下载的时候，才会产生暗红色的可见光。同时，由辐射定律可知，当物体为黑体时，感谢阅读只有其温度高于1000K，才可以依靠其自身发出的可见光识别出物体的形体信感谢阅读息。物体燃烧时，其放出的能量95%集中在红外波段。同时，由于阴燃属于低感谢阅读温燃烧，其辐射的可见光是非常少的。所以，使用带有红外滤镜的摄像头可以感谢阅读在红外波段对阴燃进行探测。而由于烟气对可见光的反射作用，所以使用普通谢谢阅读的彩色CCD摄像头，可以探测到烟气的图像信息。因此，我们选择了烟雾和谢谢阅读阴燃作为表征早期火灾的物理现象进行探测，从而根据烟雾和阴燃的探测结果感谢阅读判断是否有火灾发生。1.3设计意义目前许多火灾探测系统都是采用传统感温、感烟传感器，这种系统有很多精品文档放心下载缺点，误报率非常高，受环境限制，而且这种系统不能掌握火灾现场的情况，感谢阅读不能依靠其来进行实时调度等工作，以至于火灾发生时不能够及时提供准确信精品文档放心下载采用的方法与传统的火灾探测系统相感谢阅读比有明显优势，能够准确的探测到早期火灾的发生并及时作出反应，从而给扑谢谢阅读救工作带来很大便利。1.4报告内容安排论文的结构安排如下：第一章：介绍课题的研究背景，对大空间建筑中火灾探测方法设计的意义谢谢阅读以及早期火灾发生的特点。最后介绍了报告的内容及安排。第二章：对火灾探精品文档放心下载测系统的结构及工作原理进行了说明。第三章：大概介绍了本次课程设计的研谢谢阅读究内容以及我所做的一些工作。第四章：本章对本次研究的内容及我做的工作感谢阅读进行了详细的介绍，包括阴燃的红外图像探测，对可疑图元进行特征提取和分感谢阅读析的方法，如何提取了可疑图元的高低频能量，颜色饱和度能量和边界平均闪感谢阅读烁频率四种特征值，以及如何使用这四种特征值构成的特征向量对可疑图元进感谢阅读行烟雾判断等内容。第五章：对本次课程设计的不足进行了总结并对以后的工精品文档放心下载作进行了展望。2火灾探测系统的系统结构及工作原理本章将详细介绍双波段图像型火灾探测系统的系统结构及工作原理。精品文档放心下载2.1探测系统的系统结构探测系统根据所选择的物理现象在红外波段和可见光波段完成探测任务，感谢阅读因此称为双波段图像型火灾探测系统。通常图像处理系统基本的三个部件是：感谢阅读图像数字化仪，处理图像的计算机和图像显示设备。双波段图像型火灾探测系感谢阅读CCD摄像机和一精品文档放心下载个普通的CCD摄像机作为探头，并采用海康威视公司的DS-40xxHC视频采集精品文档放心下载850nm的光波精品文档放心下载950nm-2000nm谢谢阅读此可以捕获红外辐射而滤去可见光的扰。同时，系统使用高性能的计算机完成谢谢阅读CRT感谢阅读显示器显示视频信息。同时从系统扩展的角度讲，设计还应包括由计算机统一谢谢阅读控制的联动模块，如报警和灭火等装置。系统如图2-1所示。精品文档放心下载图2-1双波段图像型火灾探测系统由于光的传播速率是最快的，因此，通过图像进行探测在反映速度上大大精品文档放心下载优于其它类型的探测手段。将监控设备安装在房屋或广场等大空间的角落，可谢谢阅读以实现整个空间范围内的监控，这体现出了系统监控范围广的优点。另外，在精品文档放心下载系统的升级过程中，改进的部分主要集中在探测算法和软件方面，硬件部分基感谢阅读本不需要很大的改动，因此，系统的升级相对容易。可以看出，系统具有反映感谢阅读迅速、监控范围广、环境适应能力强、系统升级容易等很多优点。感谢阅读图像采集的主要器件包括摄像器件和视频采集卡。CCD摄像机以及彩谢谢阅读色CCD摄像机。在摄像器件的选取上是根据早期火灾的物理现象的典型光谱特征进行的。精品文档放心下载对阴燃主要是对其自身产生红外波段的辐射进行探测，比较合适的摄像器件是精品文档放心下载微光摄像机（或者彩色CCD摄像机配合红外滤光镜片），而烟雾采用彩色CCD谢谢阅读摄像机。这种红外波段加可见光波段的组合便是所谓的双波段技术。感谢阅读本系统采用了海康威视公司的DS-40xxHC视频卡。该视频卡是一款性价感谢阅读比较高的应用于专业数字监控、视音频处理的视音频压缩卡。它采用了高性能谢谢阅读的视频压缩技术标准H.264及OggVorbis（相当于G.722精品文档放心下载全依靠硬件实现了视频及音频的实时编码（CIF格式PAL/30帧NTSC）并精确谢谢阅读同步，实现了动态码率、可控帧率、帧模式选择、动态图像质量控制、音频预谢谢阅读览、视频丢失报警等功能。并能独立调整各通道参数。2.2系统的工作原理系统利用高性能的计算机对获得的视频信息，进行连续帧的数字图像处理，谢谢阅读从大量的信息中提取系统感兴趣的部分进行分析和识别。由于系统不可能始终精品文档放心下载在有火灾的环境下进行调试，因此需要大量的视频文件。可以对以往的信息进感谢阅读行回顾和分析是图像型火灾探测系统的另一大优点。显然，其它探测手段是无感谢阅读法显现这种功能的。系统所处理的视频信息保存在两种形式的视频文件格式里，感谢阅读H.264格式和AVI格式。从视频采集卡中获取的视频格式是经过硬件编感谢阅读码H.264视频文件格式。H.264最大特点是非常低的码率和对带宽非常低的要感谢阅读求。海康威视的视频采集卡输出的就是H.264格式的视频文件。因为码率很谢谢阅读低，在有限的计算机存储设备中可以保存较多的监控视频信息，非常有利于信精品文档放心下载息筛选。AVI格式的应用很广泛，是目前视频文件的主流。大多数编程软件都谢谢阅读提供了AVI精品文档放心下载程中，我们先通过编程将H.264格式的视频文件转换为AVI文件，然后再进行谢谢阅读具体的算法实现和分析判断。精品文档放心下载两个部分有相似的处理过程，也是模式识别比较典型的阶段。第一个阶段为图感谢阅读像分割或物体分离阶段；第二个阶段为特征提取阶段；第三个阶段为分类阶段。感谢阅读第一个阶段主要是通过相关的算法从当前图片中检测出可疑物体区域，并把它感谢阅读们的图像与背景或其余景物分离。这个过程通常需要背景信息的支持，背景信感谢阅读息可能为一副背景图片，也可能为一组背景图片序列或一个背景模型。第二阶谢谢阅读段是对可疑区域中的物体进行度量。一个度量是指一个物体的某个度量值或者精品文档放心下载在另一个变换域（如傅立叶变换或小波变换）中的度量值。特征是一个或几个精品文档放心下载度量的函数。通过计算可以对物体的一些重要特性进行定量化表示。特征提取精品文档放心下载过程产生了一组特征，把它们结合在一起，就形成了特征向量。特征向量所包谢谢阅读含的信息量大大小于原始图像，然而这些信息代表了后续分类决策必须依靠的谢谢阅读全部知识。第三个阶段的输出仅仅是一种分类决策，利用第二阶段的特征向量谢谢阅读和制定的判断规则来分析可疑区域属于哪种分类，从而判断图像中是否有烟雾精品文档放心下载或者阴燃。3大空间建筑中火灾探测方法设计概述3.1提出本设计的背景目前许多火灾探测系统都是采用传统感温、感烟传感器，这种系统有很多感谢阅读缺点，误报率非常高，受环境限制，而且这种系统不能掌握火灾现场的情况，谢谢阅读不能依靠其来进行实时调度等工作，以至于火灾发生时不能够及时提供准确信谢谢阅读息，给扑救工作带来很大的不便。而本文采用的方法与传统的火灾探测系统相精品文档放心下载比有明显优势，能够准确的探测到早期火灾的发生并及时作出反应，从而给扑感谢阅读救工作带来很大便利。3.2设计理念概述谢谢阅读火灾探测的一个方法。本文主要是利用利用高性能的计算机对获得的视频信息，感谢阅读进行连续帧的数字图像处理，从大量的信息中提取系统感兴趣的部分进行分析精品文档放心下载和识别。可以对以往的信息进行回顾和分析是图像型火灾探测系统的一大优点。谢谢阅读本系统的视频图像处理分为两个部分，红外图像的处理和彩色图像的处理。第精品文档放心下载一个阶段为图像分割或物体分离阶段；第二个阶段为特征提取阶段；第三个阶感谢阅读段为分类阶段。第一个阶段主要是通过相关的算法从当前图片中检测出可疑物谢谢阅读体区域，并把它们的图像与背景或其余景物分离。第三个阶段的输出仅仅是一精品文档放心下载种分类决策，利用第二阶段的特征向量和制定的判断规则来分析可疑区域属于感谢阅读哪种分类，从而判断图像中是否有烟雾或者阴燃。3.3实现该系统的主要流程实现该系统主要有以下几个流程：1.烟雾可疑图元的分割及预处理。2.可疑图元的特征分析及烟雾判断。3.阴燃的红外图像探测。4大空间建筑中火灾探测方法详细设计4.1烟雾可疑图元的分割及预处理4.1.1基于混合高斯模型的运动分析方法使用背景差分的方法，对烟雾可疑区域的提取效果并不理想。本系统采用谢谢阅读了使用混合高斯模型对背景进行逐像素建模，然后根据当前图像和背景模型的精品文档放心下载比较提取前景的方法。首先，我们看一下高斯分布模型。高斯分布模型是概率分布中最重要的一感谢阅读种，也称为正态分布模型。该分布的密布函数如式4-1所示。感谢阅读（4-1）这里μ和σ分别是均值和标准差，对应的分布函数如式4-2所示。感谢阅读t21xx()t)tdtxdte222（4-2）均值和方差分别为0和1精品文档放心下载如图3-5(a)所示。混合高斯模型是从高斯模型中发展出来的一种混合分布模型。精品文档放心下载对于观测数据集X={x1,x2,…,xN}中的单个采样xi,其离散混合高斯分布的密度谢谢阅读函数为（4-3）K是分布数,ωkk是各高斯模谢谢阅读k2型的均值,Σk,为了减少计算量我们通常取=，感谢阅读这种方法并不明显影响计算的精度。分布数K通常取3到5。图4-1(b)是一个参谢谢阅读数为μ=[−2,3],σ=[1,0.5],ω=[0.4,0.6]的混合高斯分布的概率密度分布。感谢阅读(a)单高斯分布的概率密度(b)混合高斯分布的概率密度精品文档放心下载图4-1单高斯和混合高斯分布的概率密度4.1.2期望值最大（EM）算法如何从一个给出的样本空间，估计其混合高斯模型的各个参数，是背景建谢谢阅读模过程中的一个关键步骤。期望值最大化（ExpectationMaximization,EM）算法是参数估计的一种很感谢阅读重要的算法，它是一种当观测数据为不完全数据时求解极大似然估计的迭代算感谢阅读法，大大降低了极大似然估计的计算复杂度，但性能却与极大似然估计相近，精品文档放心下载具有很好的实际应用价值。EM算法主要应用于以下两种情况：第一，由于观谢谢阅读测过程出现的问题，使得样本有遗失，或者说样本不完整；第二，当似然函数感谢阅读非常复杂，使得求解困难，或者存在隐参数的情况。EM算法的基本思路是：似然函数是一个随即变量，随机变量直接求最大精品文档放心下载化不好计算，然而它的期望却是一个确定性的函数，优化起来比较容易。精品文档放心下载4.1.3使用EM算法进行混合高斯模型参数估计谢谢阅读下面我们阐述如何使用EM谢谢阅读观测值X={x1,x2,…,xN}，要估计一个混合高斯模型（式4-3）的参数θ=[μ，∑，谢谢阅读ω]，μ=[μ1,μ2,…,μK]，ω=[ω1,ω2,…,ωK]，∑=[∑1,∑2,…,∑k]。精品文档放心下载混合模型下的非完备log似然函数为：（4-4）由于在对数运算中包括了求和项，因此很难获得最大值。利用EM算法，精品文档放心下载Y={y1,y2,…,yN}感谢阅读式（4-3）可转化为:（4-5）然而由于隐含随机变量Y={y1,y2,…,yN}是未知的，因此必须获得该变量的感谢阅读分布。利用Bayes公式在假定初始参数θg=(ω1g,…,ωMg,θ1g,…,θMg)以及观测感谢阅读值条件下有：（4-6）式中（4-7）因此可得到：（4-8）上式中只有第一项与ωkkQ函数极大化精品文档放心下载可以分别极大化。（4-9）（4-10）（4-11）式4-9,4-10,4-11就是混合高斯模型EM算法的迭代公式。精品文档放心下载通常来讲，迭代收敛的条件有以下几种：1.设定阈值εL，当logL(t+1)−logL(t)<εL时，迭代收敛。感谢阅读2.设定迭代次数阈值Tmax,当迭代次数t>Tmax时，迭代收敛。谢谢阅读第二种方法相对较为死板，计算效率低。所以，本系统采用的是第一种方谢谢阅读法。4.1.4使用混合高斯模型对背景建模如果是在特定的光线下，那么即使考虑有噪声的情况，使用单高斯模型也精品文档放心下载足够建立像素的模型。但是当光线随时间变化时，使用混合高斯模型对背景进精品文档放心下载行建模是一个很好的选择。使用混合高斯模型对背景建模的方法是对背景中的每一个像素根据一个图感谢阅读像序列建立一个混合高斯模型，而不是将所有的像素建立为某个分布模型。然精品文档放心下载后对当前图像中的像素进行匹配，如果当前像素符合背景模型中的某个高斯分谢谢阅读布，则认为是背景，否则认为是运动物体。4.1.5运动区域的提取对当前图像逐像素的与背景模型进行比较，从而提取可疑区域。可疑区域谢谢阅读提取的具体过程为：1.初始化一个蒙板mask，蒙板各像素均为白色。2．首先将当前帧图像与背景模型相对应像素的均值参数μ相减，然后取绝对值感谢阅读作为偏差err。3．更新mask，先将err对角化得到err′。当err′≤5Σ1∕2时，mask对应像素设为感谢阅读白色；当err′>5Σ1∕2时，mask对应像素设为黑色。精品文档放心下载4.1.6图像的平滑滤波及图元分割通过以上方法提取的烟雾可疑区域比较清晰、完整。但是，仍存在一些少感谢阅读量的噪声和较强烈的光线变化所造成的干扰，需要进行滤波处理。精品文档放心下载滤波是图像处理时最常使用的一种处理手段。滤波的方法也有很多，可以感谢阅读在空间域中进行，也可以在其它变换域中进行。在空间域中滤波一般可分为线性滤波和非线性滤波两类。线性滤波器的感谢阅读设计通常基于对傅立叶变换的分析。非线性滤波器则一般直接对邻域进行操作。精品文档放心下载另外各种空间域滤波器根据功能的不同主要分为平滑滤波器和锐化滤波器。平感谢阅读滑可以通过低通滤波来实现。空间滤波器都是利用图像与模板进行卷积来实现的，主要步骤是：谢谢阅读1.将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合。谢谢阅读2.将模板上的系数与图像中对应的像素相乘。3.将所有乘积相加。4.将和（模板的输出响应）赋给图中对应模板中心位置的像素。感谢阅读平滑滤波通常在空间域中进行，通常使用的方法有线性滤波、中值滤波和精品文档放心下载自适应滤波等。我们采用了不同的方法对图像进行滤波并比较滤波结果。精品文档放心下载图4-2(a)中给出了一幅图像的一部分，其中所标的是一些像素的灰度值。感谢阅读现设有一个3×3的模板如图4-2(b)k0所在精品文档放心下载位置与图中灰度值为s0的像素重合（也就是将模板中心放在图中(x,y)位置），精品文档放心下载模板的输出相应R为：R=k0s0+k1s1+…+ksss(a)(b)(c)图4-2用3×3模板进行空间域滤波的示意图将R赋给增强图，作为在(x,y)位置的像素值，如图4-2(c)所示。如果对原谢谢阅读图中每个像素都进行这样的操作，就可以得到增强图中所有像素的新灰度值。精品文档放心下载如果我们在设计滤波器的时候给每个k赋予不同的值，就可得到不同的高通或谢谢阅读低通滤波效果。出于图元分割的考虑，我们希望尽量消除一切小像素图元的干感谢阅读扰。可以看出在这种情况下中值滤波器是最好的选择。为了尽量消除小像素图精品文档放心下载元的干扰，我们选择5×5的中值滤波器。这样绝大部分的小像素图元干扰已经精品文档放心下载被滤去了。这样可以大幅度减少下一步图元分割的计算量，有利于提高系统的谢谢阅读执行效率。在图像分割之前，我们先要定义图像中什么样的像素算是相邻像素。精品文档放心下载定义相邻像素通常有两种边沿连接的约定方式：4-连接方式和8-连接方式。在精品文档放心下载4-3(a)8谢谢阅读方向的44-3(b)8-谢谢阅读与当前像素点接触的8个像素点均认为是连接像素，如图4-3(b)所示。感谢阅读图4-3(a)4-连接方式示意图图4-3(b)8-连接方式示意图精品文档放心下载图元的面积相差非常悬殊。小面积图元的产生原因有很多：可能是干扰造精品文档放心下载成，也可能是小型物体或烟雾的非常早的初期阶段的图像。不管是那种原因，精品文档放心下载我们并不需要对所有的图元都进行分析，而只选择面积最大的若干图元进行分感谢阅读析。原因是如果是干扰，那么理所当然应该被过滤掉而不予考虑。如果是烟雾，感谢阅读那么烟雾的面积是在不断扩散的。通常来讲烟雾扩散的速度是比较快的，在很精品文档放心下载短的时间内烟雾区域就可以成为移动区域中面积比较大的部分。所以，只选择精品文档放心下载面积较大的若干图元进行分析，一方面并不影响系统判断的准确性；另一方面谢谢阅读也可以减少计算量，提高代码执行效率。我们称被选定的图元为可疑图元。下谢谢阅读面，我们要对图元的面积进行统计，从而找出面积最大的若干个图元作为可疑感谢阅读图元。在选择可疑图元的时候，我们制定了如下的规则：假设面积最大的图元感谢阅读的面积（像素数）为amax，第i个图元成为可疑图元的条件是：精品文档放心下载ai≥1/50amax将可疑图元提取出来后可以发现面积较大的可疑图元是烟雾区域，而面积感谢阅读较小的可疑图元是由于光线变化非常强烈而被质疑的区域。当然，整个图像中精品文档放心下载光线都有变化，我们已经较为成功的滤去了大部分光线变化和其它噪声所造成精品文档放心下载的干扰。4.2可疑图元的特征分析及烟雾判断本节将介绍如何对可疑图元进行特征提取及烟雾判断。目前，对烟雾进行精品文档放心下载识别方法的比较少。纹理分析是一种比较常用的方法，但是这种方法对图像的谢谢阅读质量以及可疑区域分割的效果要求比较高。我们所采用的是小波分析，颜色饱感谢阅读和度分析以及闪烁频率分析的方法，取得了比较好的效果。谢谢阅读4.2.1可疑图元的特征分析根据烟雾的半透明性和边界闪烁的特征，我们制定了三种特征提取和分析感谢阅读HSV颜谢谢阅读色空间对可疑图元和背景进行颜色饱和度能量分析以及利用图像帧序列对可疑感谢阅读图元进行边界闪烁频率分析。由于烟雾处于一种半透明状态，所以被烟雾笼罩的地方，图像的尖锐程度谢谢阅读较之背景会有很大的下降。这直接导致了该区域高频能量被削减，而低频能量精品文档放心下载增加。这里我们所说高频是指图像中锐度比较大的部分，通常是由物体的边角、精品文档放心下载纹理等构成；而低频是指图像中颜色或灰度相近的平滑区域。更确切的说高频谢谢阅读能量主要集中在图像中颜色或灰度变化梯度较大的部分；而低频能量主要集中精品文档放心下载在图像中颜色或灰度变换梯度较小的部分。小波分析的方法可以监视当前图像精品文档放心下载和背景图像之间高频和低频能量变化的情况。因此，我们提出了一种基于小波谢谢阅读分析的烟雾特征提取和分析方法。在实现的方法上，二维小波变换是从原始信号s开始在每个层次只分解精品文档放心下载上一层次的近似系数。但与一维小波变换不同的是，在每个层次进行分解的时精品文档放心下载候，需要在两个维度分别作用两次滤波器。这样就得到了四组系数［cAj,cHj,谢谢阅读cVj,cDj,］，其中其中cAj是第j层的近似系数，它是在两个维度都作用低通滤精品文档放心下载cHj,cVj,cDj分别是在横向作用低通滤波器、纵向作用高通滤波器精品文档放心下载得到的水平细节系数，横向作用高通滤波器、纵向作用低通滤波器得到的垂直感谢阅读细节系数和两个维度都作用高通滤波器得到的对角细节系数。所以在处理二维感谢阅读信号的过程中，需要分别去除横向的，纵向的和两个方向的关联信息，那么就谢谢阅读4-3(a)感谢阅读图中可以看出,cAj现在行上分别与低通滤波器滤波器Lo_D和高通滤波器Hi_谢谢阅读D感谢阅读滤波器Lo_D和Hi_D做卷积。然后在行上进行下采样，保留偶数行，得到系感谢阅读数［cAj+1,cHj+1,cVj+1,cDj+1］。精品文档放心下载小波重构是小波分解的逆过程，其数据传递方式如图4-4(b)所示。谢谢阅读图4-4（a）小波分解数据传递示意图图4-4（b）小波重构数据传递示意图图4-4基于小波的图像分解与重构4.2.2可疑图元颜色饱和度信息的分析可疑图元的颜色饱和度特征，是本文中烟雾判断的另一个判据。火灾发生谢谢阅读时，由于燃烧物，烟雾浓度，光线环境等诸多原因，烟雾的形态也会有所不同。谢谢阅读在燃烧物阴燃和热解的过程中经常会产生微小的液相颗粒，因此这时候烟雾为精品文档放心下载浅色；而在明火燃烧的过程中，经常产生固相的含炭颗粒，这时其烟雾为黑色。谢谢阅读所以火灾发生的初期，烟雾颜色较浅，有半透明性，背景中物体的颜色饱和度感谢阅读在经过烟雾后会得到一定程度的削弱。所以，在系统中，我们利用烟雾的这一精品文档放心下载HSV颜色空间下进行的。谢谢阅读在进行颜色饱和度信息分析之前，我们也先规定一个区域的颜色饱和度能精品文档放心下载量ES。如式4-10所示：（4-12）式中，S(x,y)表示在HSV颜色空间下(x,y)点的颜色饱和度SR的颜色精品文档放心下载饱和度能量就是区域中各像素颜色饱和度S的平方和。进行颜色分析前，先要将当前图像与背景都从RGB颜色空间转换到谢谢阅读HSV谢谢阅读感谢阅读和度的变化可以作为烟雾判定的另一个判据。4.2.3可疑图元边界闪烁频率的分析在可见光波段对火焰的图像型探测技术中，火焰的闪烁特性经常被用来作谢谢阅读为探测对象。火焰的闪动表面上看来似乎是杂乱无章的，事实上火焰信号的频感谢阅读谱特征有着特有的规律。许多研究人员对不同尺寸、形状的房间进行了多种材谢谢阅读料的火灾试验，发现在火灾初期出现明火以后，火焰的主要频率为8-12Hz，同精品文档放心下载时火焰的频率受燃烧物、房间形状、房间尺寸的大小，环境的变化等因素影响感谢阅读不大。因此，利用火焰的闪烁频率作为火灾识别的一个判据是非常有用的。烟谢谢阅读1-3Hz精品文档放心下载干像素点，然后对其进行分析。如果这些像素点，在属于可疑图元和不属于可精品文档放心下载疑图元之间变化，那么就可以认为可疑图元具有的闪烁特性。但是，这种探测感谢阅读是具有很强时效性的。因为烟雾是呈蔓延的状态不断扩散的，所以在较短的时精品文档放心下载间内烟雾的边界就会扩大到一个更大的区域，从而包括了初始设定的观测点。精品文档放心下载我们在边界闪烁频率的探测上设定一个时间有效值为2秒。也就是说我们在设精品文档放心下载了观测点后，仅仅考虑的其后2秒钟内采集的图像信息。根据这2秒钟内采集谢谢阅读的图像信息来判断可疑图元边界的闪烁特性。3Hz谢谢阅读大于等于6Hz12fps精品文档放心下载中截取有可疑图元的连续图像24谢谢阅读连续帧中的可疑区域进行处理和分析。首先，利用背景模型，对连续帧序列进行可疑运动区域的提取。然后再对谢谢阅读提取的可疑区域进行中值滤波。接下来，对各帧可疑区域进行图元分割，并对感谢阅读各帧中图元的面积进行统计，只保留面积较大的图元。4.2.4烟雾的综合判断任何一种探测技术最终的目的都是对被探测的物体进行分类识别。火灾探谢谢阅读测部分的输出是一种决策，它将指导系统的联动部分做出相应的下一步动作，感谢阅读如报警，灭火等措施。下面，将讲述怎样综合上面各种特征判断可疑图元是不谢谢阅读是烟雾。我们使用高低频能量，饱和度能量和闪烁频率这三个特征值组成的特谢谢阅读征向量对烟雾进行综合的判断。Tel,Teh，当可疑图元与背景的精品文档放心下载高低频能量比α1=EL1b/EL1a和αh=EH1b/EH1a满足α1≥Tel且αh≤Teh时，系统认精品文档放心下载为该可疑图元可能是烟雾。通过对样本进行实验研究，我们设定阈值初始值如下Tel=1.2，Teh=0.8。谢谢阅读1≥1.2且αh≤0.8谢谢阅读时，我们认为该可疑图元可能为烟雾。需要注意的是当水蒸气，阴影等现象出现时，也可能造成类似的高低频能感谢阅读量变化，从而给判断带来干扰。因此，这个条件是判定可疑图元为烟雾的必要精品文档放心下载条件，但并不是充分条件。对颜色饱和度能量特征值判断规则：当可疑图元与背景的颜色饱和度能量谢谢阅读比αs=ESb/ESa满足αs≤Tes时，系统认为该可疑图元可能是烟雾。感谢阅读通过对样本进行实验研究，我们设定阈值Tes=0.8，也就是说当αs≤0.8谢谢阅读时，可疑区域可能是烟雾。进入监控区域的移动物体多种多样，如果移动物体本身的颜色饱和度很小，精品文档放心下载那么就会干扰系统的判断，因此这条判断规则也仅是一个必要条件。边界闪烁感谢阅读fk频率特征值判断规则：当可疑图元的半面边界平均闪烁频率满精品文档放心下载Tffk1Tfh1fk及对样本进行的实验研究。我们设定阈值Tf1=1,Tfh=3。也就是说，当3的时候，可疑图元可能是烟雾。感谢阅读我们需要综合上面几个特征值更加准确对烟雾进行判断。只有可疑图感谢阅读元满足上面三个判断规则，才能被判断为烟雾。也就是说，本系统认为可疑图精品文档放心下载元k是烟雾的充分必要条件是该可疑图元同时满足以下几点：感谢阅读1.可疑图元k和对应的背景区域的高低频能量比αlk=EL1k,b/EL1k,a,αhk=EH1k,b/谢谢阅读EH1k,a满足αlk≥1.2且αhk≤0.8。2.可疑图元k和对应的背景区域的颜色饱和度能量比αsk=ESk,b/ESk,a,αsk≤精品文档放心下载0.8。fkfk3.可疑图元k的半面边界平均闪烁频率满足：1﹤﹤3。精品文档放心下载图4-5烟雾探测的软件流程图当然，必要条件越多，系统的误报率就会越低。但是判断条件增多可能会谢谢阅读导致系统的可靠性下降，也就是漏报率提高。因此，合理的制定判断规则，设精品文档放心下载定判断规则的数目，从而在误报率和可靠性之间进行权衡考虑是非常重要的。谢谢阅读烟雾判断的整体软件流程如图4-15所示。对可疑图元特征值的提取和分析是感谢阅读烟雾探测中最重要的工作。准确有效的特征值提取，才能保证烟雾探测的高可精品文档放心下载靠性和低误报率。4.3阴燃的红外图像探测火灾发生初期阶段的另外一种典型的物理现象是阴燃。阴燃产生的红外辐谢谢阅读射主要集中在0.95μm-2.0μmCCD精品文档放心下载只允许波长大于0.85μm精品文档放心下载谢谢阅读波段图像中对阴燃的探测构成了系统的另一“目”。跟烟雾探测相同，红外探测谢谢阅读过程同样分为三个阶段：图像获取和预处理阶段，特征提取阶段以及阴燃的判精品文档放心下载断阶段。4.3.1特征提取根据火灾火焰特点，以及特征提取的可行性，选取了以下四个特征作为判谢谢阅读别火灾的判据。圆形度：圆形度可以衡量物体形状的规则程度。火灾火焰形状不规则，而感谢阅读大部分干扰源（如烟头，灯光等）形状规则程度较高。比较常用的圆形度是周感谢阅读长的平方和面积的比，为了表达更直观，我们加一个系数1/4π。即：感谢阅读（4-13）其中Ck表示编号为k的图元的圆形度，Pk表示图元的周长，Ak表示其面积，K谢谢阅读为图像中的图元个数。在具体计算中，周长可以根据其边界链码得到，面积可感谢阅读以根据图元内的亮点个数得到。当物体的边界为圆形时，其圆形度为最小值1，精品文档放心下载物体边界的复杂程度越高，其圆形度的值越大。面积变化：检查连续两幅图像的各图元亮点个数，判别可疑区域面积是否谢谢阅读为增大趋势。增长率Gk可由下式获得：（4-14）其中Size(bk,j)表示第i幅图像中标号为k的图元中亮点个数。Gk,j为正表示面感谢阅读积是增长的,Gk,j为负表示面积减小。取连续10组面积变换率，求面积增长的感谢阅读组所占的比例，也就是面积增长比例Gk。形体变化：火灾火焰应该有较明显的抖动，也就是说相邻图像的形体应该精品文档放心下载有比较明显的变化，这种特征可以通过前后两幅图像中各对应图元的相似度ξk,j谢谢阅读来衡量，ξk,j可由下面的公式获得：（4-15）其中，bk,j（x,yikx,y精品文档放心下载该像素是亮点则bk,j（x,y）为1，否则为0精品文档放心下载焰或阴燃区域的边缘会形成火焰尖角，火焰尖角的顶点是局部极值点，也是尖感谢阅读pnpn的值来实感谢阅读pnpn表示尖角某一行的亮点个数，谢谢阅读了避免对同一尖角的重复计数，火焰尖角的宽度应该设置上限。尖角的高度也精品文档放心下载应该设置下限，以排除噪声的干扰。尖角的个数是判断可疑区域是否为火焰的精品文档放心下载一个比较有效的判据。4.3.2阴燃的判别根据提取的各图元空间和时间上的特征进行火灾判别，我们建立一系列的精