基于传感器十字交叉式排布的飞机货舱早期火源定位研究

摘 要：提出一种早期火灾火源定位方法,用于飞机在高空航行时低温低压状态下的货舱火源定位情形。该方法基于传感器十字交叉式排布,利用传感器检测到烟雾信号的延迟间隔,计算烟雾传播位移差,溯源定位火源位置。可在火灾发生早期阶段,精确定位火源,有效减少灭火剂的投放量,减轻灭火剂残留物对大气环境的损害,促进绿色民航建设。为验证定位算法的准确性,采用PyroSim火灾模拟软件按1∶1建立了A330-300后下货舱模型,随机选取20个火源点,在低温低压状态下火源定位平均相对误差为2.44%。结果表明,该定位方法定位精准度高,适用于飞机货舱火源探测,具有良好的可行性。     

视频烟雾火灾探测技术研究趋势

介绍了视频火灾探测技术的系统构成,分析了烟雾图像特征,并从像素级特征提取和区域级特征提取两方面介绍了近几年来国内外视频烟雾探测算法研究的情况.此外,设计并开展了多种火源发烟实验及灯光干扰实验,在此基础上建立了典型烟雾和干扰源视频库,为视频烟雾探测的烟雾图像特征的选择和特征参数训练提供参考数据.     

低气压环境下飞机货舱轰燃规律的实验研究

为研究低气压环境下飞机货舱火灾发展至轰燃的内在规律,利用1/4体积标准飞机货舱在海拔4 260 m、气压60 kPa的环境下开展了一系列火灾轰燃实验。选择航空煤油作为主燃料,以单壁瓦楞纸箱被引燃作为轰燃发生的判据,研究低气压环境下不同火源尺寸对轰燃的影响。通过对飞机货舱内热烟气层平均温度、地板所受辐射热通量、燃料热释放速率和烟气体积分数的测量和分析,探讨低气压环境下轰燃发生的临界条件和表现形式。结果表明,火源尺寸的增大提高了轰燃发生的可能性和轰燃的剧烈程度,在达到引发轰燃所需的临界火源尺寸后,继续增大火源尺寸会使轰燃发生的时间提前;60 kPa压力环境下飞机货舱轰燃所需的临界条件为：上部热烟气层平均温度达到553.5 ℃,地板所受辐射热通量达到19.85 kW/m2。     

低照度室内烟雾的计算机视觉检测方法

为实现低照度室内火灾的早期预警,提出一种计算机视觉检测方法。通过摄像头获取图像,采用自适应中值滤波对图像进行去噪,采用直方图均衡化进行增强,并采用基于改进学习率的混合高斯模型提取烟雾区域,对所提取烟雾的纹理特征、运动方向特征以及面积特征进行融合,采用基于支持向量机的识别算法对烟雾与干扰物进行分类检测。实验结果表明,该算法可以有效区分烟雾与干扰物,有较高的识别率与鲁棒性。     

一种结合纹理特征的极化SAR图像分类方法

为充分提取极化SAR图像中的信息来提高极化SAR图像分类精度,首先通过极化目标分解得到多个参数组成极化分解特征向量,然后提取纹理特征值得到纹理特征向量,最后将纹理特征向量与极化特征向量组合成新的特征向量,利用支持向量机SVM方法进行分类。对Radar Sat-2的Pol SAR数据进行分类实验,并对分类结果进行定性和定量比较分析。实验结果表明纹理特征与极化特征结合用于极化SAR图像分类可以提高分类精度。     

基于多特征融合的自适应烟雾检测算法

烟雾检测技术在火灾早期预警阶段发挥着重要的作用,准确快速地烟雾检测算法具有非常重要的实际应用价值。针对现存的烟雾检测算法抗干扰能力差、实时性不强、复杂场景下适应性差的问题,本文提出基于多特征融合的自适应烟雾检测算法。首先,算法通过改进的三帧差分法提取基于图像块的运动区域;其次,提取烟雾图像块的HSV颜色特征、纹理特征、能量特征、面积变化率和LBP特征,多特征融合之后通过支持向量机(SVM)算法训练烟雾检测模型,进行烟雾检测。为了有效评估基于多特征自适应的烟雾检测模型的有效性,在复杂的烟雾场景中进行试验,试验结果证明该烟雾检测算法具有良好的鲁棒性。     

基于灰度共生矩阵的纹理特征值提取

图像分类识别的常用方法是先提取图像特征,再进行特征值的归类。图像特征包括几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征等等。本系统主要针对图像的纹理特征进行提取、分析,通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理,利用灰度共生矩阵产生的四个纹理特征值使其能有效的描述相应图片的纹理特征,最后实现具有显著纹理特性的图像的分类识别。     

基于KNN算法的飞机货舱复合火灾探测系统设计

针对飞机货舱烟雾探测器探测参数单一、误报漏报率高、无可视化交互等问题,设计了一款使用树莓派开发的复合火灾探测系统。以树莓派为嵌入式控制中心,连接CO传感器、TVOC传感器、PM10传感器进行数据采集;采用KNN算法进行多传感器数据融合,输出结果为有火与无火,准确率达到98%,并将处理后的数据存入SQLite数据库;树莓派搭建Web服务器并接入机载服务器局域网,设备通过访问HTML网页,实现可视化界面的交互。经试验测试：在高为2 m的货舱该系统可在46 s内发出告警指示,功能指标满足货舱火警探测的设计要求,并且漏报率为0,误报率低于1%,可为机载火警探测系统设计提供良好方案。     

火灾检测系统发展的现状分析及展望

目前图像型火灾烟雾探测技术还不够成熟,在实际应用中,容易出现误报漏报现象。针对现阶段图像型火灾烟雾探测在实时性和准确性方面存在的问题进行分析,并阐述了图像型火灾烟雾探测技术的优势及关键问题。     

空运锂离子电池热解气体探测效果对比分析

通过对锂电池热解气体的成分和浓度分析,选取CO和CH4作为探测气体,对比不同火灾探测器的锂离子电池热解气体探测效果。选取空客A320型全货机为模型构建仿真模拟环境,并按照1∶2比例设计中尺度实验平台,通过仿真模拟和实验手段对锂离子电池热失控探测情况进行分析。仿真模拟得到CO和CH4气体探测器报警时间分别为40s和51s,与实验结果基本一致。探测时间符合FAA对于飞机货舱火灾探测器的要求,可为探测技术的研究提供理论指导。     

飞机货舱典型可燃物燃烧火灾特征参数试验研究

摘 要：光电式火灾烟雾探测器是目前民用飞机货舱使用的主流火灾探测器,是保障飞机安全运行的关键,该探测器是基于烟雾颗粒对光的散射信号来进行报警的,但是由于空气中悬浮颗粒物（水蒸气或灰尘等）也具有散射效应,同样会触发火灾探测器发生报警,这种原理上的缺陷造成的误报情况时有发生。通过对飞机货舱典型燃烧物瓦楞纸片、榉木和棉绳的蓝光散射功率（表征为表面积浓度）、红外光散射功率（表征为体积浓度）和颗粒物索特平均粒径火灾特征参数进行分析,为复合探测器的研发优化火灾特征参数。结果表明：在常压条件下,蓝光和红外光对颗粒物浓度的变化有很好的响应,索特平均粒径可以区分火灾烟雾颗粒和非火灾烟雾颗粒,可以有效降低误报率。     

图像型火灾探测技术浅议

介绍了图像型火灾探测技术的基本原理和应用范围 ,并介绍了一种使用通用闭路电视摄像机视频进行检测的图像型火灾探测技术——可视烟雾探测系统 (VSD) ,以及该项技术的应用 ,分析了该系统在保护范围以及清除环境干扰方面的特点和能力。此外 ,还探讨了以该系统为中心的远程图像火灾探测技术等问题     

自然通风对高大空间内早期烟气运动规律的影响

采用实体试验的方法,选用木材、棉绳和正庚烷试验火,在大空间建筑中进行早期火灾试验。试验人员在密闭无干扰和7m自然通风条件下对不同火源以及高大空间内不同火源位置分别进行了试验,对试验火的烟气温度进行了分析研究,总结了外界环境干扰和不同火源位置对早期火灾烟气在高大空间建筑中运动的影响,为高大空间建筑物火灾探测报警设备选型及设置提供设计依据。     

基于图像增强与多特征的森林火灾烟雾检测算法

针对目前森林火灾烟雾检测算法存在的不足,提出基于图像增强与多特征的森林火灾烟雾检测算法。该算法利用小波变换后不同尺度高频分量之间的相关度对小波系数进行修正,并通过小波重构实现图像增强;计算图像的分形特征和基于灰度共生矩阵的图像纹理特征作为烟雾识别的特征;把特征输入支持向量机,通过机器学习和大样本量实现火灾烟雾的识别。复杂背景下的森林火灾烟雾检测结果表明该算法能够有效实现森林火灾烟雾检测。     

纹理辅助的SAR图像SVM分类

针对SAR图像的问题设计了一种基于灰度共生矩阵的纹理特征提取辅助SAR数据进行SVM分类的方法。首先,采用Enhanced Frost滤波法进行噪声抑制处理,通过基于灰度共生矩阵的典型纹理特征的分析和比较,独立主成分分析法去除各纹理特征之间的相关性,选择信息量最大的一个主成分与经过HSV彩色合成后转换为新的RGB图像;然后对变换后的RGB图像和新RGB图像分别执行SVM分类与最大似然分类,并进行精度比较。利用SAR数据进行了实验,证明了本方法的有效性。     

三峡升船机承船厢室消防系统应用研究

针对三峡升船机承船厢室内复杂环境,分析火灾形成原因、特点及探测扑救难点。介绍承船厢室的消防系统设计,重点介绍图像火灾探测技术和图像火灾定位技术,详细说明设备布置、报警联动机制、自动喷射机制能等方案设计,以及运动火源持续跟踪定位功能、火焰轮廓往复摆动功能等核心功能。并通过实验验证了设计的可行性。     

基于仿生模式识别算法的海洋微藻识别研究

依据微藻个体及成像的特点,给出了矩形度、能量、熵、惯性矩、相关度和局部平稳度等形状和纹理参数作为识别的特征值,并利用仿生模式识别算法对海洋微藻实现自动识别。利用文中给出的方法,对在海域中随机采集的不同形状、大小、纹理的微藻混合图像进行识别实验,结果显示,该方法能够准确识别出图像中不同种及同种不同状态下的藻体,说明该方法在微藻图像识别中是有效和可行的。     

基于图像型的火灾烟雾检测技术研究

为了提高基于图像型火灾烟雾检测的准确性和实时性,提出了一种基于支持向量机的火灾烟雾检测方法。首先对图像进行增强处理,再通过累积差分法对运动区域进行检测,再基于烟雾的扩散性,对烟雾和干扰源进行初判,然后对提取的目标区域进行特征提取,最后基于支持向量机对烟雾和干扰源进行分类检测。仿真实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率。     

一种基于连续帧图像质心运动的火灾探测方法

针对传统视频火灾探测方法误报率高、适用性弱的缺点,根据火焰在连续帧图像上的质心运动规律,提出了一种新的火灾探测方法。先利用RGB-HSI颜色模型筛选出单帧图像中的疑似火焰区域,再结合区域跟踪算法和质心轨迹统计得出火焰的质心运动规律,从而实现火灾连续探测。实验证明,该方法能够排除常见干扰源的影响,对于室内火灾探测具有一定的实用价值。     

基于连续帧图像面积变化的火灾探测方法

针对传统视频火灾探测方法误报率高、适用性弱的缺点,基于火焰在连续帧图像上的面积变化规律,提出了一种新的火灾探测方法。首先利用RGB-HSI颜色模型筛选出单帧图像中的疑似火焰区域,再结合区域跟踪算法和面积极大值统计计算出疑似火焰区域的闪烁频率,从而实现火灾探测。酒精火和远距离强光背景下的火焰探测实验证明:该方法能够排除常见干扰源的影响,对于室内火灾探测具有一定的实用价值。