基于扩展分形特征的图像型火灾检测

针对火灾检测中存在的不稳定及误判率高的问题,提出一种基于扩展分形特征的图像型火灾检测算法。首先在图像的HSI颜色空间进行火焰疑似区域的分割,然后采用文中提出的扩展分形特征计算方法计算图像扩展分形特征,利用该特征对目标事物对比度和大小尺寸敏感的特性,对火焰区域进行再次分割,得到最后的火焰区域。实验结果表明,该算法运行效率较高、误报率较低,适用于多种场合的火灾检测。     

一种改进的帧差法实现火焰目标分割

针对传统船舶火灾报警系统采用的传感器在远离火灾源时很难探测到初期火灾的特性,提出了利用摄像头模式识别的方法来探测火源的构想,将顶置鱼眼摄像头作为图像传感器,在一个较大的范围内探测初期火灾,提出了一种基于火焰闪点位置的交叉性与聚合性的帧差算法,实现火焰目标分割识别.该方法是在实时视频流中,对连续两帧图像进行帧差,根据闪点位置的交叉性排除运动物体的干扰,再根据闪点的聚合程度排除一部分游离的干扰闪点,最后得到疑似火焰区域.对疑似火焰区域二值化、抽取轮廓、再由种子点位置确定火焰外形.此法能够高效地从视频图像中分割出火焰,从而为火灾的初期预防报警提供高效识别手段.     

基于红外热成像的隧道火焰检测技术研究

精准的火焰检测是有效避免火灾发生的关键,针对传统的火灾探测算法在公路隧道等大空间环境中存在及时性与准确性相互制约的问题,通过研究隧道火焰初期在图像中呈现的静态和动态特征,提出了一种基于红外热成像的公路隧道火灾初期火焰检测方法。利用温度阈值获取疑似火焰区域,根据红外图像在引导滤波器作用下降噪,同时利用区域增长法分割疑似火焰区域;从疑似区域中提取的特征值构成特征向量,进行数据归一化提高SVM收敛速度;利用人工蜂群算法优化参数。结果表明:ABC-SVM能够实现公路隧道火灾初期的火焰识别,检测正确率相较于RBF方法提升了2.26%,运行时间缩短了2.29 ms;检测正确率相较于SVM方法提升了0.87%,运行时间缩短了2.22 ms。本方法可以对初期隧道火灾进行快速、有效检测,并有良好的环境适用性。     

图像型火灾火焰探测原理

根据火灾火焰的颜色特性、闪烁频率特性、形态变化特性及其发生发展在图像上所表现出来的趋势特征,设计分析了图像型火灾火焰的序列帧识别原理,并结合工程应用的分类特性,论述了图像型火灾火焰的干扰及其使用图像的小块分割算法和外形判断的干扰排除方法.     

基于U-Net深度神经网络的早期火灾烟雾自动分割方法

在火灾事件监测中,为了减少数据处理量、加快探测速度,需要先分割出疑似烟雾区域。传统的烟雾分割算法大多需要设置阈值进行处理,算法的环境适应能力还需进一步提升。在研究中,使用U-Net结构的深度神经网络进行早期火灾烟雾的自动分割,通过半自动算法人工辅助分割出烟雾区域的图像样本,基于深度神经网络对分割烟雾区域进行学习,得到原始视频帧到分割结果的映射模型,并据此模型进行烟雾区域分割。在测试集上的分割实验结果表明该方法与传统方法相比,不需要设置阈值,自动化程度更高,分割速度极快,在疑似烟雾区域分割任务中性能较好。     

一种HSI空间基于模糊聚类的火灾彩色图像分割算法

针对通用模糊聚类算法进行彩色图像分割存在对初值敏感,迭代过程耗时等问题,在HSI空间结合火焰图像分布特征,采用平均值法进行初值优选,构造抑制算子和抑制因数对火焰无关区域S和I分量进行有效抑制,采用直方图聚类后进行数据融合等方式,最终实现彩色火灾图像分割。实验表明,该算法提高了彩色火灾图像分割的准确性和收敛速度。     

建筑火灾顶棚射流的数值模拟及火焰扩展长度处理方法

探讨了建筑火灾数值模拟中常用的火焰区域获取方法及其优缺点。通过火灾动力学模拟软件(Fire Dynamics Simulator, FDS)对建筑火灾中的顶棚射流现象进行了模拟计算，其中考虑了不同火源热释放速率与不同火源距顶棚高度等条件的影响。分别采用连续图像法和温度阈值法获取了数值模拟中顶棚射流火焰扩展长度的数据，并与文献中基于试验建立的火焰扩展长度预测模进行了对比。结果表明：通过温度阈值法获取的火焰扩展长度数据受阈值取值的影响较大。通过连续图像法获取的火焰扩展长度数据可以较好地反映出火焰扩展在不同火源热释放速率及不同火源距顶棚高度等条件下的动态变化情况，与前人建立的火焰扩展长度预测模型之间的吻合较好，表明通过连续图像法获取的火焰扩展长度数据较为准确。建筑火灾数值模拟中的火焰扩展长度可通过基于单位体积热释放速率的连续火焰图像获取。研究结论可为建筑火灾数值模拟中火焰燃烧区域的确定提供参考。     

林火报警图像中火源点确定方法研究

通过分析早期森林火灾烟雾图像的运动特征,提出了一种基于数字图像处理技术的森林火灾火源点确定方法。通过对早期报警图像RGB模型进行分量提取并各自直方图均衡化,获得了其中烟雾区域和背景区域的灰度特征,进而根据烟雾区域的连通性选用区域生长法则,分割出独立的目标图像,最终使用深度优先搜索算法遍历整个烟雾区域,确定其最低像素点,即火源点,完成林火的自动定位。结果表明,此种定位方法的准确率达到90.8%。     

基于彩色图像的林火图像火焰分割研究

结合实际林火图像的特点，提出了一种基于彩色图像分割策略的林火图像的火焰分割算法。该算法首先将图像转化为HSI彩色模型，然后根据各个分量的特点进行分割，并且进行了仿真实验，实验结果表明此算法能够很好地将火焰从复杂的背景中分割出来，克服了基于灰度图像分割不能准确分割烟雾和火焰的弊端，为今后对林火图像进一步分析提供了良好的基础。     

一种基于LVQ神经网络与图像处理的火焰识别算法

针对传统火灾探测技术存在的不稳定、误判率高等缺点,通过分析室内火灾图像与常见干扰光源图像的特点,提出一种基于人工神经网络的火焰图像检测技术。对火焰图像的基本特性进行分析,利用火焰图像序列的面积重叠率和中心相对移动率以及颜色等信息,结合实现学习向量量化(LVQ)神经网络融合技术,对视频序列图像中火焰的自动检测。仿真试验结果表明,基于LVQ神经网络的信息融合算法的网络收敛速度较快,有较高的火灾火焰识别准确率。     

装置进气口宽度对不同尺寸油盘火旋风燃烧特性影响的研究

为探究进气口宽度对火旋风燃烧特性的影响，利用自然驱动的四面边墙夹缝式装置对不同进气口宽度使用１５０，２００，２５０ mm 3种直径进行实验研究。由燃料质量随时间变化曲线得出准稳态阶段火旋风的质量燃烧速率；利用摄像机记录火焰的连续图像并获得火焰高度。结果表明:针对实验室小型火旋风（150~250 mm），在进气口宽度为35 mm左右时，火旋风的燃烧速率最大，即火旋风的燃烧强度存在1个最佳的进气口宽度；当火焰高度达到最高时，环量也存在1个临界值。     

外墙保温材料数值模拟研究

根据外墙保温材料具体的工程参数为依据,对挤塑型聚苯乙烯(XPS)、膨胀型聚苯乙烯(EPS)和聚氨酯(PU)三种材料的燃烧参数进行设定,设定火源为从窗口喷射而出的火焰,运用FDS软件进行数值模拟与分析。经过模拟发现:外墙保温材料在竖向燃烧中,火焰前锋高度呈现抛物线式增长,y=at2+bt+c,前期增长迅速,后期逐渐平稳。火焰前锋速度按照线性变化,vp=αt+β。在整个燃烧过程中,火焰前锋速度平稳的降低。XPS板导热系数最好,各测点的温度上升最慢,EPS板蓄热系数最好,所以其温度曲线最为平稳。     

低气压下火焰视频图像特征研究

为了进行非密封飞机机舱内视频火灾探测技术的研究,借助中国科学技术大学QR0-12步入式环境低气压试验舱开展低气压下(100kPa,90kPa,70kPa,50kPa和30kPa)火焰视频图像特征研究。在实验舱中用正庚烷作为可燃物进行点火实验,拍摄火焰视频,研究低气压环境下火焰的颜色、空间变化、运动、相对稳定性、边缘粗糙度、相邻帧火焰区域面积变化率、面积重叠率、相关性特征。实验结果表明,火焰的颜色、空间变化特征不会随气压变化而变化;而火焰动态特征等都会因气压的不同而发生变化。因此,火焰的颜色和空间变化特征在低气压环境中仍可用于火焰区域分割和识别,而其他动态特征会随着气压发生变化,不能用常压下的方法来训练分类模型,但仍可以用以区别火焰和静止的疑似区域。     

多火源火旋风相互作用的实验研究

为研究多火源条件下火旋风的相互作用,利用四面边墙夹缝式实验装置对3种不同直径油盘形成的火旋风进行实验研究。由电子天平记录的燃料质量随时间变化曲线,得到准稳态阶段火旋风的质量燃烧速率;利用摄像机记录的火焰连续图像,获得火焰高度;基于实验现象及实验数据对质量燃烧速率、火焰高度和火焰形态的分析,提出多火源火旋风质量燃烧速率和火焰高度的半经验线性关系式。研究表明:大直径油盘形成的火旋风比小直径油盘更容易受到拖拽力和涡量的作用影响。     

活动板房全尺寸火灾实验研究

通过两次板房火灾试验,分析探讨板房的屋面材料和墙板材料的选用、室内可燃物的控制、板房之间的间距、板房之间设防火隔板以及板房的整体结构耐火等问题。得出:(1)板房的屋面材料建议选用:单层彩钢板+阻燃EPS泡沫板+石膏板吊顶。(2)板房中相邻房间之间的隔墙板,建议选用双层彩钢岩棉复合板等;其它墙板选用双面彩钢阻燃EPS复合板。(3)室内可燃物方面注意控制室内可燃物的种类和数量及其分布状况。(4)板房之间的间距考虑尽量放宽,同时尽量缩短房前屋檐的跨度。(5)板房之间设防火隔板可以有效地阻止火焰的蔓延,其防火效果显著。(6)板房整体结构具有一定的耐火功能。