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1.
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。 相似文献
2.
空气污染是一个全球性的问题,并且具有深远的环境影响。暴露于空气污染会对人体健康产生许多不同的影响,理解空气污染的健康效应又是一个复杂命题,既要考虑不同类型的污染物同时也要考虑相关疾病的复杂性。然而越来越多的研究表明,表观遗传学在空气污染相关疾病的发生、发展中发挥着重要的作用。空气污染物可引起DNA甲基化、组蛋白修饰和miRNA表达等表观遗传学改变,这种改变往往发生在疾病产生的早期,因此相关研究不仅可以了解疾病的发病机制,而且还为疾病早期诊断和预防筛选可能的标志物。本文综述了表观遗传学的几种修饰方式和空气污染物造成不良健康损伤机制的一些研究进展。 相似文献
3.
视频图像火灾探测技术因其探测效率高、响应速度快等优点而被广泛应用,但普通摄像机无法拍摄零照度(黑暗)甚至低照度环境下的烟雾图像。而火灾发生时往往先产生烟雾,若能实现火灾早期的烟气探测将有利于预防火灾规模的扩大和人员财产的损失。利用红外摄像机结合红外发射灯来成像以完成对火灾的探测,具体探测过程为:首先利用中值滤波去除原始灰度图像中的噪声;其次利用三帧差分法提取烟雾前景;然后通过Local Binary Patterns与灰度共生矩阵分别获取烟雾纹理的局部和统计特征;最后将烟雾纹理特征输入Fisher分类器以识别烟雾与非烟雾(如水汽、飞尘等),并及时发出报警信号。设计有无环境风和人为干扰环境下的烟雾与水汽试验,利用烟雾运动的不规则性与扩散性、图像的Gabor特征、LBP尺度验证所用纹理特征。结果表明,从分类正确率和响应时间看,在低照度环境下所用纹理特征优于其他烟雾特征法。另外,通过调节相机与火源之间的距离,可得到应用于实际工程的红外摄像机最佳安装距离。 相似文献
4.
6.
烟雾探测是预见火灾隐患的重要手段,具有快速响应和非接触等优点,但现有方法在减少计算量和减少误报上尚需改进。提出了一种基于运动块追踪的视频烟雾探测方法。采用混合高斯模型对背景进行建模,提取可疑运动区域并划分运动块,根据运动块灰度变化及与周围8邻域运动块的灰度梯度,筛选需要全程跟踪的目标运动块。在随后追踪过程中,分析各个运动块的运动方向、灰度衰减变化及半透明性特征,综合各特征值对烟雾进行判断。在测试烟雾视频中,60帧内便可以探测到烟雾块,而在干扰视频中只出现了1次误报。试验结果表明该方法减少了计算量,提高了烟雾检测的准确性,降低了误报率。 相似文献
7.
8.
近几十年,我国经济建设高速迅猛发展,楼房高了、汽车多了、道路宽了、口袋鼓了,但同时,我们的生存环境也差了。如今,厚厚的灰霾像一个硕大无边的盖子整天罩在我们许多城市的上空,即使那些戴着"环保模范城市"、"生态示范区"、"生态市"、"宜居城市"桂冠的城市也是如此。我们的城市病了,钢筋水泥森林间流动的是污浊的空气。如果 相似文献
9.
10.
采用电称冲击低压系统(ELPI)将无烟室和吸烟室内的空气颗粒物(0.03~10.00 μm)分成12级,对其粒子数和质量浓度进行测定.结果表明,吸烟室PM0.03~10.00的日平均粒子数和质量浓度分别是无烟室的1.50、1.13倍.烟草烟雾对室内颗粒物粒子数的影响集中在0.03~1.00 μm粒径段;对室内颗粒物质量浓度的影响表现为双模态结构,峰值分别在0.20~0.70、5.00~8.20 μm粒径段.烟草烟雾颗粒物的粒子数和质量浓度随烟雾消散时间的增加而减少,粒径越小,减小的越明显;烟草烟雾颗粒物在室内消散缓慢,会在长时间内造成影响,应引起足够关注. 相似文献