基于视频图像的校园火灾探测研究与应用

高校消防甚为重要,传统火灾探测方法存在局限性,基于视频图像的火灾探测方案,提出一种背景自动更新目标提取法以及改进的支持向量机分类识别方法．将图像型火灾视频监控与计算机技术结合起来实现火灾监控系统的智能化。实验结果表明,分类速度和识别准确率都有所提高。     

人工神经网络在火灾探测中的应用

火灾的早期探测是较为复杂且具有重要意义的研究课题。针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于人工神经网络技术的火灾自动探测系统,即采用黄金分割优选法对网络隐含层节点数进行优选,采用优于BP算法的LM算法进行网络学习训练。实验结果表明不仅这种系统具有拟合精度高和运算速度快等优点,且探测效率良好。     

基于神经网络的网络传感器火灾报警系统

为降低火灾报警系统的漏检、误报,本文利用网络化多传感器技术设计了数据融合模块,基于神经网络BP算法良好的非线性映射能力,对温度传感器、烟雾传感器和一氧化碳传感器同时探测的数据进行智能化融合处理。结果表明：该火灾报警系统能准确地识别火灾信号,明显减少了误报和漏报率。     

光电火灾探测器综述

我国当前的火灾形势十分严峻，火灾早期探测对于火灾扑救及火场人员逃生都十分重要。随着经济的迅速发展，当前建筑空间结构及布局呈现多样化，文章介绍了各种光电火灾探测技术的探测原理，并对不同类型光电火灾探测技术在不同建筑空间形势下的适用性进行了综合讨论和分析。     

极早期烟雾探测报警系统在烟草工业建筑应用探讨

极早期烟雾探测报警系统也称其为吸气式或空气采样式烟雾探测系统,是一种基于光学空气检测技术和微处理器控制技术的烟雾采样探测装置,具有极高的灵敏度且其灵敏度连续可调,探测范围广。此报警系统在烟草工业建筑的应用,能有效地避免火灾及灭火过程造成的业务中断或设备损毁所带来的巨大损失。     

目标跟踪与识别实验平台建设

根据探测制导与控制领域研究的实际需求,设计了基于光学瞄准系统的目标跟踪与识别实验平台。该平台通过光学相机获得场景图像,利用嵌入式系统完成目标的检测与识别,通过上位机控制光学瞄准系统实现对目标的自动跟踪。嵌入式系统设计采用了在线编程技术,可以利用上位机自主开发目标跟踪与识别程序,并通过仿真器下载到嵌入式系统的Flash存储器中。平台整合了目标探测、跟踪与识别过程中的各个技术环节,提供了一个综合性的实验环境,可以用于目标探测与识别技术领域的科学研究和教学实验。     

基于无线传感器网络的多维火灾探测技术研究

为提高火灾报警准确度和精度,解构火灾探测技术的模型,讨论满足火灾报警要求的多维探测分层决策模型和拓扑结构,给出一种满足自组织要求的基于无线传感器网络的信息传输策略和数据融合方法。     

基于GSM网络和数据融合技术的远程火灾报警系统设计

利用DS18B20数字温度传感器、MQ-2烟雾传感器探测环境参数,采用数据融合技术对多个传感器采集到的数据进行处理和识别,不仅弥补了采用单一传感器的不足,而且很大程度上降低系统判断结果的不确定性,提高了系统预警的准确性和可靠性。设计一种基于 GSM/GPRS网络的远程火灾报警器的系统构成、工作原理,并给出了系统的软、硬件设计和功能实现。实验结果表明：以 GSM模块为基础的远程火灾报警器,可以缩短火灾报警时间,有效发挥消防设施作用,迅速扑灭火灾,为火灾远程报警提供了一种实用的联网技术方案。     

模糊神经网络火灾探测系统的实现

本文介绍以PC/104工控机为硬件平台,构建模糊神经网络火灾探测系统的方法,探讨了在构建2参数火灾探测系统中的一些硬件软件方法,分析了系统特点。它可以广泛应用于模拟量式烟温复合火灾探测系统,特别是分布式智能控制系统。采用这种智能化探测技术,能够极大地提高火灾探测系统的技术水平并可以可靠地与自动灭火系统结合,早期发现并扑灭火灾,减少损失。     

传感器在火灾检测中的应用

首先对火灾自动报警系统具有的主要特征进行了分析,接着对目前几种常用的火灾传感器检测技术作了详细剖析.离子式探测器适宜于小颗粒的烟气;红外光束式探测器,基于光纤传感的火灾检测技术以及基于图像的实时烟雾检测都是非常实用的火灾检测技术.最后总结了各种火灾检测器的优缺点.     

基于模糊逻辑的图像火灾报警技术

根据火灾发生时火焰面积逐渐增大、火焰边缘抖动等特征。提出了一种基于模糊逻辑的图像火灾报警技术。本主要论速了模糊逻辑在图像模式识别中的应用。该技术进一步提高了系统的准确性，而且计算简单不影响系统的实时性。     

一种高效的虹膜身份验证系统

虹膜识别技术是一种非侵犯性的身份鉴别技术.文中探讨了虹膜识别系统,该系统分为虹膜图像的捕获、图像的预处理、特征提取和匹配几大部分;并在此基础上提出了自动虹膜识别算法和虹膜图像的校准技术,最后用基于相位匹配和二维傅里叶变换的幅值差方法来确定虹膜图像的匹配结果.实验证明,该方法运算速度较快,识别效果良好.     

基于目标探测的彩色融合图像质量主观评价实验

可见光与红外彩色融合图像能帮助观察者更好地探测目标,然而,如何评价不同融合图像在目标探测方面的性能表现,相关的研究目前还十分有限,特别是缺乏目标清晰度对融合图像目标探测性影响的研究。开展彩色融合图像质量主观评价实验,并对实验数据进行回归分析。结果表明,目标清晰度和目标与背景对比度是影响融合图像目标探测性的两方面关键影响因素,并利用这两方面单一质量评价指标的线性组合建立了基于目标探测的融合图像综合质量的预测模型。为进一步实现基于目标探测的融合图像质量客观评价奠定理论和实验基础。     

改进二值化算法在QR码识别中的应用

针对模糊、光照不均情况下获得的低质量QR码难以识别的问题,设计一种低质量QR码识别算法,包括加权平均值法灰度化、中值滤波算法降噪、二值化、基于位置探测图形定位、基于透视变换法的旋转矫正,以及基于Zbar开源库的译码算法等。重点研究针对模糊、光照不均QR码图像的二值化算法,提出一种基于Bernsen算法思想的改进算法,将全局阈值引入该算法中,实现对图像的二值化处理。在VS2010环境下基于Opencv2.4.9图像处理库对识别算法进行验证,结果表明,通过该算法得到的QR码图像完整且噪声少,有效克服了低质量QR码的影响,提高了图像识别率,具有一定的实用性。     

依托太赫兹技术的探测识别新型作战力量人才培养研究

太赫兹技术是目前信息科学技术研究的前沿与热点领域之一,也是下一代探测识别技术的重要发展方向.世界军事科技变革的持续深化对探测识别新型作战力量人才培养模式提出了新的需求.以依托太赫兹技术的探测识别新型作战力量人才培养为着眼点,梳理国内外新型作战力量人才培养的研究现状和面临的问题,提出人才培养的新思路与新模式,为探测识别新...     

毫米波在监测系统中的应用研究

<正>一、被动毫米波探测的基本原理被动毫米波成像探测是靠接收毫米波辐射能量来探测物体的特性,并形成相应的辐射特性图像,从而识别不同类型的目标。在被动毫米波探测系统中,毫米波辐射图像中的灰度取决于目标与背景之间的天线温度对比度,当天线波束的中心轴线对准目标的中     

基于深度学习的图像文字识别技术研究与应用

针对传统图像文字识别技术采用模板匹配法和几何特征抽取法存在识别速度慢、准确率低的缺点,提出一种基于深度学习的图像文字识别技术,使用开源、灵活的Tensor Flow框架以及LeNet-5网络训练数据模型,并将训练好的模型应用于特定场景印刷体文字识别。实验结果表明,识别模型的top 1与top 5准确率分别达到了99.8%和99.9%。该技术不仅可快速有效地处理大量图片文件,而且能综合提高图像文字识别性能,节省大量时间。     

基于数字图像处理的车牌识别系统的研究

基于数字图像的车牌识别技术,是一种智能的无源型车牌识别方法,在车牌没有任何信号传输设备的情况下,能够对车辆进行非接触式的固定的车辆信息采集以及实时智能识别运动状态的车牌号码.通过对多幅车牌图像的检测识别表明该技术是有效的.     

基于异构多处理器和深度学习算法的篮球运动图像目标检测

篮球高难度动作识别技术的分析主要是识别和分析篮球运动员在视频中的身体行为.视频识别的目的是提高篮球训练水平.然而,传统的运动目标识别受到场景、动态背景和技术的限制,不能达到预期的效果.因此,本文开发了一种基于深度卷积神经网络的大数据运动目标检测系统,其主要用于篮球运动图像检测.其使用卷积神经网络的高分辨能力来提取图像,以执行计算预处理来识别视频流中的每个人体运动的图像.然后,采用基于Bi-LSTM模型的骨骼识别算法对人体关键点进行检测.最后,开发了一个目标检测系统来重建每个运动.通过选取五组可能导致运动损伤的高难度动作进行实验,结果表明该目标检测系统可以有效提高篮球动作目标识别的准确性,并有助于减少运动员伤病.     

基于数字图像处理的数显仪表数字识别

基于数字图像处理技术研究了数显仪表中的数字识别,首先对图像进行预处理和二值化,然后对图像连通域进行快速提取并标号,最后根据数字模板和区域结构特征对数字和小数点进行识别。实验结果表明,数显仪表中的数字能得到有效的识别。