森林火灾烟雾图像识别研究开题报告

全文总字数：767字

1. 研究目的与意义

森林火灾是人类社会中最常见的严重灾害之一，为了最大程度地降低火灾所造成的危害，加强对火灾的实时监控与预报是尤为重要的。

传统的感温、感烟式探测方法在复杂环境下往往效果不理想，视频图像监测可以很好地弥补以往森林火情监测手段的缺陷。

烟雾是森林火灾的一个重要视觉特征，烟雾作为森林火灾的一个识别标准具有重要的意义，因此，本课题研究基于图像特征的火灾烟雾识别，实现一种高效可靠的森林火灾烟雾图像识别方法。

2. 国内外研究现状分析

由于每年火灾频繁发生并且造成重大财产损失，建立自动化的火灾检测系统一直被研究，发达国家在该项技术的开发和研究工作中处于领先地位，火灾检测有基于烟雾特征的规则进行烟雾报警；有基于颜色闪烁技术应用于烟的颜色特性；有基于提取运动物体的特性来分类进行烟雾报警，研究出的视频图像火灾检测系统充分融合识别算法和图像处理技术。

而在国内利用视频图像处理技术广泛应用于工业领域，如机器人视觉，工业检测、生物医学工程导航与交通等快速、可靠、信息量大的领域，用于森林火灾检测识别也在不断朝着快速、准确、自动化方向发展。

3. 研究的基本内容与计划

提出一种基于图像特征的火灾烟雾识别方法，给出总体设计思路。

该方法完成疑似烟雾区域分割、疑似烟雾图像的二值化，特征提取、烟雾分类器的训练和火灾烟雾识别等功能。

选择合适的区域提取方法、特征提取方法和分类器，并运用matlab实现。

4. 研究创新点

提取烟雾图像的颜色、纹理、边缘轮廓等特征，融合多特征捡测火灾烟雾图像，烟雾识别的准确率较高，降低误报率。