本章主要阐述双目立体识别技术在火灾中的研究背景和研究意义，接着对国内外的研究状态进行了综述，最后概括了课题主要研究的问题和所采用的技术手段。

1。1  选题研究背景和意义

传统的火灾检测系统从探测内容上大体可以分为感光型、感温型、感烟型和感声型这四大类。但随着人们对火灾探测有更高的要求，且传统的火灾探测器存在响应时间较长、系统不稳定等的缺点，人们开始发展新型的火灾检测装置，如复合检测、智能化检测以及图像型的火灾检测等等。再者，由于环境中的各种因素干扰，如温度、粉尘、风、高度等，以及室外、大空间等特殊环境要求的存在，传统火灾探测器几乎无法得到有效的应用。而由于物质燃烧时发出的不同频率光波，以及火焰燃烧时存在闪频、色调方面的特征，图像型火灾检测有着很大的优势[[[]  李国栋。 基于立体成像的火灾检测研究[D]。 北京: 华北电力大学, 2015。]]。

    随着机器视觉的疾速发展，以人眼作为基础的双目视觉系统获得了越来越多领域的关注。Dimitris[[[]  Dimitris Gorpas, Kostas Politopoulos, Dido Yova。 A binocular machine vision system for three-dimensional surface measurement of small objects[A]。 www。sciencedirect。com[W]。 2007。]]将双目视觉系统应用到生物医学方面，并结合结构光可以用来检测直径小于1cm的皮肤肿瘤，从而增加了手术规划的准确性。Curry[[[]  Curry JR。 Binocular Telescopes in Forest Fire Detection[J]。 Journal of Forestry, 1933, volume 31(1): 51-58(8)。]]早在几十年前就提出应用双目视觉系统到森林火灾探测。顾骋[[[]  顾骋, 钱惟贤, 陈钱, 顾国华, 任建乐。 基于双目立体视觉的快速人头检测方法[J]。 中国激光, 2014, 41(1): 1-6。]]将绝对误差累积（SAD）应用到立体匹配部分，实现人头检测算法从而满足人流统计的要求。所以我们可以发现，时至今日，双目立体机器视觉系统可以在多领域得到应用，且探测深度和目标大小较为多元化。

1。2  国内外研究现状

1。3  本课题主要研究的问题和采用的技术手段

本课题针对燃烧的火焰，利用MicroVision双目立体视觉平台来判断火情大小，并对火情点距离和方位做出较为准确的判断。

针对火焰的探测过程，基于双目视觉系统的开发主要分为以下几大模块：

图1-1  双目视觉探测火焰的整个系统流程图

在熟悉MicroVision双目立体视觉系统的硬件以及软件的基础上，通过相关说明手册学会相机与图像文件的操作，对相机进行布置，并合理使用光源。在系统标定模块中，研究如何高精度的标定系统。针对图像处理，研究如何快速准确的获取火焰目标特征。在立体匹配模块中，研究如何高效获取同名点。在三维测量的模块中，需要对目标点进行测量并进行数据的处理。课题主要采用的技术手段如下：

（1）采用MicroVision双目立体视觉系统的硬件和软件作为测试开发平台，利用该平台提供的API函数动态库完成系统各模块的搭建。

（2）以Visual Studio 2010作为软件的开发环境，使用C++语言在源码的基础上，修改或编写算法动态库。

（3）研究被提取物体的特性，为函数设置合理的参数数值。

（4）通过搜集并查阅资料，以及向老师请教等方法，完善系统的构建和程序的运行。

2  双目相机标定

在双目系统中，一个非常重要的组成模块就是双目相机的标定。通过双目相机的标定，可以以此获取火焰形态在实际空间中的信息。因此提取其空间信息在视觉火灾检测系统中是很关键的。获取相机成像面上二维投影点（2D）和目标对应的基于某一特定参考系中被拍摄场景的三维坐标点（3D）的对应关系解出是我们进行相机标定的目地，因为只有通过这样，我们才可以恢复出摄像机的各种参数。接着，我们可以通过这些参数，建立得到一个经过量化的摄像机立体成像模型。标定结果关乎目标三维重建模型的数据精度，同时也受已知控制点的数据测量误差影响。本文所使用的系统采用张正友平板标定方法，即不需要知道运动参数，通过多方位拍摄平面靶标从而获得内部参数，过程简单快捷。文献综述