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上海静安区特大火灾事故
传统的火灾检测通常都基于烟雾或者红外类型的传感器，它们一般是检测火灾发生期间所产生的烟雾、热量、光和气等参数，这些信号先通过烟雾传感器或红外传感器转换为电信号，再经滤波、放大等处理后与设定的阈值相比较，进而判断火灾是否发生[1]。但是该方法无法有效地将非火灾烟雾信号和火灾烟雾信号区别开来，经常出现漏报、误报现象，同时对于高大空旷空间下的火灾检测效果不甚理想，在火灾发生初期由于烟雾被稀释，浓度较小、温度变化不明显等原因，导致无法有效检测并及时报警，从而失去了灭火救援的最佳时机[2]。传统火灾探测器在那些湿度较大、粉尘浓度较高的环境内也无法正常工作[3]。
近年来，随着数字信号处理技术、嵌入式技术以及计算机图像处理技术的飞快发展，火灾检测的方法越来越多，利用视频图像处理技术来探测火灾的方法受到越来越多人们的关注。视频图像火灾检测方法与传统的火灾检测方法相比具有很多优点，比如可以记录火灾视频信息，方便后期调查火灾发生原因、受周围环境影响小、适合高大空间、自动化程度高、早起自动报警等优点[4]。本文所设计的视频火灾探测系统上位机系统把摄像头拍摄的视频图像信息输入计算机，由计算机对所采集到的视频图像信息进行处理，检测、识别并判断当前环境是否发生火灾，并根据实际情况发出相应的报警提醒。
1.2 国内外研究现状
1.3 本文主要内容
本文主要研究了视频图像火灾火焰识别检测算法，通过对普通可见光摄像机和红外摄像机实验结果的分析对比，设计了基于普通可见光摄像机和红外摄像机相结合的双波段视频火灾探测器上位机系统，实现了对火灾事故现场情况的监视以及火灾火焰检测。全文共五章，安排如下：
第一章：引言。主要阐述了本课题的研究背景及其意义，介绍了视频图像火灾检测技术的国内外研究发展现状，并对本文的各章节内容安排进行了简要概括。
第二章：火焰图像特征分析。首先介绍了火焰图像的颜色特征，然后分析了火焰图像的静态特征如火焰曲率特性、边缘尖角等，最后分析了火焰图像的动态特征，主要包括边缘轮廓变化特征、面积变化特征、动态闪烁特征、形体变化特征、整体位置移动特征及其频谱特征，为后续的图像处理提供理论依据。
第三章：系统设计方案。首先阐述了本系统的整体设计方案、系统硬件和软件设计，接着通过几组实验分析了系统采用红外摄像头和普通可见光摄像头相结合的原因，最后简单介绍本上位机的软件开发平台Micrsoft Visual Studio 2010和以太网传输H.264编码的视频数据信息。
第四章：系统软件设计。首先介绍了系统软件的总体框架和几种常用的颜色空间，接着分别详细介绍了火焰识别过程中的图像二值化算法、火焰连通域边界扫描算法、火焰尖角计算算法、区域扫描编号标定算法以及火焰判断等算法。
第五章：实验结果分析。主要完成了对火焰图像识别算法的测试与实验结果分析。
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