基于图像处理的森林火灾检测的文献综述
基于图像处理的森林火灾检测文献综述
本科毕业论文（设计)文献综述学生姓名文慧学号091014429班级机械09—4 专业机械设计制造及其自动化指导教师郑嫦娥基于红外图像处理的森林火灾识别方法研究1国内外现状国内外很多公司、科研机构和大学院校都对图像型火灾探测技术进行过大量的研究.Bosque 公司的BSDS 系统采用红外和普通摄像机进行双波段监控,在准确识别森林火灾的同时还可以区别其它现象的干扰，误报率较低。
在大空间火灾监控方面有ISLI 公司和Magnox Electric 公司联合开发的用于电站火灾监控的VSD－8 系统。
该系统以视频运动检测软件为主体，使用各种滤波器技术，并与人工智能相结合，进行电站内的火灾监控。
国内相关单位对于图像型火灾探测技术也进行了深入的研究.其中，中国科技大学的火灾科学国家重点实验室的研究处于国际领先的地位。
依托火灾科学重点实验室的科大立安公司已经研制出双波段火灾探测器LIAN-DC，并通过相关反面的验收，投入实际应用。
同时,上海交通大学，西安交通大学都曾在火灾探测方面进行过积极的研究，并在工程实践中提出过一些算法，其探测手段主要集中在使用红外型摄像机,探测系统的抗干扰性还有待提高。
迄今为止，国内外图像型火灾探测系统还存在误报率高,自动灭火算法误差大等问题.还有待提出更多更好的探测算法以及算法的实现方法。
2常用的探测系统国内外科研机构和各大公司开发的众多火灾探测系统基于各种火灾识别模式，常见的是感烟探测系统、感温探测系统、火焰探测系统、气体探测系统和复合式探测系统等，感烟探测系统占有量最高,约70％～80％。
2。
1感烟探测系统感烟式火灾探测器主要是利用烟雾传感器探测火灾中产生的烟雾气溶胶，如中国科技大学提出高灵敏度红外图像式烟雾相对浓度测试系统,该系统利用利用发射红外光,使红外光穿过烟雾，并用CCD接收红外光的方法来检测烟雾浓度.北京林业大学的郭炜强也对基于运动特征的林火烟雾图像检测技术进行研究，感烟是探测系统在国内国外研究较多，研究较为成熟。
森林防火监测技术综述
森林防火监测技术综述摘要：森林资源是调节人类社会生态平衡的重要物态。
森林火灾，是破坏森林自然环境生态结构的严重灾害形式。
随着现代科技的不断更新，创新和研发森林防火监测技术，控制森林火灾，是优化当前森林生态环境的重要保障措施和手段。
关键词：森林火灾防火技术监测手段森林资源是保障现代经济发展的重要基础。
当前，由于雷击、自燃或者人为因素等造成的森林火灾，仍然是影响森林资源常态化发展的主要灾害形式，森林火灾作为破坏森林生态的灾害现象，往往会造成森林资源的大面积烧毁破坏，严重破坏了人类生存的自然环境和生态平衡。
当前，针对森林火灾频发的现状，科学的探究森林火灾的高效监测防控技术，是保障人类生态环境的重要措施。
一森林火灾与森林防火分析森林火灾，作为严重侵害和破坏人类生态环境的自然灾害，是指发生在林地内自由蔓延和扩展的，对森林生态系统和人类社会经济造成一定危害的火灾现象。
相对来说，森林火灾是一种突发性较强、破坏性严重、扑灭救护困难的灾害。
森林火灾的发生、蔓延和强度，具有一定的规律性，需要具备相关可燃物、火源以及氧气助燃物等条件。
通常分为地表火灾、林冠火灾和地下火灾等三种存在形式。
森林火灾的发生往往与当地的高温天气、干燥气候、相对湿度等气象因素以及空间地理特征、植被因子和社会人为因素的影响密切相关。
森林防火是运用科学的防控技术和设备，对森林火灾进行适时性全方位的预防和救护，尽量减少或避免森林火灾发生蔓延破坏森林生态资源的行为措施。
森林防火，需要采取行政干预、法制保障以及经济杠杆相结合的方法，运用高新科技手段，最大限度地避免或减少森林火灾的发生。
二森林防火监测技术分析当前，我国森林防火的形势较为严峻，特别是近年来，黑龙江、内蒙古、新疆等地区连续发生的多起特大型森林火灾，敲响了综合防治森林火灾的警钟。
当前，面对森林火灾频繁发生的现状，依据高新科技研发构建林火监测防护技术，成为防控森林火灾的重要有效措施。
（一）当前国内常用的森林防火监测技术1卫星遥感监测技术卫星遥感林火监测，是通过卫星实时监测，借助遥感技术探测林火火场热点位置及火势蔓延信息，制作森林火险预报，通过卫星数字资料估算过火面积，实施林火防护。
基于数字图像处理的森林防火识别的研究
基于数字图像处理的森林防火识别的研究【摘要】森林资源是地球上最重要的生态资源之一，森林火灾给森林资源带来了极大的损失。
及时发现森林火灾并预防对保护森林资源具有非常重大的意义。
本文通过使用数字图像处理来快速识别森林火灾发生时所产生出来的火焰和烟雾的图像特征，进而快速地识别出火灾发生的相关信息，降低了森林火灾带来的巨大的损失。
为了提高森林防火识别的准确度，将人工神经网络的方法于森林防火识别中，经过不断的学习，森林防火识别将更加准确和高效。
【关键词】数字图像处理图像分割防火识别火焰特征森林资源是地球上最重要的生态资源之一。
它能够为人类的生活提供各种宝贵的原材料，对于净化空气也起着非常重大的作用。
森林资源的可再生的长期性和不可替代性促使人类要格外重视它的合理利用，这不仅要求有计划的砍伐和种植，更需要注意预防森林火灾[1]。
森林火灾的发生可能是自然灾害引起的，也可能是人为引起的。
森林火灾直接给社会带来巨大的经济损失，危害着生态环境。
那么，为了减少森林火灾给人类带来的损失，需要及时发现森林火灾，只有及时发现了森林火灾，人们才能够及时救援。
因此，森林防火识别的研究是具有非常重大的意义。
本文通过使用数字图像处理的方法快速识别森林火灾是否发生，主要判断依据是森林火灾所产生出来的火焰和烟雾的图像特征，并使用神经网络的方法对森林防火识别的算法进行训练学习，进而快速地识别出图像中是否存在森林火灾，降低了森林火灾带来的巨大的损失。
1.森林火灾识别算法的概述传统的森林火灾识别大多数采用基于感温、气体、感光等[2]这些传统的识别方法容易受到空间高度、空气流速、粉尘、温度、湿度等外界因素的干扰，因而影响检测森林火灾的准确度。
基于数字图像处理的森林防火识别最重要的任务就是发现森林火灾中的各种特征如何表现在图像上，并确保这些图像特征能够明显区别于图像中除火灾以外的其他譬如树木等的背景事物[2]对于基于数字图像处理的森林火灾识别算法来说，其核心问题就是要利用森林火灾的图像的典型特征来识别火灾的存在，而处理森林火灾的图像必然要使用数字图像处理技术[3]数字图像处理的常用方法主要有：图像?换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述和图像识别[4]。
基于图像处理的森林火灾检测系统的技术研究毕业论文
基于图像处理的森林火灾检测系统的技术研究摘要图像预处理的主要方法有：灰度化、二值化、均值滤波、中值滤波、高斯滤波。
本研究还将各向异性扩散方法应用于医学图像的去噪处理。
采用基于各向异性扩散的偏微分方程，其初始值为输入图像，转化为差分格式迭代求解滤波结果。
以在去除噪声的同时，保持重要的边缘、局部细节。
在此基础上提出八向各向异性扩散和边缘增强各向异性扩散，取得了满意的结果。
K-均值聚类是一个快速的图像分割算法。
大量的实验表明K-均值聚类是一个快速收敛的算法。
经典的C-均值聚类算法是将图像分割成C类的常用方法。
它是一种非监督模糊聚类后再标定的过程，适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点。
但是这种算法存在不足，如聚类数无法自动确定，运算的开销太大。
医学器官虚拟三维重构技术是现代外科计算机化，信息化发展的重要方向，是计算机科学、数学、机械学、外科及生物医学工程学等多学科高技术的结晶。
本文把各种图像预处理运用到三维医学重构上，使重构效果更好。
关键词：森林火灾检测系统；图像处理；图像分割；Color Image Segmentation and Medicinal O rgan’s3D-ReconstructionAbstractIn this paper,firstly introduce image pre-processing,for example,gray-value,two-value, gaussian filters, anisotropic diffusion.To remove the speckle noise in medical images by using anisotropic diffusion method.Based on anisotropic diffusion,a partial differential equation,of which the initial data was the input images,was transformed into differential forms and solved with iterations.Anisotropic diffusion can remove the speckle noise effedtively and has great potential in filtering medical images.It can preserve edges and local detail.K-means is a fast segmentation process. Extensive experiments show it is fast and generic.The classical C-means clustering algorithm is a well-knowm clustering method to partition an image into homogeneous regions.It is a procedure of the label following an un supervised fuzzy clustering that fuzzy c-means(FCM) algorithm is applied for intensity image segmentation,and it suits for the uncertain and ambiguous characteristic in intensity image.However,there are some deficiencies in the algorithm,for example,the number of clustering can not be determined automatically and the operational const,for large data sets ,is too high;Medicinal organ’s dummy 3D-reconstruction is an important direction of the development in modern surgery’s computerization and informationize field. It’s a combination of t he latest techniques in computer science , mathematics , mechanics , surgery and biological engineering. In this paper,image pre-processing is appled in Medicinal organ’s dummy 3D-reconstruction,that make the result more better.Keywords:forest fire detection system; image processing; Partial Differential Equation;目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)第一章课题的来源、目的和意义..................................... 错误！未定义书签。
基于图像处理的火灾监测系统
基于图像处理的火灾监测系统作者：林美辰来源：《科技传播》 2018年第3期摘要随着我国科技的大力发展，身边的人为事故发生频率却在不断上升。
据统计，我国每年因为火灾造成近40亿的损失，近3.000人的伤亡，所以，火灾已经是一个不可忽视的社会问题。
由于当前技术的不完善，所创造出的传统火灾探测器为感烟型、感温型、感光型，这些都只有单一判据且都存在着不少漏洞。
该系统通过监控实时观测，频率域法图像增强，中值滤波、以及图像分割等的预处理以及颜色的特征提取来确定火焰区域，根据火焰的区别会进行不同的操作，使该系统更加具有实用性和时效性。
关键词频率域法；中值滤波；差影法；Ycbcr中图分类号 TU892文献标识码 A文章编号 1674-6708（2018）204-0156-021 概述1.1 早期火灾检测的必要性据公安部消防局统计结果显示，我国火灾发生情况仅在2015年一年就发生了33.8万起，共计2.854人伤亡，其死亡1.742人，受伤1.112人，造成直接经济损失达到了39.5亿元。
我国在经济高速增长和社会物质财富不断增加的同时，也面临着日益严峻的消防安全形势。
一方面，随着我国人口的不断上升，城市化进程的不断加快，火灾发生的频率也在不断地上升；另一方面，由于我国的大部分建筑都是空间大、结构复杂、楼层较高、扑救困难等特点，让现代化城市的消防工作面临更多的难题。
为了保证人民的生命财产安全，加大对火灾消防领域的研究力度，加深火灾安全工程学方法的应用，已是刻不容缓。
1.2 传统的火灾探测技术1）感烟型火灾探测技术是通过火灾产生的烟气来判断是否发生火灾。
火灾发生后，温度高的火灾烟气会由于热胀冷缩而向上运动，当烟气浓度大于某个值的时候，探测器就会发出报警信号。
但是在我国大部分的建筑中，火灾烟气会在上升过程中与空气融合，导致烟气浓度达不到报警值，不会产生报警信号，或者会产生延迟报警。
2）感温型火灾探测技术是通过探测由火灾而产生的温度变化来判断是否发生火灾。
基于图像处理技术的火灾识别方法的应用与研究
基于图像处理技术的火灾识别方法的应用与研究摘要：针对火灾图像特征提取方法使用的特征单一造成火灾误报率高的问题，在最小二乘支持向量机超参数选取在快速留一法的基础上，结合共轭梯度算法，提出改进的最小二乘支持向量机的火灾图像处理方法，构建了FR?LSSVM模型。
通过对比采用BP神经网络、最小二乘法支持向量机、FR?LSSVM和标准支持向量机的实验结果可以得出，改进算法具有更好的稳定性、更快的运算速度和更高的识别率，有利于提高火灾识别的有效性，进而保护人们的生命财产安全。
关键词：图像处理；火灾识别；快速留一法；共轭梯度；BP 神经网络；最小二乘支持向量机中图分类号：TN911.73?34 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2018）13?0043?04Abstract：Since the traditional fire image feature extraction method has high false alarm rate due to its single feature，an improved fire image processing method based on least square support vector machine （LSSVM）is proposed in combination with the conjugate gradient algorithm and parameter selection of least square support vector machinebased on the fast leave?one?out method，and the FR?LSSVM （Fletcher Reeves?least squares support vector machine）model is constructed. The experimental results of BP neural network，LSSVM，FR?LSSVM and standard support vector machine are compared to obtain that the improved algorithm has higher stability，faster operating speed and higher recognition rate，can improve the effectiveness of fire identification，and further protect people′s life and property safety.Keywords：image processing；fire disaster recognition；fast leave?one?out method；conjugate gradient；BP neural network；least square support vector machine 0 引言模式识别是通过计算机技术对图像、客观物体、各种物理对象与过程进行描述、分类的科学，在最小错误概率的情况下，使识别后的结果最大程度地符合实际情况，提高识别的准确度，达到利用机器对物理对象自动分类、识别的目的[1?2]。
基于图像分割的森林火灾早期烟检测算法研究
1引言针对森林火灾的智能图像处理技术是一个新的研究领域。
为了避免火势的蔓延，火灾检测的实时性和精确性是至关重要的；另外，对于火势蔓延的预测和着火位置的定位，也有利于火灾的及时扑救。
在森林中，由于树木的遮挡，烟雾的出现往往会早于火焰，所以研究基于数字图像的烟雾检测，能够及早地对森林火情进行预警，并能够直观地定位出着火位置。
文献[1]已对现有基于视频图像的林火烟雾检测算法做了较全面的总结：一般性的，可以从烟雾的光谱特征、形状特征和运动基于图像分割的森林火灾早期烟检测算法研究禹素萍1，2，顾晓雯1，2，吴贇1，2YU Suping 1，2,GU Xiaowen 1，2,WU Yun 1，21.东华大学信息科学与技术学院，上海2016202.东华大学教育部数字化纺织服装工程技术工程研究中心，上海2016201.College of Information Science and Technology,Donghua University,Shanghai 201620,China2.Engineering Research Center of Digitized Textile &Fashion Technology of Ministry of Education,Donghua University,Shanghai 201620,ChinaYU Suping,GU Xiaowen,WU Yun.Early forest fire smoke detection algorithm based on image segmentation puter Engineering and Applications,2017,53（16）：166-171.Abstract ：Focused on fire detection in large and complicated space such as forest region,a method is presented for forest fire smoke detection in a single frame,and a new superpixels merging algorithm is studied,and then an existed horizon detection algorithm is improved.Firstly,Simple Linear Iterative Clustering （SLIC ）is performed to compute superpixels and a new superpixels merging algorithm is used.Secondly,a robust horizon detection algorithm is proposed to reduce false alarm rata by cloud interference.Finally,these superpixel areas are characterized using spectrum information,and support vector machine classification is applied to distinguish smoke and background.Experimental results show that this supepixels merging algorithm is efficient and concise,which is easy to be programmed.The smoke detection algorithm is based on image segmentation method,which can reduce noise interference,and smoke detection rate is 77%under forest scene.Key words ：single frame;smoke detection;image segmentation;horizon detection;supepixels merging摘要：针对森林这样的大空间、复杂场景下的火灾检测，提出一种在单帧视频序列图像中的烟检测方法，并研究一种新的超像素合并算法，改进现有的天地线检测算法。
基于红外图像的森林火灾识别技术分析
独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
作者签名：贾艳成日期：2015年5月9 日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：贾艳成导师签名：张昌华日期：2015年5月11日摘要摘要过去主要采用烟雾传感器和温度传感器进行山林火灾的监控，判别标准单一，识别准确率较低。
本文利用红外图像处理技术和模式识别技术，设计了红外图像山火识别系统；同时配合采集到的环境信息，做进一步决策。
森林火灾识别系统主要从红外图像预处理、图像分割、特征提取和火灾模式识别这四个方面进行研究，其中，特征提取和火灾模式识别是研究的重点。
在图像处理方面，利用帧间差分法得到火灾疑似图像，使用中值滤波进行降噪处理。
预处理后，利用经典算法对红外图像的分割，得到火灾疑似区域。
并分析适用于灰度红外图像的区域分割算法，通过仿真得到更好的分割效果。
分割得到二值图像后，利用形态学的方法进行进一步处理。
在特征提取方面，主要提取火灾疑似区域的几何特征、纹理特征、直方图特征和动态特征。
与此同时，将提取特征的算法应用于火灾样本和四种非火灾样本：火灾视频、白炽灯视频、蜡烛视频、动物视频和高温物体视频；然后，对一维、二维和三维特征进行作图分析。
为了进一步提高火灾识别的准确率，使用了基于无线传感器网络的烟雾温度监测系统，采集输电走廊附近的环境特征，作为火灾识别的辅助特征。
森林防火系统中图像识别算法的研究
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要森林是陆地生态的主体，具有很高的生态效益和经济效益。
鉴于目前我国森林防火的严峻形势，必须开发有效技术解决森林火灾的监测问题。
传统火灾探测器多采用单一时刻的火灾参量作为判断标准，在外界干扰下易引起频繁误报或漏报。
近年来提出的基于机器视觉的火灾报警系统，利用数字图像处理技术来实现火灾自动报警。
基于火焰和烟雾的图像特征，本文研究了一种识别自然环境下火灾的机器视觉方法。
火灾发生过程中，主要的图像信息是燃烧时产生的烟雾和火焰，通过对烟雾和火焰的图像信息研究发现，烟雾和火焰本身具有一定的规律性，以此为依据设计有针对性的算法，从图像中识别出烟雾和火焰，判断火灾是否发生。
首先，论文阐述了森林防火技术及图像型火灾检测技术的发展和现状，并对图像分割和滤波方法中的关键技术进行了详细介绍，在此基础上，本文分别讨论了火焰和烟雾的分割与识别。
然后，对于火焰分割，针对不同情况下的火焰研究了三种不同的分割技术，实现了火焰区域的准确分割。
对于火焰的特征检测，主要进行颜色和动态特征的分析，通过建立火焰颜色模型进行颜色识别，再进一步进行火焰的四个动态特征的识别。
对于烟雾分割，由于烟雾颜色的复杂性，采取颜色提取法进行分割，并运用视觉一致性的聚类算法对其进行了改进。
对于烟雾的特征检测，主要进行小波特征及动态特征的分析，通过对比烟雾图像与背景图像小波系数进行小波特征识别，再对识别结果进一步进行动态特征识别，包括烟雾的不规则性和扩散性，最终确定视频中是否存在烟雾。
最后，综合以上分析，给出了森林防火系统中火灾的识别的整体流程以及火焰和烟雾分别的识别流程。
实验证明，综合火焰和烟雾的静态特征及动态特征的火灾识别方法，识别率高。
在火灾检测技术中，具有较好的发展前景。
关键词火焰识别；烟雾识别；图像分割；动态特征- I -AbstractForest is the main terrestrial ecosystem, with high ecological benefits and economic benefits. In view of the current forest fire in China's serious situation, effective technology must be develop to solve the problem of forest fire monitoring so that people's lives and property safety can be effectively protected. More traditional fire detectors use a single moment of the parameters as a standard, in the under-interference caused frequent false positives or omissions. In recent years the fire alarm system based on the machine vision uses digital image processing techniques to achieve automatic fire alarm.Based on the flame and smoke image characteristics, a machine vision method of identifying the natural fire is proposed in this thesis. In the course of the fire, the main image information is the combustion of smoke and flame. Through the study of smoke and flames image information, smoke and flame phenomenon itself has certain regularity. So targeted algorithm can be designed, identify the smoke and flame from image and judge whether the fire occurred based on this kind of found.First of all the thesis explains the techniques status and development of forest fire prevention and fire-detection using digital image processing techniques. On this basis, the segmentation and the identification of flame and smoke are discussed.Then, three different segmentation technologies for different flames are proposed to achieve the accuracy flame region. For the detection of the flame characteristics, color and dynamic analysis are mainly used. The color is identified by establishing of flame color model. Further the dynamic characteristics of the flame are identified. For the complexity of the smoke color, the color extraction method is used to division, and improved by using of the clustering algorithm for visual consistency. For the detection of smoke characteristics, the wavelet characteristics analysis and the dynamic characteristics analysis are mainly used. The wavelet characteristics are identified by comparing images and background images smoke wavelet coefficients, and then the dynamic characteristics of the result, including the- II -哈尔滨工业大学工学硕士学位论文irregularity and the diffusivity of the smoke is further identified. And then we can determine whether there is smoke in the video.Finally, the overall flow of fire identification in forest fire protection is proposed based on above analysis.The experimentation results show that the fire detecting method which integrating static character and dynamic character of flame smoke has high recognition rate. In the area of fire detecting based on video image sequence analysis, the technique introduced in this thesis has good prospect for development .Keywords flame recognition; smoke recognition; image segmentation; dynamic character- III -目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 课题来源 (2)1.3 森林防火技术的研究现状 (3)1.4 图像型火灾检测的研究现状 (4)1.4.1 火焰与烟雾图像特征分析 (5)1.4.2 图像型火灾检测的技术现状 (7)1.4.3 图像型火灾检测的应用现状 (7)1.5 论文的主要内容及结构安排 (8)1.5.1 论文的研究内容 (8)1.5.2 论文的结构安排 (8)第2章数字图像处理基础 (10)2.1 引言 (10)2.2 图像分割理论基础 (10)2.2.1 边缘检测法图像分割 (11)2.2.2 阈值法图像分割 (12)2.2.3 基于区域特性的图像分割 (14)2.2.4 特征空间聚类法图像分割 (14)2.3 图像的滤波 (15)2.3.1 线性滤波 (16)2.3.2 非线性滤波 (16)2.4 本章小结 (18)第3章火焰与烟雾的图像分割 (19)3.1 引言 (19)3.2 实时背景差分 (19)3.3 图像增强 (20)3.4 火焰分割 (22)- IV -哈尔滨工业大学工学硕士学位论文3.4.1 最大类间方差阈值法 (22)3.4.2 特征空间聚类法 (24)3.4.3 颜色提取法 (26)3.5 烟雾分割 (27)3.5.1 颜色提取法 (27)3.5.2 基于视觉一致性聚类法 (30)3.6 本章小结 (33)第4章火焰与烟雾的特征识别 (34)4.1 引言 (34)4.2 火焰的颜色特征 (34)4.2.1 各色彩空间比较 (34)4.2.2 火焰图像分布模型 (35)4.2.3 YCbCr空间分析 (39)4.3 火焰的动态特征 (41)4.3.1 不规则性 (41)4.3.2 扩散性 (42)4.3.3 相似性 (42)4.3.4 稳定性 (43)4.4 烟雾的小波特征 (44)4.5 烟雾的动态特征 (45)4.5.1 扩散性 (45)4.5.2 不规则性 (45)4.6 本章小结 (46)第5章实验结果分析 (47)5.1引言 (47)5.2 火灾识别的总体流程 (48)5.3 火焰分割与识别结果分析 (48)5.3.1 火焰分割结果 (49)5.3.2 火焰特征识别结果分析 (50)5.4烟雾分割与识别结果分析 (57)5.4.1 烟雾分割结果 (57)5.4.2 烟雾特征识别结果分析 (59)5.5 本章小结 (60)- V -结论 (61)参考文献 (62)攻读学位期间发表的学术论文 (67)哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 (68)哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 (68)致谢 (69)- -VI哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第1章绪论1.1课题背景信息技术迅猛发展，图像压缩及视频监控等技术已经深入到社会生活的各个方面，而森林火险预警的重要手段之一就是对现场的直接观测。
森林火灾监测综述()
森林火灾监测摘要：该文章重点讨论现阶段森林火灾监测应用的情况，主要讨论了无线传感器网络（WSN）在森林火灾监测中的技术应用，极其发展和未来的展望情况。
另外还介绍其他的监测技术，例如GIS、DDRS等。
关键词：森林火灾监测；WSN森林是人类赖以生存及社会发展最重要和不可缺少的资源之一, 更是地球生态平衡的保护者。
但是, 由于人类活动中的某些失控及异常自然因素影响等原因, 森林火灾时有发生。
每次大火都会带来巨大的损失。
因此, 预防和监测森林火灾已成为世界各国森林防火部门的一个重要研究热点。
目前森林防火措施普遍采用在防火期间派出防火人员到林区巡逻、瞭望塔人工观测以及卫星探测[ 1--2] 。
人工望塔方式虽然简单易行, 但是需要投入很多财力、物力、劳力, 存在防火人员主观麻痹大意、擅离岗位、无法实时监测、覆盖范围有限等。
卫星监测系统的扫描周期长、分辨率低、图像像素点的饱和、扫描期间云层的遮挡以及火灾参数很难实时数量化等原因[ 3--5] 限制了卫星探测系统的使用范围, 降低了森林火灾的监测效果。
基于传统森林火灾监测方法存在的不足，需要引进新的方法应用到森林火灾的监测中。
无线传感器网络是计算机技术、通信技术和传感器网络技术相结合的产物, 被认为是影响人类生活的十大新兴技术之一, 无线传感器网络由数据获取网络、数据分布网络和控制管理中心三部分组成, 集成有传感器、数据处理单元和通信模块的智能传感器节点是组成无线传感器网络的基本单位,各节点通过协议自组成一个分布式网络, 再将采集来的数据数( 例如温度、相对湿度等)集中到网络协调节点进行优化处理, 并与正常的气象数据以及该地区森林资源基础数据相比较, 判断是否具有林火发生的潜在危险, 最终传输给信息处理中心的监控主机, 为有关林业专家或决策者提供直观信息[ 6 - 7 ] ，并为有关部门采取相应的防火或灭火措施提供决策依据。
1传统的卫星遥感火灾监测应用MODIS( 中分辨率成像光谱辐射计) 是EOS( 美国新一代的地球观测系统) 的主要探测仪器［8］，也是当前世界新一代“图谱合一”的光学遥感仪器，具有36 个光谱通道，光谱波长0． 415 ～ 14． 235 μm，分辨率为250、500、1 000 m。
基于图像处理的火灾自动检测系统研究
基于图像处理的火灾自动检测系统研究随着科技的不断发展，人们对于生活中的安全问题越来越关注。
其中，火灾是一种常见的灾难形式，它不仅会造成人员伤亡和财产损失，还会对社会生产和生活造成严重的影响。
因此，怎样及时、准确地发现火灾，是人们关注的焦点。
在火灾监测领域，图像处理技术的应用十分广泛。
利用计算机对图像进行处理，可以实现火灾烟雾的识别和分析，在实现自动化火灾报警的同时，还能够提高火灾报警的准确性和时效性。
本文基于图像处理技术，探讨了火灾自动检测系统的研究与应用。
一、图像处理技术在火灾监测中的应用图像处理技术包括图像获取、处理、分析和识别，这些操作都需要依赖于数字图像的处理方法，图像处理技术可用于火灾信息处理的各个环节。
1. 图像采集火灾自动检测系统中，图像采集是非常关键的一步。
传感器可以采集火灾现场的图像和视频，并将其转换为数字信号，以便计算机对其进行处理。
传感器的选择和部署位置也是需要仔细考虑的，应该选用大量传感器覆盖火灾现场，以确保能够全面采集火灾信息。
2. 图像预处理采集到的图像需要进行处理才能得到有用的火灾信息。
预处理是图像处理的第一步，它涉及到图像去噪、增强、滤波等操作。
预处理的目的是去除无用信息和噪声，使图像更具有可读性和识别性。
3. 目标检测火灾自动监测系统中，火灾目标地检测是必不可少的，并且也是复杂的。
目标检测的主要任务是识别出火灾目标并将其和背景相区分。
根据火灾特征，可以利用机器学习的方法对火灾目标进行分类，识别出火焰、烟雾和燃气等目标。
同时，也需要考虑目标与背景的相似性，以确保目标的准确识别。
4. 目标跟踪在火灾自动检测系统中，目标跟踪是指在一个连续的时间段内，不断追踪某个火灾目标的位置、形状和大小等信息。
目标跟踪需要考虑很多因素，如目标的移动方向、速度、变化和干扰等，这些因素都会影响目标跟踪的准确性和实时性。
5. 报警处理一旦火灾目标被识别并跟踪到，接下来就需要对其进行报警处理。
基于遥感图像的森林火灾监测与预警技术研究
基于遥感图像的森林火灾监测与预警技术研究遥感图像是通过人造卫星或飞机传感器获取到的地球表面的图像信息。
随着遥感技术的发展和应用的广泛，基于遥感图像的森林火灾监测与预警技术逐渐成为重要的环境保护工具。
本文将就基于遥感图像的森林火灾监测与预警技术展开研究，探讨其原理、方法和应用。
森林火灾是指在自然和人为因素的作用下，森林内发生的大范围燃烧的现象。
森林火灾不仅对生态环境造成严重破坏，还会带来巨大的经济损失和人员伤亡。
因此，及早准确地监测和预警森林火灾对于防止火灾蔓延、减少灾害损失具有重要意义。
传统的森林火灾监测方法主要依靠人工巡护和实地勘查，但存在效率低、受制于人力资源和地理环境等因素的问题。
而基于遥感图像的森林火灾监测技术，利用卫星和飞机的遥感图像，能够实时、全面地掌握森林火灾的发生情况，提供准确的监测数据，为预警和灾后救援工作提供科学依据。
具体而言，基于遥感图像的森林火灾监测与预警技术主要包括以下几个方面：首先，遥感图像数据的获取。
利用卫星和飞机的遥感传感器获取高分辨率的图像数据，包括可见光、红外线、热红外等多种波段的图像。
这些图像能够直观地反映森林植被的分布、状况以及火情的蔓延情况。
其次，图像预处理和特征提取。
通过图像预处理方法，如辐射校正、影像配准等，对遥感图像进行处理，提高图像质量和准确性。
同时，利用图像处理和机器学习等技术，提取图像的特征参数，如植被指数、地表温度等，用于火灾监测与预警。
第三，火灾监测算法和模型的建立。
基于遥感图像的森林火灾监测需要建立相应的算法和模型，通过对图像数据进行分析和处理，实现对火点的检测和定位。
常用的算法包括阈值法、水色指数法、辐射热平衡法等，可以根据实际需求选择合适的方法和模型。
第四，火灾预警系统的建立。
基于遥感图像的森林火灾监测不仅需要及时发现和定位火点，还需要在预测火势蔓延和危险程度等方面提供预警信息。
建立火灾预警系统，可以通过数据分析和模型预测，提前预警森林火灾的发生和发展趋势，为相关部门和人员提供预警和决策支持。
火灾预警DSP图像处理技术的研究文献综述-Read
火灾预警DSP图像处理技术的研究文献综述1火灾报警技术概述火灾作为一种自然和社会现象给人类带来极大的威胁现代社会由于人口密度较大高层建筑普及等因素一旦发生火灾后果极其严重预防重于救险为了避免火灾的灾难性后果火灾探测技术越来越受到重视火灾探测技术的目的就是要在火灾发生的早期准确地判断火警预报火警从而保障人民的生命财产安全世界上诞生火灾自动探测技术已经有100多年的历史纵观这100多年人类开发火灾自动报警系统的过程我们可以把这一段历史简述如下第一代从十九世纪40年代到20世纪40年代这漫长的100年感温探测器占主导地位火灾自动报警系统处于初级阶段最早的火灾探测技术当推1890年英国人研制的感温探测器开创了历史上火灾探测技术的先例这一时期的火灾探测技术主要是根据感温探测器采集的温度信号判定它是否超过某一阈值第二代从20世纪末50年代到70年代这三十年中感烟火灾探测器登上舞台将感温火灾探测器排挤到次要地位1941年离子式烟雾探测器首先面世并逐渐占领了绝大部分市场但是由于离子感烟探测器的放射性问题以及抗干扰能力及稳定性差误报率高的问题一种更新的光电式感烟探测器逐渐打破了离子式的垄断局面这一时期的火灾探测技术主要是根据感烟探测器采集的烟雾信号判定它是否超过某一阈值第三代从20世纪80年代开始至今总线制火灾自动报警系统蓬勃兴起在此之前由于电子器件的落后人们研究总线制火灾自动报警系统的设想很难实现直到瑞士西伯乐斯首先开发出F900离子型感烟探测总线型产品总线制的最大优势在于施工开通简单以及能精确报警定位第四代从80年代后期至今由于模拟量可寻址技术的出现给火灾技术带来一场革命从而进入智能化时代但严格地说这种系统还是一个初级智能系统它的智能是单向的它只在控制机中有智能功能而在探测器中没有智能功能且在控制机中的智能功能只是按照固定的算法和程序运行而真正的智能系统可以根据现场环境自动调整运行参数具有自学习和自适应能力近年来人们积极研究火灾深层次的机理提出一种新的火灾探测技术图像型火灾探测技术图像型火灾探测方法是基于数字图像处理和分析的新型的火灾探测方法通过对火灾的图像特征进行处理和分析从而达到探测火灾的目的2课题研究背景目前在火灾自动报警工程设计中使用最多的是感烟型探测器感温型探测器和用于探测火焰的紫外探测器和红外探测器等这些探测器件探测器由于器件本身所具有的缺点给火灾的探测和预防带来了一定的难度第一控制范围窄如现时使用占多数的离子感烟探测器对燃烧缓慢或阴燃的可燃物的火灾不适用即不适用燃烧初期会产生可见的大颗粒黑烟的可燃物的火灾第二稳定性差即误报率较高其灵敏度受环境的干扰或影响较大对众多因素如气流气压湿度和粉尘等敏感易误报需要经常维护和清洁这是保持其稳定性的一大问题而图像型火灾探测方法基于数字图像处理和分析通过对火灾的图像特征进行处理和分析从而达到探测火灾的目的图像火灾探测系统基本上可消除复杂恶劣环境的影响能有效提高火灾探测的可靠性然而图像型火灾探测系统往往涉及到视频图像的采集传输存储处理问题而且图像的信息量大这就给控制主机带来了很高的要求而DSP高速度高精度的运算能力使其易于满足图像处理中运算量大实时性强数据传输速率高等要求结合图像处理在火灾报警中的优越性以及DSP芯片低功耗运算能力强的特点本文中对基于DSP的图像火灾报警技术进行了研究该系统可以通过对火灾火焰图像特性的分析达到探测报警的目的有效消除外界环境的影响提高系统的可靠性同时DSP集图像采集压缩识别于一身整个系统体积小操作简便具有便携式的特点适合移动工作而且功能容易扩展因此有广泛的应用前景和研究价值3DSP图像预警系统的技术内涵3. 1 数字图像处理技术早在本世纪初人类为了用图片及时地传输世界各地发生的新闻事件便开始了对图像处理技术的研究用计算机进行图像处理改善图像质量的有效应用开始于1964年美国喷气推进实验室对太空传回的大批月球照片进行处理并收到了明显的效果然而图像处理技术的真正发展还是在20世纪60年代末其原因一方面是由于受到航天技术发展的刺激另一方面也是作为图像处理重要工具的数字计算机和各种不同类型的数字化仪器及显示器有了突飞猛进的发展而且价格越来越低到今天数字图像作为一门崭新的学科日益为人们所重视并已在科学研究工农业生产军事技术医疗卫生等许多领域中发挥着越来越重要的作用图像处理科学对人类具有重要意义它表现在如下三个方面1图像是人们从客观世界获取信息的重要来源人类是通过感觉器官从客观世界获取信息其中视觉信息占60%~70%视觉信息的特点是信息量大传输速度快作用距离远有心理和生理作用加上大脑的思维和联想具有很强的判断能力2图像信息处理是人类视觉延续的重要手段众所周知人的眼睛只能看到可见光部分但就目前的科技水平来看能够成像的并不仅仅是可见光利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像实际上大大延伸了人类视觉器官的功能扩大了人类认识客观世界的能力3图像处理技术对国计民生有重要意义图像处理技术发展到今天许多技术已日趋成熟在各个领域的应用取得了巨大的成功和显著的经济效益如在工程领域工业生产军事医学以及科学研究中的应用已十分普遍尤其在安全保障及监控方面图像处理更是要要的关键技术因此图像处理技术在国计民生中的重要意义是显而易见的3. 2 DSP技术随着信息技术革命的深入和计算机技术的飞速发展数字信号处理技术已经发展成为一门关键的技术学科而DSP芯片的出现则为数字信号处理算法的实现提供了可能这一方面极大的促进了数字信号处理技术的进一步发展另一方面它也使数字信号处理的应用领域得到了极大的拓展在国外DSP芯片已经被广泛地应用当今技术革命的各个领域在我国DSP技术也正以及快的速度被应用到科技和国民经济的各个领域在当今的数字化时代背景下DSP已经成为通信计算机和消费类电子产品等领域的基础器件DSP芯片不同于原来的微处理器DSP是在模拟信号变成数字信号以后进行高速实时处理的专用处理器其处理速度比最快的CPU还要快10~50倍这是因为DSP芯片内包含硬件并行乘法器很多功能在微处理器中是用微码实现的而现在是基于高速DSP硬件实现的一般基于DSP实现的功能比基于数字逻辑电路实现的功能更加经济DSP方法的重要贡献是可编程装置的可塑性它能实现复杂的线性和非线性算法同时可调转道程序的不同部分且可以关闭一些功能一当程序完成单片功能不会随着时间改变而模拟电路不仅体积大而且必须补偿由于温度和时间改变所引起的参数变化结合图像处理在火灾报警中的优越性以及DSP芯片低功耗运算能力强的特点对基于DSP的图像火灾报警技术进行研究有广泛的应用前景和研究价值4课题的主要研究任务本课题是以TI公司提供的TMS320C6201评估模块EVM为基础实现的笔者以PC机为主机EVM模块为目标机构成一个主从机结构主机主要完成任务的分配与管理等功能目标机主要用于高速数据处理PC机存储有信号源多幅连续的火灾早期发生的图像文件DSP不断的从主机读入火灾早期发生时的图像数据进行图像识别压缩对火灾做出判断压缩后的图像数据再传回PC机整个过程可以这样来描述PC机执行应用程序加载算法到DSP端并将需要处理的图像数据传送到DSP存储到DSP片外存储器SDRAM DSP计算完成后将数据传回PC这个过程由PC来控制启动工作完成使用起来比较方便系统的核心部分就是DSP实现图像处理信号源来自PC机中的图像文件首先DSP从PC机读入图像数据然后对其进行识别压缩等处理并在此过程中做出火灾判断最后以.JPG压缩文件的格式传回PC机5课题研究的意义基于DSP图像处理的火灾预警技术在下面几个方面取得了突破1克服了常规传感器报警的缺点目前用于火灾报警的主要有烟雾传感器红外探测器等但这些探测器件在探测范围和抗干扰方面还存在不少缺陷容易出现误报警而图像型火灾报警系统是利用火灾初期的火焰面积逐渐增大火焰边缘抖动等特征作为火灾判据可以消除周围环境干扰的影响2采用具有高速度高精度运算能力的DSP芯片满足了图像处理中运算量大实时性强数据传输速率高等要求具有功耗低实时性强的优点3DSP集图像采集压缩识别于一身整个系统体积小操作简便具有便携式的特点适合移动工作而且功能容易扩展。
森林火灾安全文献综述
y中南大学学术周课程作业关于森林火灾安全的文献综述学院：资源与安全工程学院班级：安全1201学号:020*******:隽永日期：2014年01月20日关于森林火灾安全的文献综述一、引言森林资源是人类的宝贵财富，为人们生活生产建设提供巨大的帮助，而一场火灾就能摧毁这些宝贵的资源，损失不可估量的人力、物力与资金。
因此，对森林火灾的研究须持久进行，如何预防火灾，当发生火灾时怎么办，我们有什么具体手段，本文将对这些方面结合以往学者的经验成果进行研究并总结。
二、正文(一)国外对森林火灾安全的研究近几年来，由于气候反常等不利因素，致使全球森林火灾频繁发生，但由于一些国家采用了一系列预防和扑救森林火灾的先进手段，不仅避免了特大森林火灾的发生，而且使一般森林火灾的损失逐年下降。
王永宏在《国外是如何重视森林防火的》中指出：美国、加拿大等国家建立了自动遥测天气站等现代科技侦测手段，可以测量风速风向、温度、气温、土壤温度和湿度，而且测量树木和树梢的温度和湿度，卫星照片显示植被类型和密度⑴。
这样一来，一旦有地区发生森林火灾，他们的灭火飞机及消防人员将以最快的速度抵达现场，将火势扼杀在摇篮里。
田晓瑞、舒立福在《国外森林火灾应急管理系统研究与借鉴》中指出：欧洲的森林以人工林为主体，经营年代长，经营水平较高，林区交通十分发达，主要采取'‘绿色防火工程”防火，地面修建了各种有效的防火设施，采取经营措施来提髙森林的防火性能。
通过减少林间空地，提高林地生产力，降低森林的燃烧性；加强间伐抚育，不断消除累积的可燃物；调节林分结构，营造防火林带；加强林道网建设，增强火灾控制能力。
当前世界主要发达国家在应急事务管理上都采用事件指挥系统(Incident conunand system,简称ICS),在2005年澳大利亚召开的世界林火大会上，也提出在全球推广该系统，以便于开展国际间的森林火灾救援，共享森林火灾扑救资源，提高使用效率，减少全球的野火危害。
基于图像处理的火灾检测与预警技术研究
基于图像处理的火灾检测与预警技术研究近年来由于自然灾害的增多，火灾的发生也屡有发生。
火灾不仅会造成人员伤亡和财产损失，也会对环境造成极大的危害。
因此，火灾检测与预警技术备受关注。
本文将就基于图像处理的火灾检测与预警技术进行研究探讨，并探讨其研究现状及未来发展方向。
一、背景介绍火灾的检测与预警一直是人们特别关注的问题。
传统的火灾检测与预警技术存在一些限制，如不能及时发现火灾、有效距离有限、易受温度、湿度等因素的影响等。
随着计算机技术的发展，基于图像处理的火灾检测与预警技术应运而生。
该技术通过对火灾图像的分析与处理，可以实现火灾的自动检测与预警，提高了火灾的检测效率和准确率。
二、技术原理基于图像处理的火灾检测与预警技术主要通过以下几个步骤来实现：1.采集图像：使用CCD摄像机、红外热像仪等设备，对火源进行拍摄以获取火灾图像。
2.图像处理：将采集到的火灾图像进行预处理，包括去除噪声、图像增强等步骤，以提高图像质量。
3.特征提取：提取火灾图像中的特征，如颜色、纹理、亮度等，作为判断是否存在火灾的依据。
4.分类识别：根据提取的特征，使用分类器对图像进行分类识别，判断是否存在火灾。
5.预警报警：如果判断存在火灾，则进行预警报警操作，通知相关人员及时处理。
三、技术优势相比传统的火灾检测与预警技术，基于图像处理的火灾检测与预警技术具有以下技术优势：1.远程检测：传统的火灾检测需要人员到现场进行检测，基于图像处理的技术可以通过摄像头等设备实现远程检测，无需人员到场。
2.及时预警：基于图像处理的技术可以实现实时检测并及时预警，避免了由于传统技术存在的检测延迟问题。
3.准确性高：通过特征提取和分类识别等步骤，基于图像处理的技术可以实现准确的火灾检测，避免了由于人员主观判断造成的误判。
四、技术展望随着计算机技术和图像处理技术的不断进步，基于图像处理的火灾检测与预警技术也在不断地发展和完善。
未来，在已有技术的基础上，研究人员可以进一步深入研究，实现更加高效、准确的火灾检测和预警。
基于图像处理的火灾探测技术
基于图像处理的火灾探测技术
卢玉书
【期刊名称】《武警学院学报》
【年(卷),期】2015(031)006
【摘要】在基于图像的火灾探测技术中,数字图像处理是核心.将视频转换为图像之后,首先进行滤波等预处理,然后对图像进行分割即将图像中的目标与背景进行分离,以找出目标对象,通过边界跟踪获取目标轮廓及边界链码,在此基础之上提取目标的面积变化率、尖角数和圆形度等特征对目标进行分析,以判断该目标是火灾现象还是疑似火灾现象或是非火灾现象.
【总页数】4页(P27-30)
【作者】卢玉书
【作者单位】武警学院基础部,河北廊坊065000
【正文语种】中文
【中图分类】D631.6;TP391.14
【相关文献】
1.基于图像处理的明火火灾探测研究 [J], 陈晓娟;卜乐平;李其修
2.基于数字图像处理的火灾探测技术 [J], 金华彪
3.基于图像处理的火灾探测技术 [J], 徐玉姣;洪镇南;全菲
4.基于图像处理的嵌入式火灾探测系统设计 [J], 王本西;官洪运;方建安;杜海涛
5.基于图像处理的火灾探测报警系统研究 [J], 贺婉茹;刘国成
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本科毕业论文(设计)
文献综述
学生姓名张海州学 号082033117 专 业通信工程班 级1班
指导教师林文静
基于红外图像处理的森林火灾识别方法研究
1国内外现状
国内外很多公司、科研机构和大学院校都对图像型火灾探测技术进行过大量的研究。
Bosque 公司的 BSDS 系统采用红外和普通摄像机进行双波段监控，在准确识别森林火灾的同时还可以区别其它现象的干扰，误报率较低。
在大空间火灾监控方面有 ISLI 公司和 Magnox Electric 公司联合开发的用于电站火灾监控的VSD－8 系统。
该系统以视频运动检测软件为主体，使用各种滤波器技术，并与人工智能相结合，进行电站内的火灾监控。
国内相关单位对于图像型火灾探测技术也进行了深入的研究。
其中，中国科技大学的火灾科学国家重点实验室的研究处于国际领先的地位。
依托火灾科学重点实验室的科大立安公司已经研制出双波段火灾探测器 LIAN-DC，并通过相关反面的验收，投入实际应用。
同时，上海交通大学，西安交通大学都曾在火灾探测方面进行过积极的研究，并在工程实践中提出过一些算法，其探测手段主要集中在使用红外型摄像机，探测系统的抗干扰性还有待提高。
迄今为止，国内外图像型火灾探测系统还存在误报率高，自动灭火算法误差大等问题。
还有待提出更多更好的探测算法以及算法的实现方法。
2常用的探测系统
国内外科研机构和各大公司开发的众多火灾探测系统基于各种火灾识别模式，常见的是感烟探测系统、感温探测系统、火焰探测系统、气体探测系统和复合式探测系统等，感烟探测系统占有量最高，约70%～80%。
2.1感烟探测系统
感烟式火灾探测器主要是利用烟雾传感器探测火灾中产生的烟雾气溶胶，如中国科技大学提出高灵敏度红外图像式烟雾相对浓度测试系统，该系统利用利
用发射红外光，使红外光穿过烟雾，并用CCD接收红外光的方法来检测烟雾浓度。
北京林业大学的郭炜强也对基于运动特征的林火烟雾图像检测技术进行研究，感烟是探测系统在国内国外研究较多，研究较为成熟。
2.2感温探测系统
感温式烟雾探测器主要是利用一个点型或线缆型的温度传感器来探测传感器周围温度的变化或升温速率。
其结构有点型和线缆型，当前广泛使用的是点型电子感温火灾探测器和线缆型易熔金属或记忆金属感温火灾探测器。
如美国的智能微尘监测网络通过直升机飞播温度传感器来了解火灾情况；德国发明的防火机器昆虫通过红外线和生物传感技术监视森林里的温度来判断是否发生火灾。
2.3感光探测系统（火焰探测系统）
感光式火灾探测器主要是探测火灾中火焰辐射光波的特性。
通常有红外光探测器和紫外光探测器。
2.4气体探测系统
可燃气体探测器采用各种光敏元件或传感器来探测火灾初期产生的烟气中某些气体的浓度或气体成分，一般的结构为点型。
当前用于火灾探测的可燃气体探测器主要采用催化燃烧式或者电化学式探测原理。
如葡萄牙的“F3”森林火灾探测系统则是在探测到烟雾后对大气进行化学分析然后发出警报。
2.5复合式探测系统
有些场合会综合使用两种或者两种以上的探测方法，或者是同一种方法两种或两种以上灵敏度的探测器来提高探测能力和性能。
如烟温复合式火灾探测器，双灵敏度感烟输出式火灾探测器。
随着科学技术的发展，森林防火工作正日益走向智能化、系统化、综合化。
因此本毕业设计将综合研究感烟和感温探测系统，以实现降低火灾探测系统的误报率。
3林火识别的算法研究
目前的红外热成像仪林火识别主要依据系统设计者的主观经验对热图像的
数据进行处理，现主要的林火识别算法包括阈值判定法、邻域阈值判定法和均值对比判定法。
3. 1 阈值判定法
在红外热成像中，温度越高的区域图像的像元值就越大，表现在图像上就越亮。
因此需要根据试验，事先设置红外热像仪的着火点的阈值，当像元取值高于这一阈值时系统便认为发现着火点。
将该阈值设定为F，则着火点的集合可表示为:
Fire = { a( i，j) ︳a( i，j ) ＞F，1≤i≤m，1≤j≤n} ( 2)
3. 2 邻域阈值判定法
该方法仍然需要事先设置红外热像仪的着火点阈值F，当像元取值高于这一阈值时，需要该像元取值及该像元周边八邻域( 考虑到误差及红外热像仪处于不断扫描过程中，均值判定法一般不考虑图像边缘点的取值，故像元均包含八邻域) 的取值求平均，若该平均值仍然大于着火点阈值F，则认为发现着火点。
设像元取值及像元周边八邻域取值之和为
Sum，其算法为:Sum = Σi + 1x = i － 1a( x，j － 1) + Σi + 1x = i － 1a( x，j) +Σi + 1x = i － 1a( x，j + 1) ，1＜ i ＜m，1 ＜ j ＜n ( 3)
则着火点的集合可以表示为:
Fire = { a( i，j) ︳a( i，j) ＞ F ＆ Sum/9 ＞F，1 ＜ i ＜m，1 ＜ j ＜ n}
3. 3 均值对比判定法
该方法是在均值判定法的基础之上，求取全图所有像元取值的平均值Ave，再设定一个阈值T，当像元及周边八邻域像元取值的平均值大于Ave + T时，认为发现着火点。
全图所有像元取值的平均值可表示为:
Ave = Σm，ni = 1，j = 1a( i，j ) /m ×n ( 5)120
阈值判定法通过判定单一像元点取值计算火点，灵敏性最高，但也容易受野外个别奇异点干扰; 邻域阈值判定法提取火点抗干扰能力比阈值判定法有所增强，但能准确判定火点的最远距离会有所缩短; 均值对比判定法提取火点的时候，可以通过求取均值来排除大多数干扰，但其监测距离最短。
为此我们将深入研究监测距离长抗干扰能力又比较强的森林火灾识别算法，以实现算法的最优化。
4基于红外图像分析的图像处理方法
4.1滤波法平均滤波法处理背景噪音
4.2图像分割
4.3阀值确定
5实验分析的方法
林火自动识别算法的参数设置受外界环境的影响较大，必须根据当地的实际情况进行测试和调整，国内已有相当多的可以可靠获取算法参数的验证火灾系统可靠度的方法。
参考文献
[1] 李明. 大空间早期火灾的双波段图像型探测方法的研究[D].天津：天津大学，2007
[2] 都该欣. 高灵敏度红外图像式烟雾相对浓度测试的研究和实现[J].火灾科学，2001（1）
[3]基于红外图像和视频分析的林火监测技术[J].。