基于FPGA的視頻式火災(zāi)探測(cè)技術(shù)及方法研究.pdf

1、視頻式火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)借助機(jī)器視覺(jué)，應(yīng)用環(huán)境幾乎不受限制。目前，視頻式火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)多是基于微機(jī)的設(shè)計(jì)，但串行指令和串行的數(shù)據(jù)處理方式，造成速度的瓶頸。FPGA具備并行處理數(shù)據(jù)的能力，這是其運(yùn)用于圖像處理的優(yōu)勢(shì)所在。即便大量、并行的圖像數(shù)據(jù)，F(xiàn)PGA也能實(shí)時(shí)處理。
　　本文的研究目的是建立以 FPGA為核心的視頻式火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)，具備實(shí)時(shí)圖像獲取、圖像預(yù)處理、火焰識(shí)別的功能。通過(guò)研究火災(zāi)圖像的視覺(jué)特性和火焰的溫度、輻射特性，決定選用紅外濾

2、光片初步分離圖像中的火焰和低溫背景，紅外火災(zāi)圖像需通過(guò)大津法二值化及形態(tài)學(xué)處理后，才能進(jìn)入識(shí)別階段。對(duì)火焰圖像的面積、圓形度和尖角三種特征進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明三種特征的絕對(duì)性。借助貝葉斯決策理論分析如何降低火焰識(shí)別的誤判率，增加參與識(shí)別的特征種類是最直接、有效的途徑。因此，提出一種融合面積改變率、圓形度和尖角變化率的多特征識(shí)別算法。實(shí)驗(yàn)證明，多特征算法的誤報(bào)率低于單特征算法。最后，在系統(tǒng)整體架構(gòu)的基礎(chǔ)上，針對(duì)圖像預(yù)