基于紅外圖像識別的火災探測系統(tǒng)研究與開發(fā)的開題報告

基于紅外圖像識別的火災探測系統(tǒng)研究與開發(fā)的開題報告一、研究背景及意義火災是一種具有破壞性的自然災害，對人類生命財產(chǎn)安全造成很大威脅。因此，火災探測系統(tǒng)的研究和開發(fā)一直是全世界范圍內(nèi)關(guān)注的焦點。傳統(tǒng)的火災探測系統(tǒng)主要依靠煙霧和溫度傳感器進行檢測，但這種方法存在一定的局限性。隨著計算機視覺、圖像處理等技術(shù)的發(fā)展，基于紅外圖像識別的火災探測系統(tǒng)逐漸成為研究熱點。基于紅外圖像識別的火災探測系統(tǒng)具有很大的優(yōu)勢。一方面，相比傳統(tǒng)的火災探測系統(tǒng)，基于紅外圖像識別的火災探測系統(tǒng)減少了對煙霧、氣體等特定條件的依賴，能夠在更廣泛的環(huán)境中使用；另一方面，基于紅外圖像識別的火災探測系統(tǒng)通過對紅外圖像的分析和處理，能夠更準確地檢測出火災，有效避免誤報和漏報的情況。二、研究內(nèi)容和方法本研究旨在研究與開發(fā)一種基于紅外圖像識別的火災探測系統(tǒng)，具體包括以下內(nèi)容：1.紅外圖像采集：采用紅外攝像頭對火災場景進行拍攝，獲取圖像數(shù)據(jù)。2.紅外圖像預處理：對采集到的紅外圖像進行預處理，包括圖像去噪、增強、分割等操作，提高后續(xù)算法的準確性。3.火災識別算法研究：對預處理后的紅外圖像進行算法分析和設計，開發(fā)出能夠準確識別火災的算法。主要采用深度學習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）算法，包括目標檢測、圖像分類等技術(shù)。4.系統(tǒng)實現(xiàn)：基于上述算法和技術(shù)，實現(xiàn)基于紅外圖像識別的火災探測系統(tǒng)。包括硬件建設和軟件開發(fā)。5.系統(tǒng)測試與評估：對研發(fā)的基于紅外圖像識別的火災探測系統(tǒng)進行測試和評估，驗證系統(tǒng)的性能和準確性，并對系統(tǒng)的優(yōu)化和改進進行探討。三、預期結(jié)果1.基于紅外圖像識別的火災探測系統(tǒng)的研制工作完成。2.開發(fā)出算法性能良好的火災識別算法。3.能夠準確地檢測出火災，避免誤報、漏報的情況。4.提高火災探測系統(tǒng)的準確性和可靠性，為日常生活和工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域提供更好的安全保障。四、研究計劃1.前期調(diào)研和文獻綜述（2個月）。2.紅外圖像采集和預處理（3個月）。3.算法研究與開發(fā)（6個月）。4.系統(tǒng)實現(xiàn)（5個月）。5.系統(tǒng)測試與評估（6個月）。五、參考文獻1.張東.基于紅外圖像的火災識別算法研究[D].集美大學,2017.2.張琦,王強,陳偉,等.基于深度學習的紅外圖像火災自動探測[J].溫州大學學報(自然科學版),2018,34(4):191-196.3.謝來平,閔小東,王棟,等.基于紅外圖像和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的火災監(jiān)測系統(tǒng)研究[J].安全與環(huán)境工程,2018,25(3):66-68.4.黎元風.基于深度學習識別的紅外火焰監(jiān)測系統(tǒng)設計[D].北京林業(yè)大學,2017.