全炉膛火焰图像特征参数提取算法

学科分类号（二级）520.6040本科学生毕业论文（设计）题目基于人脸识别门禁系统姓名王远正学号104100137院、系信息学院专业计算机科学与技术指导教师（职称/学历）周屹(实验师/硕士)基于人脸识别门禁系统摘要：人脸识别技术是生物技术和计算机技术的复合应用，随着科技和社会的发展，现代社会对门禁的安全性和可靠性的要求也越来越高；提出一种基于Android手机的视频门禁系统，具有灵活性好、功能丰富等优点。

先从局域网通信方式和手机门禁终端两方面提出了系统方案特点，接着设计系统框架，并从mjpg-streamer视频服务器进行视频数据采集与发送，服务器端采用Apache服务器以及Android手机客户端软件设计三方面对系统进行了详细设计,最后对Android客户端软件进行了简单测试。

结果证明该方案可行，且运行稳定，有广泛的应用价值。

关键词：人脸识别；门禁系统；ARM11；android系统开发；远程监控1 概述如今随着计算机、网络、信息技术的快速发展，如今已经开始步入了网络信息化时代，针对公民身份验证的需求也越来越高。

在电子商务、网上银行、公安、海关、金融、医保、社保、考勤等领域，快速准确的身份识别和验证技术有着广泛的需求和应用前景。

传统的个人身份识别与认证主要依赖身份证、户口本、驾照、钥匙、IC卡、各种口令密码等技术来进行。

而各种口令密码存在容易遗忘、容易记错等缺点，身份证、驾照容易丢失等缺点；钥匙、IC卡存在着容易复制被复制、容易被盗、损坏等缺陷；传统的身份识别和认证技术已经不能满足社会的发展需求。

移动设备的普及和发展，原来b/s查看变得越来越不方便，传统的视频监控系统大部分采用PC作为监控终端，需要在指定的地点以及专用网络设备支持的环境下才能对目标现场进行监控，极大地限制了监控系统的灵活性和应用范围。

而现代3G移动网络的飞速发展，使视频传输在智能手机上得以轻易实现。

为解决传统监控系统不灵活的弊端，让人们通过移动手机随时对家人和住房等进行视频安防检测，本系统采用的是一种基于人脸识别+android控制设计方案。

人工智能火焰识别判别算法概述说明以及概述1. 引言1.1 概述人工智能火焰识别判别算法近年来得到了广泛关注和应用。

随着科技的不断进步，火灾成为一种常见的事故，给人们的生命财产安全带来了巨大威胁。

因此，火灾的早期预警和及时控制变得尤为重要。

传统的火焰识别方法主要依赖于专业人员进行判断，但由于火灾发展速度快且具有高温、高风险等特点，传统方法在实际应用中存在一定程度上的局限性。

而人工智能火焰识别判别算法通过利用计算机视觉技术和深度学习模型，能够自动地对火焰进行准确识别和分类，极大地提高了火灾监测与控制的效率。

1.2 文章结构本文将首先对人工智能火焰识别判别算法进行详细概述，并分析其主要组成部分：火焰识别算法概述、火焰特征提取以及火焰分类与判别模型。

接下来我们将介绍该算法在不同领域中的应用场景，包括工业应用领域、家庭安全保障以及自然灾害防范及救援。

然后，我们将探讨当前火焰识别技术的发展状况，并分析现有算法的优点和不足之处。

最后，我们将提出该领域面临的挑战与未来的发展方向，并在结论部分对本文进行总结，展望人工智能火焰识别判别算法未来可能的发展方向。

1.3 目的本文旨在全面介绍人工智能火焰识别判别算法，并深入探讨其在不同场景下的应用。

通过对当前研究现状和挑战的分析，我们希望为相关研究者提供启示和思路，以推动该领域更加深入地发展。

此外，我们也希望通过本文的撰写，让读者了解到人工智能火焰识别判别算法在实际应用中所具备的巨大潜力和实际价值，并引起读者对于火灾防范与控制问题的关注和重视。

2. 人工智能火焰识别判别算法2.1 火焰识别算法概述人工智能火焰识别判别算法是一种利用计算机视觉和机器学习技术来检测和辨认火焰的方法。

该算法通过对图像或视频进行处理和分析，提取火焰所特有的特征，并利用训练好的模型进行分类和判别。

它可以广泛应用于各个领域，如工业安全、家庭保障以及自然灾害防范等方面。

2.2 火焰特征提取在火焰识别过程中，首先需要提取图像中与火焰相关的特征。

能源机械中的火焰识别算法火焰识别算法是一项非常重要的技术，特别是在能源机械领域。

这项技术可以让各种类型的能源机械更加安全可靠。

如今，越来越多的能源机械都采用火焰识别算法，例如发电站、工厂、化工厂等。

在进行这项技术的应用之前，首先需要了解什么是火焰识别算法及其原理。

1. 火焰识别算法的原理火焰识别算法是识别火焰的一种技术，它可以在一段时间内进行图像处理，并根据处理的结果来判断是否存在火焰标记。

这种技术的实现需要用到一些特定的图像处理算法以及一些计算模型。

而这些算法和模型主要是通过电脑程序来制定和实现的。

火焰识别采用的是数字图像处理技术，可以将火焰的热辐射转换成可识别的数字信号，然后通过数字处理技术进行模拟和计算。

为了实现火焰识别算法，需要先对火焰进行感知，并将其转换成数字信号，接着通过数字处理技术进行计算，最终得到相关的参数结论。

2. 火焰识别算法的应用火焰识别算法主要应用于以下几个方面：（1）发电站在发电站中，火焰识别算法可以通过感知火焰的存在，并及时地发送报警信号，从而保证发电站的安全运行。

如果在发电站中没有火焰识别算法的支持，一旦发生火灾，后果将不堪设想。

（2）工厂在工厂中，火焰识别算法可以检测工厂中的火源，及时预防可能发生的火灾。

同时，该技术可以通过实时监测工厂的生产情况，确定工厂是否有火焰标记，从而对工厂的生产进行控制。

（3）化工厂化工厂中的化学反应往往会释放出一些有害气体或者火焰。

火焰识别算法可以通过对工厂内部的气体浓度、温度等参数的实时监测，及时预警潜在的安全风险，从而最大限度地避免安全事故的发生。

3. 火焰识别算法的优势和缺点火焰识别算法的优势在于能够对火焰进行快速检测、及时预警，从而及时避免事故的发生。

同时，它可以通过实时监测相关的参数，提高能源机械的生产效率和产品质量。

但火焰识别算法也有其缺点。

首先，该算法要求设备本身支持数字图像处理技术。

这意味着，在一些较旧的设备上很难进行实现。

火灾图像边缘检测和轮廓提取算法研究淮阴工学院计算机工程系　王红艳　严云洋[摘　要]在数字图像处理中,理想的图像边缘检测算法可以根据挖空法再结合边缘跟踪技术设计算法来实现。

而在实际工程应用中,所获取的图像中的噪声很多,现有的边缘检测算法检测出的轮廓一般粗细不一,边缘不连续之处过多。

为此在检测出图像中物体的轮廓后,还要花大量的时间来处理躁声,在实际应用中很难实现,并且实时性也很差。

为此提出一种基于连通区域面积阈值化的实现算法,可以同时实现噪声消除与轮廓提取,以更好地定位图像中的目标物体。

[关键词]图像处理　边缘检测　轮廓提取 1引言在图像处理中,目标物体的面积可用其所包含的像素点的数量来表示。

根据火焰燃烧的动态特性,从视频序列图像中,可以分离出可疑的火焰区域,即进行图像分割。

通过图像分割,提取物体轮廓,并定位图像中的目标物体。

在理想图像中,可以根据挖空法再结合边缘跟踪技术设计算法来实现,但在实际工程应用中,所获取的图像中的噪声很多,而现有的边缘检测算法,使用Canny,Roberts cro ss,P rew itt和Sobel等边缘检测算子,根据灰度值是否发生跃变,来检测出图像中物体的边缘。

这些方法检测出的轮廓一般粗细不一,边缘不连续之处过多,为此在检测出图像中物体的轮廓后,还要花费大量的时间来进行轮廓的细化处理,再把不连续的轮廓连接起来,由于图像中噪声的存在,这在实际应用中既很难实现,实时性也很差。

虽然噪声消除可使用腐蚀和膨胀的方法,但并不能解决问题,因为若一次腐蚀之后发现噪声区域还存在,则需再次腐蚀,直到达到要求为止。

但在实际应用中,数字图像处理和识别自动进行,不可以观测每次腐蚀的结果。

而由于噪声区域有大有小,难以人为的设定腐蚀的次数,因此也就无法确定应该对图像进行多少次腐蚀才能达到要求。

再者,如果对图像进行多次腐蚀处理,通过挖空法和轮廓跟踪所得到的轮廓,也会与物体的实际轮廓存在差别,从而影响目标识别的准确性,差别如果太大(经过很多次腐蚀),可能导致无法识别。

火灾图像的特征提取及识别作者：程爱武来源：《中国科技博览》2015年第05期[摘要]本文详细研究了早期火灾火焰的识别判据，从火焰区域的跟踪人手，在对运动火焰动态特征分析基础上，给出从颜色、形状和边缘变化特征分析方法。

在火焰疑似区域跟踪的基础上，提取火焰动态特征序列，进行动态特征分析。

对颜色、形状、闪烁等单特征量，先进行变化特征二值化，有效排除干扰，然后进行离散变换进行频谱能量分析，形成量化判据。

对边缘特征，考察临近若干帧的最大变化，对变化特征进行定性和定量分析，形成边缘特征判据量化结果，实现火灾判定。

[关键词]火灾图像；边缘特征；火焰中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）05-0091-011引言火灾早期是整个火灾过程中实施有效扑救的最佳阶段。

所谓火灾早期，从安全的观点来看，它是指轰燃发生前的阶段。

在这一阶段，室内人员和财产尚未受到严重的威胁。

从火灾的发展过程来看，如果能在火灾的早期将其发现并采取措施，无疑会大大降低火灾损失。

因此选取火灾的早期特性来进行研究是十分必要的。

然而目前对火灾早期特性的研究在国内外尚未充分深入开展，火灾早期的探测和防治因为缺乏必要的理论和依据而显得困难。

由于图像采集误差和图像处理算法本身的限制，单靠一帧图像的静态识别而给出是否是火焰的判断结果是不现实的，因此需要将多帧图像静态特征结果序列化，进行序列帧的分析，提取出其动态特征并识别，来提高火焰的准确率。

对于静态的火焰，由于其位置固定，只需简单的位置匹配就可以得到比较理想的结果；而对于运动火焰，帧间疑似区域的匹配则变得复杂，除了位置上的一定关系外，还需要通过提取模板特征来进行匹配。

2目标的建模目标的建模是计算机视觉的基本问题，对图像目标跟踪的性能有着重要的影响。

（1）基于模板的建模最为直接的目标建模方法就是直接采用目标图像的象素集合对目标进行描述。

这种方法通常称为基于模板的目标建模方法。

锅炉炉膛火焰数字图像处理与诊断系统该系统采用计算机图像处理、压缩存储、解压回放技术，采集和处理与锅炉燃烧操作、炉膛安全保护有关的多个实时过程参数，在深入研究火焰图像特征与燃烧工况关系的基础上，实现炉膛火焰图像的在线实时监视、检测、诊断及事故追忆；并采用了专门设计的外置摄像机内窥式风冷光学探头。

该系统即可监测全炉膛火焰，又可通过各自的探头，监测单个火枪或相邻几层的火焰图像。

系统具有以下功能：●实时采集和处理火焰图像，得平均亮度、最高亮度及多种燃烧特征参数●伪彩色处理功能。

●温度场曲线处理功能●实时趋势曲线、历史趋势曲线。

●压缩存储图像，并可回放、处理（伪彩色处理、温度场曲线处理）。

●燃烧异常时，压缩存储事故前后数分钟的图像，供事后分析及诊断。

●对燃烧不稳定进行诊断与报警，对F S S S火焰监测和灭火保护等相关工作的可靠性进行监视和分析。

火电厂实时信息管理系统由东南大学动力系研制开发的PPIS200是一个分布式计算机实时数据采集与信息管理网络系统。

系统采用分层结构，各网络层次间相对独立，可根据电厂的实际情况和要求的系统规模灵活组态。

系统具有以下功能：各种生产流程图的实时显示各种曲线的显示、比较各种表格的显示各种棒状图的显示事故追忆历史数据的管理性能分析与计算统计管理图、表、曲线的实时组态风粉在线监测系统风粉在线监测系统是东南大学动力系研制开发的一套独立的集数据采集、数据处理、数字信号通信及CRT显示为一体的智能化在线监测计算机系统。

它由耐磨测温元件、耐磨测速元件、差压变送器、智能数据采集前端、CRT显示器及工业控制计算机组成。

系统主要功能：√在线监测及显示一、二、三次风动压及风速；√在线监测及显示煤粉浓度；√参数越线报警（显示变色）；√参数在线修改。

系统特点：√系统采用分布式结构，可靠性高；√画面直观，参数显示正确，无虚假信号；√测点更改、添加及删除方便；√人机界面友好，参数在线设置及修改方便；√计算机系统结构简单，可采用一体化或嵌入式计算机表盘安装；√无计算机2000年问题。

图像特征提取算法的使用方法图像特征提取算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，它通过对图像进行分析和处理，从中提取出具有代表性的信息，用于实现图像分类、目标检测、图像匹配等应用。

本文将介绍图像特征提取算法的基本原理和使用方法。

一、图像特征提取算法的基本原理图像特征提取算法主要基于图像的局部纹理、颜色、形状等特征进行分析。

以下是几种常见的图像特征提取算法及其基本原理：1. 尺度不变特征变换(SIFT)SIFT算法提取图像的局部不变特征，它通过检测关键点并为每个关键点计算一个局部描述子来实现。

SIFT算法具有旋转、尺度、亮度不变性，可以在图像中检测到对象的局部特征。

2. 霍夫变换(Hough Transform)霍夫变换算法主要用于检测图像中的直线和圆等形状。

它通过将图像空间投影到参数空间，再通过参数空间中的峰值来检测对象的形状。

3. 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)PCA算法通过将高维数据转换为低维数据，保留主要特征来进行特征提取。

它将图像中的像素点组成的高维向量进行降维操作，得到一组与原图像相关性最高的特征。

4. 纹理特征提取算法纹理特征提取算法主要利用图像的纹理信息进行特征提取。

常见的纹理特征提取算法包括局部二值模式(LBP)、灰度共生矩阵(GLCM)等。

以上是常见的几种图像特征提取算法，具体的使用方法会因算法而异。

二、图像特征提取算法的使用方法图像特征提取算法的使用方法主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理在进行特征提取之前，需要对图像进行预处理，以减少噪声和增强图像的对比度。

常见的图像预处理方法包括灰度化、平滑化、边缘检测等。

根据具体的算法需求选择相应的预处理方法。

2. 特征提取选择合适的特征提取方法对图像进行特征提取。

根据不同的应用需求选择不同的特征提取算法。

如使用SIFT算法可以提取图像的关键点及其描述子，使用霍夫变换可以提取图像中的直线和圆等形状。