物联网火灾监控系统的设计与实现开题报告

全文总字数：1584字

1. 研究目的与意义

（1）研究的目的目的：百年以来，为了掌握森林火灾的燃烧特性以及蔓延机理，人类尝试各种方法，借助有效的手段不断探索，以期望获得准确有效的预测方法，从而减少森林火灾导致的损失。

但由于受当前测控技术制约，林火蔓延机制研究的难点是森林火场参数的实时监测与获取。

森林火灾，在很大程度上依赖于当时的环境条件。

2. 国内外研究现状分析

国外研究状况：国外部分国家对于火灾监控系统的需求十分强烈，美国是世界上遭受森林火灾危害的最大的国家之一，目前 crossbow 公司与软件巨头微软、传感器设备巨头霍尼韦尔、硬件设备制造商英特尔、网络设备制造巨头、著名高校加州大学伯克利分校等都建立了合作关系。

此外德州仪器、微处理器制造商 atmel 等也都在传感器网络领域投入极大的资金和科研力量。

这些都为物联网火灾监控系统的实现打下了坚实的硬件基础。

3. 研究的基本内容与计划

（1）研究内容1. 实现后台动态抓取图像2. 实现图像的基本处理功能，包括图像放缩、图像分割（Canny,Sobel, Laplace,Hough）算法；3. 图像分割 最大类间方差法的林火识别方法；4. 基于样条回归直方图的自适合阈值分割算法HistSplineReg；5. 分块级林火图像识别算法。

（2）研究计划（1）2019.2.15-2019.3.15 查阅相关文献、基础书籍，了解课题的意义和研究现状，完成开题报告与文献综述；（2）2019.3.25-2019.4.5基本功能实现；（3）2019.4.6-2019.5.1图像识别算法功能添加；（4）2019.5.1-2019.5.10 测试，对系统进行调试； （5）2019.5.11-2019.5.20 界面优化，完成修改稿 ；（6）2019.5.21-2019.5.25 定稿 ；（7）2019.5.26-2019.5.30 答辩准备。

4. 研究创新点

（1）特色 采用javaweb 开发，采用ssm框架，通用性好，效率高，技术成熟，方便日后的升级与维护。

（2）创新 图像采集频率为动态变化，当系统处于后台状态时，为了节省流量和存储资源，图像采集将会根据算法动态调整，例如根据温度，湿度，风速等等天气状况来确定采集频率，这样可以节省大量资源。

添加火源分析算法，后台采集到的图像将会执行一定的图像分析算法，对可疑火源处进行分析。