基于openCV的森林火灾图像识别开题报告

全文总字数：1101字

1. 研究目的与意义

森林火灾是人类所面临的最重要的自然灾害之一。在我国，每年发生森林火灾67.6万次，平均受害森林面积82.1万公顷，年均森林受害率为0.63%。森林火灾的发生，既毁灭了大量的林木，同时又对人类的生命财产以及生态环境造成了巨大的危害。基于OpenCV的森林火灾图像识别课题尝试为森林火灾的巡检与扑救提供一种实用技术，在火灾发生初期就能够通过图像处理技术及时识别出来，从而减少损失。图像处理技术作为自动化的森林火灾扑救装备的关键技术之一，课题研究将会对这项装备的发展具有实际意义。

2. 国内外研究现状分析

在国外，2002年，弗洛里达中心大学的沃尔特教授等人在火焰的视频图像识别方面进行专题研究，根据火焰的颜色特性进行火焰识别算法的简化，获得成功。Bosque公司的BSDS系统采用红外和普通摄像机的双波段监控，该系统以视频运动检测软件为主体，采用各种滤波器技术，对森林火灾进行识别检测。2012年，提出轮廓提取火焰对象火灾识别的一个关键问题是基于OpenCV的视频序列的应用程序,它直接影响着提高火灾识别准确率。

在国内，1997年，中国科技大学火灾科学国家重点实验室进行了基于视频图像的火灾探测技术的研究，利用彩色影响的三基色差分进行火灾探测。在文献《图像火灾监控中的一个新颖的火灾判据》中，根据火焰的外部形状特性，利用图像分析方法，提出了一个新颖的火灾判据，即火焰尖角判据。2010年，王莹，李文辉在总结前人理论的基础上,分别在RGB,HSV和YCbCr三个色彩空间上提取火焰颜色最典型的规则进行建模。

3. 研究的基本内容与计划

内容：对给定的森林火灾图像进行相关的理论分析；研究opencv的图像处理法；根据opencv的相应图像处理算法进行具体的森林火灾图像识别。

计划：1-3周：查阅相关资料，完成开题报告和文献综述。安装opencv及vc 软件，根据相关的书籍学习其基本操作及一些图像处理的基本算法。

4-7周：熟练运用软件，学习森林火灾识别的基本方法。完成此次毕业设计的系统方案。

4. 研究创新点

基于OpenCV的森林火灾图像识别处理。