基于视频监控的火灾等级识别研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究工作的背景及意义

火灾是最常见的事件之一，在尽早发现火灾的过程中，发现火灾比起其他任何事情都极其重要，以最大程度地减少人员伤亡和财产损失。根据中国九原庄北网站（JYZBW）2017年的报告，仅在中国发生了205起大火，造成217万起损失，263起平民火灾，这只是公共统计。随着计算机性能和视频处理技术的飞速发展，替换标准火焰探测器的趋势非常明显。与现有的传感器相比，基于视频的火灾探测（VFD）可以有效减少探测时间，因此有效的VFD方法已成为现代监控系统中的热门话题。为了有效地实时检测火灾，传统的火焰识别算法大多采用颜色，形状，纹理和运动等手动功能。但是，提取单一特征的火焰不能满足较高的火焰探测率。一些研究人员提出了许多基于多功能的火焰检测模型和算法。为了提高概率方法在火焰检测中的性能，基于颜色和运动特征，提出了一种改进的概率模型，可以更合理地生成候选火形状。基于视频监控的火焰检测技术研究，通过摄像机监测各个空间，同时对视频中的场景图像进行实时处理，自动检测火焰，能够在火灾发生的第一时间通知现场人员进行确认，有效缩短救援时间，并且成本低、检测率高，对于火灾前期预警有着积极意义。

1.2 国内外研究现状

目前，国内外对于火灾预防十分重视。传统的火灾报警系统一般使用火灾探测器，如感光传感器、感温传感器等，是根据火焰的光强、温度以及伴随火焰产生的烟雾的浓度等特征来检测的。当存在火情时，安装的传感器会根据火灾中火的相关物理量转化为电信号，最后通过报警器发出报警信号，从而预警火灾的发生，提醒救援人员快速救援。目前视频检测算法主要分为两种，一种是根据从视频图像中提取的特征直接判断是否为火焰，另一种是通过提取目标特征，运用学习技术，训练弱分类器，再组合成强分类器，从而准备判断是否为火焰。针对传统火灾检测器存在的诸多不足，视频火灾测技术有了极大改善：成本较低、易实现。以视频图像为基础的火灾探测在固定位置安装好摄像机来实时采集视频数据，成本低；实时性能好。传统的火灾探测器受空间影响，检测到火灾需要一定时间，如感温探测器，在火灾发生前期，周围温度不会瞬间升高太多，需要时间积累。而视频火灾检测是实时处理图像数据，不要求时间的积累进行自动处理分析判断，大大缩短了火灾预警时间，为后续火灾的处理争取时间；具有可视性和存储性：以前的火灾探测器只能得到某些数据值，无法准确知道火灾发生时的现场详细信息，基于视频的火灾检测技术可以存储视频，随时调用任何时段的视频进行分析、查证，在火灾发生时能做出最准确的判断；鲁棒性好。视频图像检测技术是远程检测，环境的变化不会影响系统的稳定性，同时能排除噪声的干扰，综合判断火情。而传感器处于复杂环境时，无法保证检测的高准确性。效率高且准确。效率高是由于通过计算机进行相关数据的分析，处理快速准确，更加智能化。通过优势算法的应用，处理结果更加准确。

2. 研究的基本内容与方案

研究内容、目标和研究方法

研究内容：

结合国内外的研究现状，本文视频识别的舱室火灾检测技术特点进行火灾等级分析研究，主要目标是利用matlab等工具，实现对视频图像中火灾的检测，并实现对火灾事件的等级识别等。本文研究的主要内容和方法如下：

首先，使用matlab工具，使用基于深度学习的舱室火灾分类算法，识别在室内视频监控中的火灾视频图像，并实现对其分类；其次使用基于图像边缘检测的火灾等级判别算法，实现对监控视频中的火灾灾情进行等级识别；最后在以上研究成果的基础上，使用基于opencv的火灾识别软件模块开发方法，实现监控视频中识别火灾等级模型。

3. 研究计划与安排

（1）2020.03.10—03.18：根据论文方向，搜集相关资料，写出开题报告。

（2）2020.03.19—04.20：完成论文第一、二、三章。

（3）2020.04.21—05.10：完成论文第四、五章。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]温雨春.基于视频的火灾识别算法研究[d].浙江大学,2011.

[2]徐梧.视频监控在林火管理中的应用[d].北京林业大学,2008.

[3]苗续芝.基于视频图像的火灾检测研究与实现[d].中国矿业大学,2018.