| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外的研究现状及发展趋势 | 第9-13页 |
| 1.2.1 火灾探测技术的研究现状及发展趋势 | 第9-12页 |
| 1.2.2 火灾自动报警系统的研究现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 课题的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 课题的技术路线 | 第14-15页 |
| 第2章 地铁指挥中心火灾自动报警系统的相关理论和技术 | 第15-30页 |
| 2.1 火灾自动报警系统的概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 火灾自动报警系统的简介 | 第15页 |
| 2.1.2 可视火灾自动报警系统的简介 | 第15-17页 |
| 2.2 地铁指挥中心火灾自动报警系统实现的关键技术 | 第17-29页 |
| 2.2.1 地铁指挥中心可视火灾探测算法 | 第17-22页 |
| 2.2.2 基于多点探测的火源空间定位技术 | 第22-27页 |
| 2.2.3 多传感器融合检测技术 | 第27-28页 |
| 2.2.4 水炮自动化技术 | 第28-29页 |
| 2.2.5 故障检测及容错技术 | 第29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 地铁指挥中心火灾自动报警系统中的可视火焰探测算法 | 第30-39页 |
| 3.1 基于快速支持向量机的可视火焰探测算法 | 第30-33页 |
| 3.1.1 可视火焰识别系统的工作流程 | 第30页 |
| 3.1.2 火焰特征的选择 | 第30页 |
| 3.1.3 核函数的选择 | 第30-31页 |
| 3.1.4 惩罚因子的确定 | 第31页 |
| 3.1.5 实验结果分析 | 第31-33页 |
| 3.2 基于颜色模型和稀疏表示的可视火焰探测算法 | 第33-38页 |
| 3.2.1 特征字典的设计 | 第34-35页 |
| 3.2.2 火焰识别算法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 仿真实验与分析 | 第36-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 地铁指挥中心火灾自动报警系统的详细设计与实现 | 第39-51页 |
| 4.1 地铁指挥中心火灾自动报警系统的总体架构 | 第39-44页 |
| 4.1.1 地铁指挥中心火灾自动报警系统的运行流程 | 第39-40页 |
| 4.1.2 地铁指挥中心火灾自动报警系统的总体架构 | 第40-41页 |
| 4.1.3 地铁指挥中心火灾自动报警系统的软硬件架构 | 第41-43页 |
| 4.1.4 地铁指挥中心火灾自动报警系统的运行方式 | 第43-44页 |
| 4.2 地铁指挥中心火灾自动报警系统的详细设计 | 第44-48页 |
| 4.2.1 硬件的设计方案 | 第44-46页 |
| 4.2.2 软件的设计方案 | 第46-48页 |
| 4.3 地铁指挥中心火灾自动报警系统的实现 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 系统的测试 | 第51-55页 |
| 5.1 测试目的和原理 | 第51-52页 |
| 5.1.1 测试目的 | 第51页 |
| 5.1.2 测试原理 | 第51-52页 |
| 5.2 测试方法与结果 | 第52-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 全文总结与未来展望 | 第55-57页 |
| 6.1 全文总结 | 第55页 |
| 6.2 未来展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
