森林防火视频监控中烟雾识别的监测与研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外森林防火监测方法概述 | 第12-13页 |
| 1.3 森林防火烟雾识别技术发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3.1 国外森林防火烟雾识别技术发展现状 | 第13页 |
| 1.3.2 国内森林防火烟雾识别技术发展现状 | 第13-14页 |
| 1.4 森林防火烟雾识别技术发展现状归纳与问题 | 第14-15页 |
| 1.5 研究主要内容、目的与意义 | 第15-16页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.5.2 研究目标 | 第15页 |
| 1.5.3 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.6 本章小结 | 第16-17页 |
| 2、森林防火视频图像处理与运动目标提取 | 第17-26页 |
| 2.1 图像处理 | 第17-21页 |
| 2.1.1 图像大小处理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 图像滤波处理 | 第18-20页 |
| 2.1.3 图像灰度化处理 | 第20-21页 |
| 2.1.4 图像二值化处理 | 第21页 |
| 2.2 运动目标提取 | 第21-24页 |
| 2.2.1 光流检测法 | 第22页 |
| 2.2.2 帧间差分法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 背景减除法 | 第23页 |
| 2.2.4 方法对比与选择 | 第23-24页 |
| 2.2.5 背景减除法的改进 | 第24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 3、森林防火烟雾属性与特征分析 | 第26-33页 |
| 3.1 颜色特征分析 | 第26-28页 |
| 3.2 纹理特征分析 | 第28-29页 |
| 3.3 运动特征分析 | 第29-32页 |
| 3.3.1 运动速度特征 | 第30-31页 |
| 3.3.2 运动方向特征 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4、巡航中的云台对烟雾的监测 | 第33-46页 |
| 4.1 云台控制 | 第33-34页 |
| 4.1.1 派尔高D协议 | 第33-34页 |
| 4.1.2 云台巡航策略 | 第34页 |
| 4.2 可见光摄像机视频流读取 | 第34-35页 |
| 4.2.1 摄像机初始化 | 第35页 |
| 4.2.2 摄像机视频流获取 | 第35页 |
| 4.2.3 摄像机回调函数取帧 | 第35页 |
| 4.3 视频图像预处理 | 第35-37页 |
| 4.4 疑似烟雾区域划分 | 第37-39页 |
| 4.5 干扰事件排除 | 第39-40页 |
| 4.6 实验与分析 | 第40-44页 |
| 4.7 环境学习 | 第44页 |
| 4.8 本章小结 | 第44-46页 |
| 5、静止状态下的云台对烟雾的监测 | 第46-52页 |
| 5.1 疑似烟雾区域划分 | 第46-48页 |
| 5.2 运动检测 | 第48-49页 |
| 5.3 干扰事件排除 | 第49-50页 |
| 5.4 实验与分析 | 第50-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 6、森林防火烟雾识别系统设计与实现 | 第52-57页 |
| 6.1 系统结构与功能设计 | 第52-54页 |
| 6.1.1 系统结构 | 第52-53页 |
| 6.1.2 功能设计 | 第53-54页 |
| 6.2 开发工具 | 第54-56页 |
| 6.2.1 图像处理库 | 第55页 |
| 6.2.2 算法实验工具 | 第55页 |
| 6.2.3 编程环境 | 第55-56页 |
| 6.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 7、总结与展望 | 第57-59页 |
| 7.1 总结 | 第57-58页 |
| 7.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历 | 第62页 |
| 发表的学术论文 | 第62页 |
