基于视觉传感器的船舶火灾报警及逃生策略研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究的背景、目的及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究的目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容及研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 数学模型 | 第19-33页 |
| 2.1 烟雾运动模式的分析 | 第19-21页 |
| 2.1.1 扩散方程 | 第19-21页 |
| 2.1.2 自由射流运动 | 第21页 |
| 2.2 鱼眼图像的成像原理与还原 | 第21-24页 |
| 2.3 信息熵 | 第24-29页 |
| 2.3.1 信息熵理论 | 第24-27页 |
| 2.3.2 烟雾运动的熵变分析 | 第27-28页 |
| 2.3.3 图像熵 | 第28-29页 |
| 2.4 人员逃生的数学模型 | 第29-32页 |
| 2.4.1 人员的流体力学模型 | 第29-30页 |
| 2.4.2 人员模型的运动分析 | 第30页 |
| 2.4.3 人员模型的运动和变形 | 第30-31页 |
| 2.4.4 人体模型的运动微分方程 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 视觉传感器的布置 | 第33-39页 |
| 3.1 大空间的公共区域摄像头布置 | 第34-36页 |
| 3.2 通道走廊的视觉传感器布置 | 第36-37页 |
| 3.3 视觉传感器的联网 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 烟雾运动的识别和仿真 | 第39-65页 |
| 4.1 烟雾的基本特征 | 第39-41页 |
| 4.1.1 烟雾的静态特征 | 第39-40页 |
| 4.1.2 烟雾的动态特征 | 第40-41页 |
| 4.2 基于图像熵的烟雾识别方法 | 第41-42页 |
| 4.2.1 烟雾区域的提取 | 第41-42页 |
| 4.2.2 图像熵的求解 | 第42页 |
| 4.3 实验验证 | 第42-46页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第42-43页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第43-46页 |
| 4.3.3 实验结果讨论 | 第46页 |
| 4.4 烟雾运动的仿真 | 第46-54页 |
| 4.4.1 邮船局部简化计算模型 | 第46-48页 |
| 4.4.2 计算区域网格划分 | 第48-50页 |
| 4.4.3 边界条件及火源设定 | 第50-52页 |
| 4.4.4 烟雾仿真的结果 | 第52-54页 |
| 4.5 仿真和观测的结合 | 第54-63页 |
| 4.5.1 仿真结果烟雾信息的提取 | 第54-60页 |
| 4.5.2 视频图片烟雾的提取 | 第60-63页 |
| 4.6 仿真结果和观测结果的匹配 | 第63-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 逃生模型和策略 | 第65-77页 |
| 5.1 火灾对逃生人员的影响 | 第65-68页 |
| 5.2 基于流体动力学的人员逃生模型 | 第68页 |
| 5.3 人员数量的识别 | 第68-74页 |
| 5.4 出口人流的最大限制 | 第74-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第6章 全文总结和展望 | 第77-79页 |
| 6.1 结论 | 第77-78页 |
| 6.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
