基于视频的火灾探测技术研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 前言 | 第6-13页 |
| ·火灾探测技术的研究及开发现状 | 第6-9页 |
| ·早期火灾探测的方法 | 第6-7页 |
| ·人工神经网络火灾探测的发展现状 | 第7-8页 |
| ·火灾图像监测技术的提出及发展现状 | 第8-9页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·远程视频监控与图像识别系统 | 第10-12页 |
| ·监控点 | 第10页 |
| ·网络传输通道 | 第10页 |
| ·监控识别中心 | 第10-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 数字图像处理的基本理论 | 第13-22页 |
| ·图像文件简介 | 第13-15页 |
| ·图像文件格式分类 | 第13-14页 |
| ·BMP文件格式介绍 | 第14-15页 |
| ·图像分割技术 | 第15-17页 |
| ·图像的滤波 | 第17-19页 |
| ·图像细化 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于视觉颜色模型的烟雾图像分割 | 第22-33页 |
| ·色彩空间基本原理 | 第22-26页 |
| ·颜色的形成原理与基本概念 | 第22-23页 |
| ·表色系 | 第23-26页 |
| ·颜色提取及色彩空间的选择 | 第26-27页 |
| ·颜色提取技术 | 第27页 |
| ·色彩空间的选择 | 第27页 |
| ·烟雾颜色提取算法 | 第27-31页 |
| ·HIS颜色距离与人类视觉的关系 | 第27-28页 |
| ·烟雾颜色特征及提取算法 | 第28-31页 |
| ·算法试验结果及分析 | 第31-33页 |
| 第四章 烟雾图像识别判据的研究 | 第33-43页 |
| ·烟雾图像的预处理 | 第33-36页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第33-34页 |
| ·基于最大类间方差法的图像分割 | 第34-36页 |
| ·烟雾图像圆形度的计算 | 第36-38页 |
| ·烟雾图像边界链码的提取 | 第36-37页 |
| ·圆形度的计算 | 第37-38页 |
| ·圆形度计算结果及分析 | 第38-41页 |
| ·烟雾识别判据的提出 | 第41-43页 |
| 第五章 基于神经网络的火灾烟雾识别 | 第43-58页 |
| ·人工神经网络在图像型火灾探测中的应用 | 第43-51页 |
| ·人工神经网络概述 | 第44-46页 |
| ·人工神经元的模型及激活函数 | 第46-48页 |
| ·BP神经网络的特点 | 第48-51页 |
| ·神经网络火灾探测系统的结构 | 第51-52页 |
| ·神经网络的结构设计 | 第51-52页 |
| ·神经网络的样本选择和输出结果 | 第52页 |
| ·基于BP神经网络的烟雾探测实验 | 第52-54页 |
| ·神经网络模型的运行 | 第52-53页 |
| ·BP算法步骤 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-58页 |
| 结束语 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第63页 |
