基于ARM和OpenCV的火災(zāi)煙霧識(shí)別研究.pdf

1、火災(zāi)具有突發(fā)性、隨機(jī)性的特點(diǎn)，不僅發(fā)生率較高，而且它的破壞性極大。如何快速、有效的進(jìn)行火災(zāi)報(bào)警，極大可能的降低火災(zāi)帶來的損失成為火災(zāi)預(yù)防和研究的重要內(nèi)容。
　　煙霧是火災(zāi)早期產(chǎn)生的易探測的明顯特征之一，視頻煙霧檢測是一項(xiàng)理論意義和實(shí)際價(jià)值兼?zhèn)涞闹匾n題。隨著嵌入式技術(shù)的快速發(fā)展，基于嵌入式平臺(tái)的前端檢測由于其安裝方便，硬件成本低，實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn)在實(shí)際中應(yīng)用越來越廣泛。
　　本文研究了一種基于ARM和OpenCV的火災(zāi)煙霧識(shí)別

2、的檢測方法。以ARM處理器為核心，設(shè)計(jì)了視頻采集和數(shù)據(jù)通信電路。移植Linux操作系統(tǒng)、OpenCV到S3C2440實(shí)驗(yàn)板，利用OpenCV函數(shù)實(shí)現(xiàn)了煙霧的特征提取和識(shí)別。首先通過對采集的圖像用DB4小波基進(jìn)行四層分解，在對各層小波系數(shù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚砗?，結(jié)合差分盒維數(shù)運(yùn)算，提出基于頻域和分形的，該算法減弱了煙霧半透性的影響，可以更為準(zhǔn)確的分割出煙霧區(qū)域。然后根據(jù)火災(zāi)煙霧的特點(diǎn)，提取出煙霧的特征，包括煙霧的分形維數(shù)（差分盒維數(shù)），運(yùn)動(dòng)方向