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提出了林火遥感图像挖掘的概念,描述了图像挖掘技术在林火遥感图像上的具体应用及实现,针对林火部门每天产生并存储的有价值的林火遥感图像,结合林火上所特有的领域知识,提出了一种通过对林火遥感图像进行图像挖掘,可以将林火遥感图像分成有火或无火两类图像的方法。该方法的实现对帮助林火工作人员及早发现火情,做出火灾预测并采取相应措施具有重大的意义。 相似文献
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森林火灾灾情快速预判模型 总被引:1,自引:1,他引:0
为在火灾发生时进行灾情的快速评估,为消防决策提供参考,提出一种简化的林火蔓延模型。通过遥感影像,获取火灾首日燃火点和火场边界,利用风向、风速和USDA蔓延模型数据库中对应植被类型的蔓延速度,进行林火蔓延计算,预判无干扰状态下的林火蔓延范围,以达到灾情快速预判的目的。通过2006年黑龙江省和2009年中蒙边境特大森林草原火灾案例的分析,结合运用卫星遥感图像对逐天火迹和火点解译的结果,验证该模型的可靠性及适用性。研究结果表明,基于实时遥感影像与气象预报信息,运用简化的林火蔓延模型,并结合林火宏观扩散的特征,能够对火灾灾情的发展进行快速研判。 相似文献
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针对传统船舶火灾报警系统采用的传感器在远离火灾源时很难探测到初期火灾的特性,提出了利用摄像头模式识别的方法来探测火源的构想,将顶置鱼眼摄像头作为图像传感器,在一个较大的范围内探测初期火灾,提出了一种基于火焰闪点位置的交叉性与聚合性的帧差算法,实现火焰目标分割识别.该方法是在实时视频流中,对连续两帧图像进行帧差,根据闪点位置的交叉性排除运动物体的干扰,再根据闪点的聚合程度排除一部分游离的干扰闪点,最后得到疑似火焰区域.对疑似火焰区域二值化、抽取轮廓、再由种子点位置确定火焰外形.此法能够高效地从视频图像中分割出火焰,从而为火灾的初期预防报警提供高效识别手段. 相似文献
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森林火灾是森林最危险的敌人,也是林业最可怕的灾害,它会给森林带来最具有毁灭性的后果。夏季季气候炎热,温度高,大风天气多,野外用火大量增加,且雷击多等因素的影响,潜伏着发生大的森林火灾的危险。当前,建立林业防火智能监测预警及应急指挥系统,实现林区视频的自动监控、烟火准确识别、火点精确定位、火情蔓延趋势推演、扑救指挥的辅助决策、灾后评估等多方面功能,不断提升森林火灾综合防控能力显得十分紧迫和重要。森林火灾危害大,扑灭困难,于是在火灾还在萌芽状态立即扑灭显得尤为重要。森林火灾因为常常处在深山老林中,不易发现,故而发现火灾对于早扑灭火灾具有重要意义。北京和普威视借助于先进的红外热成像仪图像采集、图像探测系统、无线网络传输系统及显示系统组成的智能森林防火指挥系统以数字化、网络化视频监控为基础,与一般的网络化视频监控相比,它是一种更高端的视频监控智能化的应用。该系统能够实现无人值守不间断工作,自动对视频图像信息进行分析判断;及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头,以最快、最佳的方式进行告警和提供有用信息;能有效的协助消防人员处理火灾危机,并最大限度的降低误报和漏报现象;同时还可查看现场实时图像,根据直观的画面直接指挥调度救火。 相似文献
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本文设计的森林防火视频监控系统能够实现无人值守不间断工作,自动对视频图像信息进行分析判断;及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头,以最快、最佳的方式进行报警和提供有用信息;能有效地协助消防人员处理火灾危机,并最大限度地降低误报和漏报现象;同时还可查看现场实时图像,根据直观的画面直接指挥调度救火. 相似文献
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铁路动车段检修库可能发生的火灾主要为列车电气火灾和残留火种产生的火灾.根据铁路动车段检修库房建筑的整体结构及高度,结合火灾源识别分析.此类火灾在发生初期有阴燃阶段,可能产生大量的烟和少量的热.可供选择的火灾探测器主要有:感烟探测器、图像型火灾探测器、极早期空气采样探测器、红外光束感烟探测器.本文针对铁路动车段检修库房的实际建筑情况,对不同类型的火灾自动探测系统进行了分析比较并提出了相对的优化方案. 相似文献
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针对视频输入处理器SAA7111A输出的图像数据,利用对Altera公司的FL EX10K现场可编程门阵列(FPGA)的设计,可以实现对图像采集、时基校正处理和图像数据传输的控制,以构建基于FPGA的视频监控的图像实时校正处理系统.经实验验证,系统可以很好的满足性能要求,并且具有系统结构简单紧凑的特点. 相似文献
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为了全面分析图像型火灾识别技术的发展趋势和研究动态,更准确地为火灾探测领域科研工作提供研究方向,运用Web of Science已有文献数据和科学知识图谱软件以及Python-matplotlib库,定量分析国际火灾图像研究的发文时间、发文作者、发文机构、高被引文献等特征,从主题、关键词、摘要入手分析当前研究热点与前沿趋势动态。结果表明:国际火灾图像识别研究成果数量整体上呈现出波浪式上升趋势;欧美国家在火灾图像识别领域的研究较为深入,而中国在该领域研究起步较晚;J Comp Neurol、Remote Sens Environ、Fire Safety J、J Geophys Res-Atmos为代表期刊形成共被引期刊合作网络;研究热点主要表现在火灾图像识别的深度学习模型、森林火灾图像及火灾影响、火灾遥感图像识别算法3个方面;研究前沿主要表现在基于深度学习的火灾烟雾探测,火烧迹地的森林植被覆盖与流失,煤矿、工业热源、电动汽车的火灾探测,阻燃性4个方面。 相似文献