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  1. JX001机械手自动化控制系统的PLC实现方法研究

  2. JX001机械手自动化控制系统的PLC实现方法研究 JX002汽车连杆加工工艺及夹具设计 JX003舵轮槽轮式穴播器设计 JX004房屋建筑设计 JX005工厂化海水养鱼循环系统的工艺流程研究 JX006滑轮轴的设计 JX007基于MATLAB的电力系统仿真 JX008基于ProE轴类零件工艺设计 JX009基于特征的装配模型化和顺序生成 JX010基于约束的生产组设计和装配模拟的研究与开发 JX011集成式舵轮杠杆开启穴播器的设计 JX012零件设计 JX013喷射播种机 JX014气动穴播

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2011-01-09
    • 文件大小：35840
    • 提供者：gwy33

  1. 基于CUDA 的视频序列火灾检测系统

  2. 基于图像的火灾检测是图像识别领域一个热门的研究方向。本文通过利用视频序列中火灾的静态和动态特征，分别从三个方面识别火焰：火焰的运动特征，颜色特征和抖动特征。并依次根据相应特征建立了高斯背景去除模型、颜色特征检测模型和火焰的抖动检测模型，最终通过融合各个模块的检测结果给出视频中火焰的判定。系统利用了CUDA 进行加速处理，采用了CPU-GPU 协同处理结构，从而实现了实时性。系统拥有良好的稳定性和准确性，并能够保持快速的处理效率。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-11-24
    • 文件大小：484352
    • 提供者：bendanshiwo123

  1. 基于快速支持向量机的图像型火灾探测算法

  2. 图像型火灾探测的核心问题是火焰和疑似火焰物体的分类和识别。以火灾视频和疑似火灾视频为分析对象，提取了火灾图像的面积重叠率、圆形度以及火焰尖角数目三个特征量，选择快速支持向量机进行分类器训练，最终利用训练好的分类器实现了火焰及干扰物体的分类识别问题。实验结果表明，该算法提高了火灾图像的分类精度和火灾识别的准确率，同时具有较高的检测效率。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-11-24
    • 文件大小：278528
    • 提供者：bendanshiwo123

  1. 基于视频图像的火灾自动检测

  2. 首先分析了火焰的基本特性, 给出了火焰图像的特征描述, 然后利用火焰图像序列的边缘不稳定和相似性等可识别特征以及面积大小和颜色等信息, 实现了对视频序列图像中火焰的自动检测。实验证明, 所实现的系统检测效果好、误判率低。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-11-24
    • 文件大小：261120
    • 提供者：bendanshiwo123

  1. 煤矿烟雾的计算机视觉检测方法

  2. 针对煤矿井下传统火灾探测器在检测烟雾时受空间限制的局限性,提出计算机视觉和多特征加权融合的烟雾检测方法.通过基于模糊逻辑的图像增强方法对图像进行增强以改善所获取的图像质量,再通过混合高斯模型实现对疑似运动目标区域的提取.在充分分析烟雾图像特征的基础上,基于统计模式的方法实现了烟雾静态特征、动态特征的提取,利用加权的方法将烟雾图像特征融合起来,实现对烟雾的在线检测.研究结果表明:该方法不受环境、探测距离等因素限制,可有效克服煤矿井下低照度、有光照变化以及视频图像有噪声等特点,且无需对分类器训练,该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：764928
    • 提供者：weixin_38638647

  1. 基于AdaBoost RBF神经网络的火灾烟雾检测

  2. 为了解决大空间场所的火灾早期预警问题,减少环境变化对预报的影响,从烟雾的视觉特征角度探讨了视频火灾烟雾检测方法.该算法首先采用背景减除法获得差分图像,接着对差分图像进行二值化,并结合数学形态学提取可疑区域,然后从可疑区域提取颜色特征、运动特征和形状特征,最后使用基于AdaBoost的RBF神经网络进行识别,判断场景中是否有烟雾出现.试验表明,该方法能有效地检测出烟雾并且具有较好的抗干扰能力,提高了烟雾检测的准确率,具有较好的工程应用价值.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：943104
    • 提供者：weixin_38575536

  1. 基于图像特征的火灾检测.zip

  2. 基于图像特征，运用matlab技术进行综合使用，实现火焰检测。读取图像，灰度化，估计RGB分量的分布，实现火焰检测，烟雾检测

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：665600
    • 提供者：weixin_40418347

  1. 基于颜色和纹理特征的火灾图像识别

  2. 采用共享内存技术，使客户端火灾图像探 测软件与服务器端监控平台共享图像数据；采用实 时传输技术，确保火灾图像探测软件能够获得即时 数据；采用新型抑制和降低噪声技术，在不降低火 灾图像探测软件处理速度的前提下提高分析精度

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-08-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_32059651

  1. 基于深度学习的烟雾识别研究

  2. 基于Google第二代人工智能学习系统TensorFlow构建神经网络对烟雾图像进行识别检测，通过改进的运动检测算法截取疑似烟雾区域图像，并结合PCA降维算法和Inception Resnet v2网络模型在TensorFlow平台下进行烟雾特征的训练识别。该算法实现了较大范围的火灾实时检测报警，经过实验证明整个检测过程准确地识别了视频流中的烟雾区域，相比于传统烟雾识别方法具有更高的准确率和自适应性，为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：629760
    • 提供者：weixin_38639237

  1. 面向视频图像的烟雾检测算法综述

  2. 烟雾检测技术在预防早期火灾蔓延方面具有重要的作用,准确快速的烟雾检测算法具有非常重要的实际应用价值。近年来,随着机器视觉与图像处理技术的快速发展,面向视频图像的烟雾检测算法以其非接触性、强鲁棒性等特点受到广泛的关注。面向视频图像的烟雾检测算法有效克服了传统烟雾探测器靠近火源才能工作的不足,但是由于场景的复杂性和环境因素的不确定性,面向视频图像的烟雾检测算法仍然面临着巨大的挑战。首先简单介绍了烟雾检测技术的基本流程,包括预处理、特征提取以及分类识别等步骤;其次介绍了基于颜色和运动分割的预处理方法,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38706055

  1. 基于目标区域的卷积神经网络火灾烟雾识别

  2. 在场景复杂、干扰较多的情况下,传统的火灾烟雾识别方法的识别性能不高。针对该问题,提出了一种基于目标区域的卷积神经网络火灾烟雾识别方法,构建两层的火灾烟雾识别模型,利用目标区域定位层的运动检测算法对火灾烟雾图像进行烟雾目标区域的提取,快速去除复杂场景的大量无关干扰信息,并将提取的烟雾目标区域输入火灾烟雾识别层,通过卷积神经网络精细提取烟雾的深层特征后进行分类,完成火灾烟雾的识别。实验结果表明,所提方法在复杂环境下的数据集中,抗干扰能力较强,能够有效降低误检率,提高烟雾识别的准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38520046

  1. 基于LSA和SVM的火灾烟雾检测算法

  2. 为了解决视频烟雾检测中特征提取难度较大、复杂度较高的问题,提出一种基于潜在语义(Latent Semantic Analysis,LSA)特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的烟雾检测算法。该算法首先将烟雾图像库中的每幅图像进行有重叠分块,提取每个分块的小波纹理与HSV颜色特征;再对所有分块特征进行聚类,量化成"视觉字",并且根据每个"视觉字"在每幅烟雾图像中出现的频率,建立"词-文档"矩阵;然后,采用LSA的方法获得每幅烟雾图像的潜在语义特征;最后,结合SV

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：759808
    • 提供者：weixin_38617413

  1. 农业温室大棚的火灾检测算法研究

  2. 针对温室大棚的潜在火灾威胁，提出了一种基于图像分割的温室大棚火灾检测算法。文中首先分析了温室大棚火灾图像的颜色特征，然后采用SLIC分割方法对图像进行分割，并使用SVM分类器对火灾图像进行训练检测。实验结果表明，该方法可以有效提高温室大棚火灾识别的准确度和火灾预警的可靠性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：930816
    • 提供者：weixin_38746738

  1. 基于ViBe与机器学习的早期火灾检测算法

  2. 针对现有视频图像火灾检测算法前景信息丢失严重、误报率高、泛化能力弱等问题，提出一种新的火灾检测算法。其主要由前景提取和分类决策两大模块组成。在前景提取模块中改进ViBe算法，实现对运动区域的选择性更新；同时使用随机森林和支持向量机组成的两级分类器对运动区域颜色进行分类，以获取精确的前景区域。在分类决策模块中，提出两种新的早期火焰特征用于描述帧间火焰区域重叠率和火焰区域不同部分运动剧烈程度比率，再结合Hu矩特征训练出决策分类器。实验结果表明，该算法具有准确率高、误报率低、泛化能力强、响应时间短等优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38558186

  1. 基于计算机视觉技术的火情定位及检测系统

  2. 传统的火灾检测系统由于传感器受环境影响较大导致效果较差。针对这一问题，文中基于图像处理技术，结合红外基础理论、双目立体视觉测距理论和开源计算机视觉库（OpenCV）设计并实现了一套火灾火源定位及检测系统。该系统能根据红外测温、轴向比判别、内外焰判别、形状不规则判别等算法，对火灾燃烧时出现的典型图像特征进行检测和报警，并能仿照双目视觉定位原理对火源进行定位与跟踪。该系统经过实验测试，检测和定位效果良好，能为类似的火灾检测系统的设计提供技术参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38641764