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搜索资源列表

  1. 基于TMS320C6713的锅炉火焰图像检测图像分割算法--通信专业本科毕业设计

  2. 电站锅炉火焰检测很重要，它关系到整个电站的安全。传统的检测方法有幅度强度检测，火焰频率检测，相关火焰检测等。相应的诊断技术有光谱分析，颜色分析，频谱分析等等。随着计算机软、硬件技术的迅速发展,特别是近年来多媒体技术日益推广应用,国内外研究者纷纷把目光投向了可视化的炉膛监视和控制系统,在这样的前提下,数字图像处理技术开始应用于锅炉炉膛火焰处理中,作为新型燃煤锅炉火焰检测技术的探索方向之一。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-05-18
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：xhch_it

  1. 基于隐马尔可夫模型的火焰检测

  2. ：提出一种利用隐马尔可夫模型对普通视频中的火焰进行分析的方法，除应用运动和颜色分析对火焰进行识别外，还通过隐马尔可夫模型对火焰的闪烁特性进行分析。实验结果表明，该方法能有效区分火焰和具有火焰颜色的普通运动物体，减少了火灾监测中误报警的次数，具有一定的实际意义。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-29
    • 文件大小：155648
    • 提供者：hzdwgf

  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. 基于视频的火焰检测技术研究

  2. 　综合分析了火焰的颜色、闪烁频率及其面积增长性等静态特征和动态特征,设计了一种基于视频的火焰检测自动预警算法. 利用混合高斯模型有效地表示了火焰颜色及颜色的多态性. 实验表明该算法具有误报警低、识别率高、实时性强等优点,是火灾自动报警的一种可行、科学的解决方案,具有广泛的应用前景,该研究在国内外还处于发展阶段.

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-11-24
    • 文件大小：277504
    • 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. 基于颜色识别的火焰检测算法的opencv实现

  2. 通过观察火焰图像在YCrCb空间的三通道的不同，得出约束条件，程序由opencv实现~

  3. 所属分类：C

  1. 火焰颜色模型

  2. 用于识别火焰颜色的程序，在暗色背景下效果较好，亮色下效果不是很好

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-03-30
    • 文件大小：539
    • 提供者：u013713582

  1. code-火焰检测算法程序包

  2. 本方法主要使用了图像的颜色特征和尺度不变特征SIFT以及加速鲁棒特征SURF对候选区域进行筛选，并结合火焰的运动特性来判断。系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；3）时间维度上验证。 相比于现有的火焰检测算法，本方法能够更加高效准确地检测出视频中的火焰。另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。 中山大学研究成果

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-12-11
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：yorklee0809

  1. code-基于视频分析的火焰检测方法

  2. 本方法主要使用了图像的颜色特征和尺度不变特征SIFT以及加速鲁棒特征SURF对候选区域进行筛选，并结合火焰的运动特性来判断。系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；3）时间维度上验证。 相比于现有的火焰检测算法，本方法能够更加高效准确地检测出视频中的火焰。另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-12-11
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：yorklee0809

  1. fire detect

  2. 在YCbCr颜色空色空间，可检测出视频中的火焰，以二值图输出

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-05-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：jt911405

  1. 视频火焰检测vs2017源码

  2. 本资源是基于VS2017+opecv3.2开发的源码，主要功能是识别视频中的火焰，采用的算法是颜色检测，Thou-Ho (Chao-Ho) Chen, Ping-Hsueh Wu, and Yung-Chuen Chiou 于2004年在ICIP发表的文章《An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing》中建立的颜色模型。声明：此代码核心部分来源网络，本人部分修改，共同学习提高。如果帮助请多多支持。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-05-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_40727958

  1. ohta颜色检测

  2. 用于火焰检测，ohta颜色检测代码，很不错的效果，可以使用

  3. 所属分类：网管软件

    • 发布日期：2018-11-26
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_37951781

  1. 视频火焰检测

  2. 基于两个RGB及HIS颜色特征对视频火焰进行检测，检测效果较好

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-15
    • 文件大小：5120
    • 提供者：m0_37844017

  1. MATLAB烟雾火焰火灾检测识别[GUI可视化，注释].zip

  2. 一、课题介绍 本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法，误识别大，局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的bishe选题。 二、算法流程 结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数，实时显示在GUI上。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-02
    • 文件大小：102760448
    • 提供者：Threexiu

  1. MATLAB火焰边缘定位检测.zip

  2. 该课题是基于MATLAB平台的火焰边缘检测。传统的火焰检测都是框出火焰的最大外接矩形，误差大，会把不是火焰的部分也框进去。该课题做到仅仅检测火焰的外接边缘，将火焰不规则的外形给利用颜色给框起来。利用颜色的方法，rgb转hsv，然后利用火焰边缘特点进行鉴定判断。可以自由设定从哪帧到哪帧进行检测，带GUI可视化界面，你值得拥有。欢迎交流。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-09-04
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：Matlab97513

  1. MATLAB 火焰识别.rar

  2. 该课题是基于MATLAB平台的火焰边缘检测。传统的火焰检测都是框出火焰的最大外接矩形，误差大，会把不是火焰的部分也框进去。该课题做到仅仅检测火焰的外接边缘，将火焰不规则的外形给利用颜色给框起来。利用颜色的方法，rgb转hsv，然后利用火焰边缘特点进行鉴定判断。可以自由设定从哪帧到哪帧进行检测，带GUI可视化界面，你值得拥有。欢迎交流。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-12-28
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：Matlab97513

  1. 基于改进GMM和多特征融合的视频火焰检测算法

  2. 针对现有视频图像火焰检测算法前景提取不完整、准确率低和误检率高等问题,提出一种基于改进混合高斯模型(GMM)和多特征融合的视频火焰检测算法。首先针对背景建模,提出了自适应高斯分布数和学习率的改进GMM方法,以提高前景提取效果和算法实时性;然后利用火焰颜色特征筛选出疑似火焰区域,再通过融合改进局部二值模式纹理和边缘相似度特征用于火焰检测。基于支持向量机设计火焰融合特征分类器并进行对比实验,在公开数据集上的实验结果表明,所提算法有效提高了背景建模效果,火焰检测准确率可达到92.26%,误检率低至2.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38693589

  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. 基于图像的火焰检测算法

  2. 在传统的火焰检测算法中,火焰前景提取容易出现火焰轮廓不完整和抗干扰性较差的情况。为此,融合红/绿/蓝(RGB)、色调/饱和度/亮度(HSI)和最大类间方差法(Otsu)提出一种新的火焰前景提取算法,利用双颜色空间融合的算法能够提取较完整的火焰轮廓,使火焰轮廓所受干扰影响程度尽量小。获得前景图像后用灰度共生矩阵提取纹理特征,在YCbCr颜色空间中提取颜色特征,用于最终的火焰判断。同时提出一种改进的概率神经网络(PNN),将传统PNN中单一固定值的平滑因子改进为多变量参数,用条件期望最大化(ECM)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38704386

  1. 基于融合特征与支持向量机结合的火焰检测

  2. 对传统的火焰检测方法进行了改进，提出了一种基于融合特征与支持向量机相结合的火焰目标检测方法。首先进行运动检测与火焰颜色模型的方法检测提取得到疑似火焰区域，并提取了目标B通道颜色分量变异系数，粗糙度，闪烁频率，火焰面积变化率4个特征，随后将以上特征送入SVM学习得到火焰分类器并用于视频火焰检测。试验结果表明：该方法能够有效地进行火焰目标检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38653691
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