一、火焰图像监测系统研究（论文文献综述）
梁剑烽[1]（2021）在《基于物联网云平台的家居火灾监控系统的研究与实现》文中研究说明我国大中城市居民居住方式主要以高层建筑为主,高层建筑由于人员相对集中,空间小,一旦发生火灾,居民的生命安全、经济财产都将面临严重考验,如何在火灾的前期快速识别与消灭火灾成为目前重点研究的问题。本文针对实际家居环境,研究一种以物联网云平台为基础,结合多传感器数据融合技术与火焰图像识别技术的智慧家居火灾监控系统,旨在实现对火灾数据实时监控的同时提高系统对火灾识别的准确性,并解决系统实时性及可靠性问题。本文主要研究工作如下:（1）研究了One NET物联网云平台的功能、资源模型及通信协议,并对系统涉及到相关技术的工作原理和实现方法进行了研究分析,为后续系统的开发设计奠定基础。（2）针对单传感器系统容易导致火灾误报、漏报的问题,提出了以STM32为核心处理器,通过对温湿度、火焰、烟雾和摄像头等模块的电气特性、工作原理及电路原理的分析,搭建多传感器硬件采集系统,实现对多火灾因子数据的采集,并结合Esp8266模块和继电器模块,实现与One NET云平台间的无线通信和远程设备的控制。（3）基于STM32固件库设计了各硬件模块的初始化程序、数据采集程序、通信程序和继电器控制程序等;基于EDP协议完成了传感器、预警信息、命令信息等数据封装和解析程序的设计;基于One NET云平台的部署实现了数据的存储、监控、预警等功能,并由UI应用控件,实现了数据的可视化展示及控制命令的下发。（4）针对系统存在的可靠性问题,提出了基于DS证据理论的改进融合算法,解决因传感器故障或者噪声干扰而引起的火情误报、漏报的问题,并对DS证据理论改进融合算法在火灾系统应用中,存在的火灾特征量的选取、多传感器数据归一化、基本概率函数的获取问题做进一步分析研究,最后通过算例分析,证明了基于DS证据理论的改进多传感器数据融合算法,对于提高系统的准确性、稳定性及可靠性的有效性。（5）针对系统实时性不足的问题,提出了火焰图像识别技术解决方案,首先利用帧间差分法对疑似火焰区域进行分割,并对图像做数学形态处理去除干扰噪点,提高图像质量,通过实验分析发现,帧间差分法在处理多个运动物体的场景时存在抗干扰性不强的问题,结合火焰特征识别算法对图像做进一步处理,虽然可以得到较好的效果,但是对于具有类似特征的光源还是无法区分,因此提出了一种基于Ada Boost级联分类器的算法,通过机器学习训练的方法,提高火焰识别的准确率与及时性。（6）通过系统测试证明,系统整体功能运行正常,系统的可靠性、实时性及实用性达到预期目标。
马明荣[2]（2021）在《基于图像处理的炉膛火焰监测系统研究和设计》文中认为煤粉锅炉炉膛火焰监测系统是煤粉锅炉中不可或缺的安全保护系统,是保证锅炉安全、稳定、环保和高效运行的重要配套设施。煤粉锅炉炉膛火焰监测系统有助于提高锅炉和燃料的利用率,减少有害物的产生,降低对环境的污染;同时能够提高锅炉的安全性能,实时调节炉膛内的火焰燃烧状态,防止燃烧系统不稳定导致锅炉炉膛爆炸事故和炉膛灭火故障,保障居民人身安全,减少财产损失。本文结合某热力公司供暖控制系统设计工程项目,设计一套基于图像处理的炉膛火焰监测系统,实时监测并调节炉膛内的燃烧状态,保证锅炉安全、稳定、高效和环保的运行。首先,分析火焰监测系统的发展现状和研究趋势,结合工业现场实际工艺流程和设备状况,综合考虑各种现场因素的影响,对炉膛火焰监测系统作总体结构规划。然后,根据炉膛内火焰的燃烧特性,结合机电一体化的思想,设计可在高温、粉尘的复杂炉膛环境内可持续、稳定、高质量工作的图像采集监控系统,包括采集系统总体结构设计、冷却子系统设计、进给子系统、设备选型和图像采集控制系统设计。其次,研究火焰视频图像,确定火焰图像在成像过程中遭受的污染源,设计自适应预处理滤波算法,对火焰图像中的突变噪声点进行滤波处理,并对自适应预处理进行验证,确定自适应预处理结合自适应滤波算法对火焰噪声图像进行复原处理。随后,识别并提取火焰特征区域。首先采用Sobel算子边缘检测法火焰特征区域边缘进行检测,然后采用Otsu阈值分割法对特征区域进行分割,将火焰特征区域进行识别和提取,并对火焰特征区域进行拉普拉斯锐化,增强其纹理结构信息。最后,研究分析火焰图像的特征量,识别并提取能够表征火焰燃烧状态的特征量,根据火焰在不同燃烧阶段和燃烧状态下,特征量的变化特性对燃烧状态进行判定;通过OPC和Modbus建立图像采集系统、MATLAB、可编程控制器PLC和变频器间的通讯,实现数据实时传输和控制;设计控制系统,编制控制程序,最终实现对锅炉燃烧状态的监控和调节,满足其安全、稳定、高效和环保运行的工业生产需求。
窦永梅,孙慧霞,周玲,师磊,陈日有,胡军辉[3]（2021）在《基于MATLAB的火灾监测系统设计》文中研究指明针对传统火灾监测系统对于大空间的室内场合和开阔的室外环境易失效的问题,提出了一种结合火灾火焰特征和烟雾特征来进行判断的数字图像型火灾监测算法。火焰颜色特征是基于RGB颜色模型中的R、G、B三基色分量和它们之间的关系来判断是否有火焰发生,烟雾模型特征是图像灰度化预处理后,基于HIS空间模型提取的,通过计算像素点与基准像素点之间距离D的大小来判断是否有火灾发生。对提出的算法进行MATLAB仿真,并和传统的基于五种算子的边缘检测算法提取火焰烟雾特征进行对比。实验结果表明,提出的火焰特征和烟雾特征提取算法具有优越性,时效性更好,能够实现快速高效的监测,解决了大空间场所火灾检测的难题。
孙晓芳[4]（2020）在《基于边缘计算的森林火灾视频识别技术的研究》文中提出2020年《全球森林资源评估》科学报告指出,我国森林覆盖率大约为22.96%,年均净增加量位于全世界第一。然而我国林地分布区域化明显,主要林区为南方集体林区、东北林区、北方林区和西南林区,森林生态环境较为脆弱,容易发生重、特大森林火灾。因此,利用现有的高效技术和方法实现对森林火灾的监测和预警,加强对森林火灾监测系统的研究具有极为重要的意义。本文对传统林火烟雾视频识别算法进行优化,综合运用图像处理、人工智能,模式识别以及云计算技术等方法,建立了基于边缘计算的火灾数据监测预警云平台系统,提高了林火视频监测的时效性和有效性。（1）视频数据预处理是林火烟雾视频关键帧提取前的首要环节,本文提出了一种基于SURF和SIFT特征的视频镜头边界检测算法。该算法镜头边界检测准确率为93%（切变镜头）和76%（渐变镜头）,召回率为95%（切变镜头）和90%（渐变镜头）,F1Score为93.9%（切变镜头）和82.4%（渐变镜头）。实验结果表明该算法综合性能优于像素帧差法等同类型算法,针对视频特征具有更好的查全率和查准率。（2）针对基于传统聚类方法提取视频关键帧需要人工调整聚类中心和聚类数量的缺陷,本文提出了基于改进K-Means的林火烟雾视频关键帧提取算法。该算法基于传统K-Means算法并引入层次聚类与K近邻算法的思想,关键帧的识别准确率为94%,召回率为87%,F1Score为90.3%。实验结果表明该算法在保证准确率和减小冗余度的同时能够完整地表达视频内容。（3）云、雾与烟的视频接近度非常高,为减少林火监测的误报率,本文依据林火监测对象的特点和林火监测的流程,使用HOG特征与支持向量机结合构建了森林火灾烟雾识别模型,即HOGSVM模型,林火烟雾识别准确率达到87.7%。该算法方便网络模型处理,能够满足边缘计算终端设备要求,减少计算量、提高训练识别效果。（4）提出了基于改进Faster R-CNN的林火烟雾视频图像目标识别模型,该模型利用CNN网络之间的特征提取的优势,提取烟雾特征。为保证构建的模型符合边缘计算终端设备的需求,使用Soft-NMS算法来改进Faster R-CNN模型,建立Impro FRCNN模型,以保证计算的快速和准确,林火烟雾目标识别的准确率达到93.1%。（5）通过分析林火监测数据的特点和设备连接模块的功能需求,设计基于Edge X Foundry的边缘计算智能网关软件系统总体设计方案;设计了基于CoAP设备通讯协议规范的设备连接模块的软件架构;设计了基于Consul服务发现框架的注册配置服务;设计访问设备的统一接口的命令控制服务组件,经由Impro FRCNN深度挖掘数据,实现对设备、数据的统一管理;设计实现了边缘智能网关设备;实现了边缘平台训练模型并下发模块,增强了系统的兼容性。综上,本文针对森林火灾视频识别技术利用边缘计算技术对传统云中心的架构进行了改进,提出基于Edge XFoundry框架的边缘计算平台总体方案,并根据方案结合嵌入式技术和识别算法,构建了终端-边缘-云结构的林火识别边缘计算系统,创新性的将林火识别算法和边缘计算相结合,充分解决了传统云在终端设备密集增长带来的故障率高、时效性差的问题,为我国森林防火的自动化、信息化提供了一种新的手段。
应雨轩,林晓青,吴昂键,李晓东[5]（2021）在《生活垃圾智慧焚烧的研究现状及展望》文中研究指明对生活垃圾收运、存储、焚烧处置和污染物排放控制等过程的智能化监测、控制和管理等国内外研究现状进行了梳理,分析了物联网、焚烧状态诊断、污染物在线监测和人工智能算法等技术在生活垃圾焚烧处置过程中应用的优缺点,并对未来生活垃圾智慧焚烧技术的发展做出了展望,建议对现有技术进行系统化耦合,并通过大数据分析及云计算平台,构建智能化反馈和优化模型,进一步开发智慧焚烧技术与装备。
潘阳[6]（2020）在《正丁醇水平定常流淌火蔓延行为及传热机制分析》文中提出二十一世纪以来,伴随着中国经济的大发展,国家对于石油的需求程度逐年提高,石油的战略储备水平也在逐年提高。然而,在石油化工产业的生产、储存、运输和使用等场所,液体燃料泄漏事故时有发生。泄漏后的燃料会发生持续的大面积的扩散,在遇到点火源被引燃后,便会引发流淌火。由于泄漏燃油的流淌特性,它造成的破坏和污染面积相对更大,快速蔓延的火焰会对周围设施和人员构成极大威胁。因此,深入研究流淌火蔓延行为和传热机理,对流淌火灾的防控具有重要的参考意义。为了准确分析流淌火蔓延行为、流体动力学特性及传热机制,自行设计了小尺度水平流淌火实验平台。通过改变正丁醇的流速、流动方向和下垫面导热系数,开展了一系列水平定常流淌火蔓延实验,对定常流淌火蔓延特性和传热过程进行了分析。利用两台数码相机对流淌火蔓延过程进行实时监测,分别获得火焰的俯视图像和侧视图像,通过对火焰图像的处理计算可以得到火焰高度、火焰脉动频率、流淌火蔓延速度等动态参数。同时利用红外热像仪和热电偶测量了油面附近温度分布,为准确分析传热过程提供了基础数据。本文的研究工作具体如下:分析了未燃正丁醇水平流淌动力学特征。将正丁醇燃料的水平扩散划分为未稳定的早期扩散阶段和稳定后的定常流动阶段。对早期扩散过程中的油膜进行了详细的力学分析,发现油膜主要受到重力、惯性力、表面张力和摩擦阻力的作用,且连续泄漏正丁醇燃料流动主要经历了“重力-惯性”扩散阶段和“重力-粘性”扩散阶段。建立了定常流动液体燃料的流动模型,发现正丁醇泄漏速率和流速满足幂函数关系,流速和油层厚度的平方根满足线性关系。研究了正丁醇水平定常流淌火蔓延动态特性。通过流淌火蔓延速度、流淌火蔓延与燃料扩散的相对速度（Vf-u）、火焰高度和火焰脉动频率等参数来表征水平定常流淌火蔓延动态特性。根据流速和流动方向在不同阶段表现的作用效果将其划为四个阶段,随着流速增加,逆流流淌火蔓延分为:（Ⅰ）抑制蔓延阶段;（Ⅱ）无法蔓延阶段;顺流流淌火蔓延分为:（ Ⅲ）加速蔓延阶段;（Ⅳ）火焰脱离阶段。逆流条件下,火焰高度随流速增加保持不变;而顺流条件下,（ Ⅲ）和（Ⅳ）阶段火焰高度均随流速增加而逐渐降低。无论是顺流还是逆流,流淌火火焰前锋以“跳跃”、“回缩”和“爬行”交替变换的方式脉动传播。揭示了下垫面热损失对正丁醇水平定常流淌火蔓延速度的影响规律。对油面纵向温度分布和轴向温度分布进行分析。根据温度分布特征和火蔓延速度特征表现,将水平定常流淌火蔓延划分为两个阶段:当泄漏速率Q<141.5ml/min时,流淌火蔓延取决于表面流的预热作用和燃料流动的拖曳作用,称为低泄漏速率传热主控阶段;当Q≥141.5ml/min时,流淌火蔓延主要取决于燃料表面的无滑移边界拖曳作用,称为高泄漏速率强制流动主控阶段。开展了不同下垫面（导热系数:不锈钢<黄铜<铝合金）正丁醇流淌火蔓延实验,发现低泄漏速率阶段,无论顺流还是逆流,不锈钢下垫面的流淌火蔓延速度最快,其次是黄铜,铝合金最慢;即低泄漏速率阶段,流淌火蔓延速度随下垫面导热系数的增大而减小;该阶段,无量纲速度(ux-ualu)/ualu随泄漏速率增加而减小。高泄漏速率阶段,仅顺流时,能够发生流淌火蔓延,且流淌火蔓延速度与下垫面类型无关;这表明随着泄漏速率增加,下垫面热损失的影响逐渐弱,强制流动的影响逐渐增强。建立了正丁醇水平定常流淌火蔓延表面流传热模型。发现无论顺流还是逆流流淌火,表面流长度均随泄漏速率增加而增加。顺流时,表面流速度随泄漏速率增加而增加;而逆流时,表面流速度随泄漏速率增加而减小。建立了定常流淌火蔓延表面流传热模型,定量计算了表面流总热流、液体温升显热和流淌槽下垫面及侧壁的热损失,发现模型计算结果与实验数据十分吻合。对于小尺度的流淌火灾,液体燃料的蒸发潜热可以忽略,液体温升的显热和流淌槽下垫面及侧壁的热损失占表面流总热流的80%以上。
彭涛[7]（2020）在《基于深度学习的回转窑燃煤图像去雾与燃烧状态识别研究》文中研究说明回转窑在许多工业领域都获得了应用,如冶炼金属、生产水泥、生产钢铁等,在窑内高温环境下,物料混合物处于运动过程中,通常会发生比较复杂的物理反应与化学反应,窑内的燃烧状态与稳定性对物料的烧结质量、能量的消耗以及污染物的排放有着重要的影响。由于回转窑烧结过程复杂,对烧结过程进行数学建模,通常都有一定的困难。窑内燃烧状态的实时监测是在燃煤烧结过程中稳定性控制的重点和难点,检测的准确性直接影响回转窑自动控制的水平,对于回转窑应用在工业行业中,有着非常重要的意义。通过燃煤火焰图像能把回转窑在燃烧时的烧结状态很好的表现出来,比如可以由亮度信息把回转窑在烧结时的辐射热度以及燃烧效果反应出来。传统的回转窑监测系统直接以温度为测量目标,如热电偶、高温比色测量仪等监测方法。而因为现场的环境以及窑体的结构存在局限性,这些方法都不能准确监测烧结带的烧结状况,不能使回转窑自动监测系统获得较好的效果。近年来,以火焰图像识别燃烧状态的方法应用于智能监测系统得到许多学者的研究,利用燃煤图像识别燃烧状态的方法引起了国内外学术界的关注。当前对燃煤火焰图像做处理方法主要有把图像进行分割、人工特征提取以后做模式识别。这些图像处理方法通常存在算法复杂度高、依赖人工经验等问题。并且基于图像的检测方法通常以清晰的图像为识别对象,而窑前恶劣的现场环境会严重影响火焰图像质量,由于窑内经常充满烟尘导致拍摄到的火焰图像较模糊、清晰度较低。本文针对回转窑燃煤火焰图像受烟尘影响的问题以及对燃烧状态识别的研究,提出了利用深度学习的方法对回转窑火焰图像去雾与燃烧状态识别。本文的研究工作主要包括以下内容:1.提出基于深度学习的方法去除回转窑火焰图像的雾度。该去雾方法是在重新配置了大气散射模型的基础上设计的,它与大多数去雾模型不同的地方是没有分别估算传输矩阵和全球大气光值两个参数,而是使用一个轻量级卷积神经网络把雾图直接恢复成清晰图像。这种端到端去雾方法的设计很容易嵌入到其他深度学习模型（例如,faster R-CNN）,对模糊图像的高级任务性能有所提高。在合成雾图、自然模糊图像和回转窑火焰图像数据集上的实验结果证明了该算法在PSNR,SSIM和主观视觉质量方面都要优于传统图像去雾技术的性能。此外,当将本文的卷积神经网络与faster R-CNN连接并从头到尾训练联合管道时,通过实验表明对模糊图像的检测性能上有大幅度提升。2.提出基于迁移学习的方法识别回转窑的燃烧状态识。CNN对于图像特征提取有很好的性能,并且对运算具有一定的不变性。目前的神经网络模型具有计算量大、计算资源高的特点,而深度卷积神经网络模型容易出现局部优化问题,因此迁移学习成为理想的选择。为了提高整体识别性能,本文应用了迁移学习方法对图像进行分类,将参数初始化模型与迁移学习模型进行了比较,并与其他传统的图像分类方法进行了比较。通过实验结果表明,该方法能明显提高回转窑燃烧状态的准确率,具有较好的鲁棒性和泛化能力,并且能克服传统图像识别算法依赖人工提取特征的特点。研究表明,利用卷积神经网络对回转窑火焰图像去雾不管是在测量指标上还是视觉效果上都有很好的性能,这为图像的高级处理奠定了基础;并且基于深度学习识别回转窑的燃烧状态,该方法识别的准确率高、处理速度快,优于传统的图像识别方法。
黄帅[8]（2020）在《基于机器视觉的大型生活垃圾焚烧过程诊断方法研究》文中指出我国城市生活垃圾年清运量和焚烧处置率逐年递增,垃圾焚烧发电项目日渐增多,大型化焚烧炉已成发展趋势。但我国垃圾组分复杂多变且随着国民经济发展,垃圾热值逐渐高于焚烧炉设计热值,导致了诸多燃烧问题。比如燃烧恶化导致污染物原始生成浓度剧增、垃圾焚烧不彻底、炉渣热灼减率偏高等。目前炉内燃烧监测诊断主要通过热电偶等测温装置进行,监测系统覆盖范围窄且参数的测量具有滞后性,对焚烧过程中出现的偏烧问题反馈不及时。因此有必要对炉内燃烧过程的诊断方法开展相应研究。本文基于750 t/d的大型生活垃圾焚烧炉排火焰图像开展了燃烧诊断方法研究,通过图像提取的特征参数对燃烧状态进行表征和评价,基于人工神经网络预测未来时刻主蒸汽温度,并实现偏烧问题诊断的快捷化、智能化。论文首先通过图像处理技术获得燃烧图像灰度均值、火焰面积率、火焰高温率、火焰前沿等关键参数,并基于上述参数和因子分析法对燃烧恶化开展综合评价。然后开发了用于偏烧状态识别的K邻近算法模型和卷积神经网络（CNN,Convolutional Neural Networks）模型,对比分析了各自的优缺点。对于CNN模型,通过K-mean聚类改变卷积层特征提取函数,既简化模型结构又提高特征提取效率。最后将燃烧图像和分布式控制系统（DCS,Distributed Control System）运行参数（温度、配风、主蒸汽参数等）结合起来开发用于预测未来时刻主蒸汽温度变化的神经网络,并发现将燃烧图像的特征信息作为神经网络输入能提高预测精度。
徐鑫[9]（2020）在《基于无人机的森林火灾监测系统研究》文中研究说明森林火灾具有成灾面积大,火区温度高等特点,一旦发生便难以控制,对自然环境和相关人员的生命财产造成严重破坏。因此,对森林进行有效的监测至关重要。传统的地面巡护、航空巡护以及卫星遥感等监测方法,不仅人员和设备成本高,受地形影响较大,并且在监测过程中存在盲点,具有很大的局限性。随着电子技术的发展,无人机作为一种新型航空平台,具有机动性高、操作方便等特点,其在森林火灾监测领域中的应用也受到越来越多的关注。本文以森林火灾监测为目标,四旋翼无人机为基础平台,研究了森林火灾监测无人机的系统结构、巡航控制算法,以及森林火灾的图像检测和识别算法,开发了基于无人机的森林火灾监测系统,系统可实现森林火灾图像的获取,分析、处理和火灾预警等功能。主要研究内容包括:（1）研究了森林火灾监测无人机的飞行原理及动力学模型,为减少监测盲点,完成高精度的巡航任务,设计了一种无人机积分滑模控制器,为克服云台、相机等设备的重量以及大风等天气造成的影响,使用非线性观测器对森林火灾监测无人机巡航过程中的状态及干扰进行观测,增强森林检测无人机的抗干扰性,然后设计并开发了森林火灾监测无人机的软、硬件系统以及图像传输系统。（2）研究了森林火焰及烟雾的目标区域提取及特征提取方法。通过分析森林火焰在RGB颜色空间以及烟雾在YUV颜色空间的颜色分布情况,提出了基于颜色的森林火焰及烟雾分割方法;从森林火焰及烟雾的形状、纹理及运动变化等方面研究了其图像特征,并分别提取了森林火焰及烟雾的特征向量用于后续图像分类处理过程。（3）研究了基于粒子群优化算法和核极限学习机的森林火灾图像分类方法。为提高核极限学习机的分类效果,使用粒子群优化算法对核极限学习机的参数进行寻优,提出基于改进PSO-KELM的森林火灾图像分类器,对森林火灾图像及非森林火灾图像进行分类,并使用发生森林火灾的视频进行验证所提分类算法的正确率及效率。采用QT Creator和Open CV开发了地面监测软件,用于对森林的实时监测。
黄林[10]（2020）在《基于双环境感知与智能化处理的消防系统设计》文中认为随着社会的飞速发展,楼宇建筑风格也在不断更新换代,呈现出楼层越来越高、楼体内部结构越来越复杂多样、室内易燃易爆物品和电气化设备明显增多的现象。而现有消防监测报警系统大多监测手段单一、数据来源有限,漏报、误报问题严重。这导致火灾隐患急剧增加,迫切需要对建筑物消防环境进行实时的监测及报警。针对现有消防监测报警系统存在严重的漏报、误报及无法适应当下楼宇建筑复杂的实际环境等问题,本文设计出一种基于双环境感知及智能化处理的消防系统。主要研究内容包括:（1）基于双环境的多源异构消防数据感知方法研究。由于消防灭火设备在火灾发生时扮演着极其重要的作用,本系统将消防设备气瓶加入到消防感知的环境中,结合火灾隐患点组成两个消防数据获取场景。多源异构数据信息包括气瓶压力、周围环境温度及湿度,火灾隐患点的温度、湿度、烟雾及图像等信号。消防环境的多源异构数据在数据类型、数据结构、传感器通信协议等方面存在异构特点。本文整合研究各类监测信号的感知与获取方法,设计出一套针对多源异构消防数据监测的软硬件方法。（2）基于LoRa星状轮询嵌套组网方法研究。面对如今房屋建筑结构复杂导致数据采集节点数激增、数据传输量大且距离远等问题,利用低功耗广域网LoRa技术进行多节点组网实来现数据传输。通过研究LoRa星状网轮询及数据碰撞延时解决LoRa无线传输的数据碰撞丢包问题。研究并提出使用LoRa星状网轮询嵌套的组网方法解决星状网轮询组网方式下的从节点数量上限问题,提高LoRa无线网络传输的稳定性和健壮性。（3）基于多层感知器神经网络的消防数据智能处理方法。针对系统环境感知数据的多源异构属性,为挖掘数据信息,实时判断感知环境的状态,本文提出利用多层感知器神经网络算法对消防数据进行处理。通过研究多层感知器神经网络的算法学习,建立适用于本系统的算法模型,并对算法模型进行训练分析。为进一步提高系统报警的准确度,对火灾隐患点的现场图片进行火焰识别,结合多层感知器神经网络的处理结果来精确判断火灾发生情况,实现消防数据的智能化处理。最终,根据以上对系统方案的研究,选取相关传感器、STM32最小系统、LoRa无线收发模块、触摸屏及4G网络模块,设计制作出系统硬件电路及接收处理端显示柜,并基于硬件平台编写系统算法程序。实现了用单片机控制触摸屏显示监测数据信息并将报警信息精准投送到智能手机终端的功能。经实验测试,本双环境感知与智能化处理消防系统可以达到采集数据实时、网络传输稳定、数据处理准确和信息投送精准的设计要求。
二、火焰图像监测系统研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、火焰图像监测系统研究（论文提纲范文）
（1）基于物联网云平台的家居火灾监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 智慧消防国内外发展研究现状 |
| 1.2.1 智慧消防国外发展研究现状 |
| 1.2.2 智慧消防国内发展研究现状 |
| 1.3 智慧消防系统存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 系统相关技术 |
| 2.1 物联网云平台 |
| 2.1.1 OneNET云平台 |
| 2.1.2 OneNET云平台的相关技术 |
| 2.2 WiFi无线通信 |
| 2.3 TCP/IP协议 |
| 2.4 多传感器数据融合技术 |
| 2.4.1 多传感器数据融合的原理 |
| 2.4.2 多传感器数据融合算法 |
| 2.5 颜色模型与Cart分类决策树 |
| 2.6 系统整体结构 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统硬件的设计与开发 |
| 3.1 智能终端控制器 |
| 3.2 Esp8266无线模块 |
| 3.3 温湿度传感器模块 |
| 3.4 火焰传感器模块 |
| 3.5 MQ-2烟雾传感器模块 |
| 3.6 OV2640摄像头模块 |
| 3.7 继电器控制模块 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 系统各模块程序设计 |
| 4.1 传感器数据采集程序设计 |
| 4.1.1 温湿度传感器模块程序设计 |
| 4.1.2 MQ-2烟雾传感器与火焰传感器模块程序设计 |
| 4.1.3 OV2640摄像头模块图像采集程序设计 |
| 4.2 智能终端接入云平台的程序设计 |
| 4.2.1 USART串口初始化程序设计 |
| 4.2.2 Esp8266无线模块初始化 |
| 4.2.3 终端设备EDP接入连接请求 |
| 4.2.4 设备数据打包上传 |
| 4.2.5 EDP协议下发命令的解析 |
| 4.3 One NET云平台的应用设计 |
| 4.3.1 OneNET云平台设备的添加及数据管理 |
| 4.3.2 预警触发器的设计 |
| 4.3.3 UI界面的设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于DS证据理论算法在火灾中的应用 |
| 5.1 DS证据理论 |
| 5.1.1 DS证据理论数据融合算法 |
| 5.1.2 DS证据理论数据改进融合算法 |
| 5.2 证据关联系数的冲突证据融合算法在火灾中的应用 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于图像的火焰识别 |
| 6.1 动态目标的检测算法 |
| 6.1.1 帧间差分法 |
| 6.1.2 图像数学形态处理 |
| 6.1.3 帧间差分法实验分析 |
| 6.2 火焰特征识别的方法 |
| 6.3 基于Adaboost分类器的火焰识别 |
| 6.3.1 Adaboost基本理论 |
| 6.3.2 Adaboost级联分类器的训练 |
| 6.3.3 Adaboost级联分类器测试结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 系统测试 |
| 7.1 OneNET云平台模块与系统硬件模块测试 |
| 7.2 系统可靠性及实时性测试 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 总结和展望 |
| 8.1 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文情况 |
（2）基于图像处理的炉膛火焰监测系统研究和设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 火焰监测系统的研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 传统传感器火焰检测技术 |
| 1.2.2 数字图像火焰监测技术 |
| 1.3 研究设计理念 |
| 1.4 论文主要研究内容及章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 图像采集监控系统总体设计 |
| 2.1 锅炉炉膛环境分析 |
| 2.1.1 炉膛火焰分析 |
| 2.1.2 图像采集监控系统必要性分析 |
| 2.2 图像采集监控系统设计 |
| 2.2.1 图像采集监控系统总体结构设计 |
| 2.2.2 图像采集监控系统中冷却子系统设计 |
| 2.2.3 图像采集监控系统中进给子系统设计 |
| 2.2.4 图像采集设备选型 |
| 2.3 图像采集控制系统 |
| 2.3.1 图像采集控制系统总体设计 |
| 2.3.2 图像采集控制系统控制流程和点数设计 |
| 2.3.3 图像采集系统安装设计 |
| 2.3.4 图像采集控制系统设备选型 |
| 2.3.5 主控制系统与图像采集系统通讯配置 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 火焰图像复原处理 |
| 3.1 火焰视频图像分析 |
| 3.1.1 图像色彩空间分析 |
| 3.1.2 图像噪声源和噪声种类分析 |
| 3.1.3 图像质量评价标准 |
| 3.2 自适应预处理 |
| 3.2.1 火焰噪声图像分析 |
| 3.2.2 预处理必要性分析 |
| 3.2.3 自适应预处理方法综述 |
| 3.2.4 噪声图像自适应预处理 |
| 3.3 火焰图像滤波处理 |
| 3.3.1 滤波处理必要性分析 |
| 3.3.2 经典空域滤波算法 |
| 3.3.3 偏微分方程去噪 |
| 3.3.4 图像滤波处理总结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 火焰特征区域识别 |
| 4.1 火焰图像边缘检测 |
| 4.1.1 线段检测法 |
| 4.1.2 Roberts算子边缘检测法 |
| 4.1.3 Prewitt算子边缘检测法 |
| 4.1.4 Sobel算子边缘检测法 |
| 4.1.5 LOG算子边缘检测法 |
| 4.1.6 边缘检测函数检测法 |
| 4.2 图像特征区域分割 |
| 4.2.1 全局阈值分割 |
| 4.2.2 Otsu阈值分割 |
| 4.2.3 迭代阈值分割 |
| 4.2.4 边缘检测阈值分割法 |
| 4.3 图像特征区域锐化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 火焰燃烧状态判定与调节 |
| 5.1 火焰燃烧状态判定 |
| 5.1.1 火焰燃烧状态分类 |
| 5.1.2 火焰图像特征提取 |
| 5.1.3 特征量和火焰状态分析 |
| 5.1.4 特征量的确定 |
| 5.1.5 火焰燃烧状态的判定 |
| 5.2 火焰燃烧状态调节 |
| 5.2.1 组态通讯 |
| 5.2.2 控制系统设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 主要研究成果与结论 |
| 课题展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文 |
（3）基于MATLAB的火灾监测系统设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 火灾火焰特征分析 |
| 1.1 火灾的特性 |
| 1.2 火焰特征 |
| 1.3 RGB颜色模型 |
| 1.4 提取火焰图像特征及分析 |
| 2 火灾烟雾特征分析 |
| 2.1 基准像素点的选取 |
| 2.2 空间距离的计算 |
| 2.3 提取烟雾特征及分析 |
| 3 火灾监测系统的实现 |
| 3.1 图像读取 |
| 3.2 火焰检测的实现 |
| 3.3 图像灰度化预处理 |
| 3.4 烟雾检测的实现 |
| 3.5 边缘检测 |
| 3.6 小结 |
| 4 结论 |
（4）基于边缘计算的森林火灾视频识别技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林火灾视频识别技术研究现状 |
| 1.2.2 边缘计算研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和方法 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 2 视频识别相关技术 |
| 2.1 视频检索技术 |
| 2.2 视频数据特点及结构 |
| 2.2.1 视频数据特点 |
| 2.2.2 视频数据结构 |
| 2.3 视频检索原理及关键技术 |
| 2.3.1 视频检索原理 |
| 2.3.2 视频检索关键技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于SURF和SIFT特征的林火烟雾镜头边界检侧 |
| 3.1 特征融合的方法 |
| 3.1.1 局部特征 |
| 3.1.2 特征融合 |
| 3.2 林火烟雾镜头边界变换的检测方法 |
| 3.3 林火烟雾镜头边界检测 |
| 3.4 结果评价指标 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于K-Means的林火烟雾视频关键帧提取 |
| 4.1 关键帧提取原理 |
| 4.2 基于聚类的林火烟雾视频关键帧提取算法 |
| 4.2.1 聚类特征的提取 |
| 4.2.2 K-Means聚类 |
| 4.2.3 基于改进K-Means的关键帧提取算法 |
| 4.2.4 林火烟雾视频关键帧提取算法流程 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于HOG_SVM模型的林火烟雾视频识别 |
| 5.1 HOG特征 |
| 5.2 SVM原理 |
| 5.3 视频图像预处理 |
| 5.3.1 数据预处理 |
| 5.3.2 数据增强 |
| 5.4 基于HOG_SVM林火烟雾识别模型的构建 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 实验环境 |
| 5.5.2 HOG特征可视化 |
| 5.5.3 基于HOG_SVM模型识别效果 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于Faster R-CNN的林火烟雾视频识别 |
| 6.1 深度学习技术 |
| 6.1.1 深度学习特点 |
| 6.1.2 深度学习在视频检索中的应用 |
| 6.2 Faster R-CNN相关理论 |
| 6.2.1 卷积神经网络基本理论 |
| 6.2.2 Faster R-CNN模型原理 |
| 6.2.3 模型常用函数 |
| 6.3 基于Faster R-CNN林火烟雾识别模型的构建 |
| 6.3.1 Faster R-CNN识别模型 |
| 6.3.2 Faster R-CNN模型训练 |
| 6.3.3 改进的Faster R-CNN模型 |
| 6.4 实验结果与分析 |
| 6.4.1 实验数据集与环境 |
| 6.4.2 模型表现分析 |
| 6.4.3 与传统模型的比较 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 森林火灾监侧边缘计算架构设计 |
| 7.1 典型边缘计算平台 |
| 7.1.1 移动边缘计算 |
| 7.1.2 雾计算 |
| 7.1.3 Edge X Foundry |
| 7.1.4 朵云计算平台 |
| 7.2 边缘计算平台的选择 |
| 7.3 森林火灾监测边缘设备描述 |
| 7.4 森林火灾监测Edge X Foundry框架设计 |
| 7.4.1 设备服务层设计 |
| 7.4.2 核心服务层设计 |
| 7.4.3 支持服务层设计 |
| 7.4.4 输出服务层设计 |
| 7.5 森林火灾监测边缘计算网关设计与实现 |
| 7.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）生活垃圾智慧焚烧的研究现状及展望（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 生活垃圾收运和储存过程智能化管理 |
| 1.1 垃圾收运智能化管理 |
| 1.2 垃圾储存智能化管理 |
| 2 焚烧过程智能化控制 |
| 2.1 焚烧状态在线监测与诊断 |
| 2.2 焚烧过程运行参数智能化控制 |
| 2.3 焚烧后灰渣智能化管理 |
| 3 烟气污染物智能化控制 |
| 3.1 粉尘和酸性气体智能化控制 |
| 3.2 二英智能化控制 |
| 4 结论 |
| 5 展望与建议 |
| 符号说明 |
（6）正丁醇水平定常流淌火蔓延行为及传热机制分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 未燃油品扩散过程研究现状 |
| 1.2.2 静止油面火蔓延研究现状 |
| 1.2.3 溢油流淌火研究现状 |
| 1.3 研究现状小结 |
| 1.4 研究目标和内容 |
| 1.5 本文章节安排 |
| 第二章 实验装置与测试系统 |
| 2.1 实验装置及测试设备 |
| 2.2 实验装置介绍 |
| 2.2.1 矩形流淌槽 |
| 2.2.2 供油装置 |
| 2.2.3 溢油收集装置 |
| 2.3 数据采集系统 |
| 2.3.1 图像监测系统 |
| 2.3.2 温度采集系统 |
| 2.3.3 流量监测系统 |
| 2.3.4 流速监测系统 |
| 2.4 实验测试方法及实验工况设计 |
| 2.4.1 实验测试方法 |
| 2.4.2 实验工况设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 正丁醇水平定常流淌动力学特性及火蔓延行为研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 未燃正丁醇的水平扩散过程 |
| 3.2.1 未稳定的早期扩散过程 |
| 3.2.2 稳定后的定常流动过程 |
| 3.3 水平定常流淌火蔓延特性 |
| 3.3.1 流淌火蔓延速度 |
| 3.3.2 火焰形态 |
| 3.3.3 火焰脉动 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 正丁醇水平定常流淌火蔓延与传热研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 油面附近温度分布 |
| 4.2.1 纵向温度分布 |
| 4.2.2 轴向温度分布 |
| 4.3 下垫面热损失对流淌火蔓延速度的影响 |
| 4.4 表面流特性及传热模型 |
| 4.4.1 表面流尺寸 |
| 4.4.2 表面流流速 |
| 4.4.3 表面流区域传热分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文研究结论 |
| 5.2 本文工作创新点 |
| 5.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及论文成果 |
（7）基于深度学习的回转窑燃煤图像去雾与燃烧状态识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 回转窑燃烧状态识别研究现状 |
| 1.2.2 图像去雾算法的研究现状 |
| 1.2.3 深度学习在图像识别技术的应用现状 |
| 1.3 本文研究内容与各章节安排 |
| 第2章 图像去雾与燃烧状态识别的理论基础 |
| 2.1 大气散射模型 |
| 2.2 神经网络 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.3.1 卷积神经网络的结构 |
| 2.3.2 卷积神经网络的训练 |
| 2.3.3 卷积网络的生物视角 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于卷积神经网络的回转窑火焰图像去雾 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于卷积神经网络的图像去雾算法 |
| 3.3 基于卷积神经网络的回转窑火焰图像去雾 |
| 3.3.1 去雾后图像表达式 |
| 3.3.2 去雾网络模型设计 |
| 3.4 实验与结果分析 |
| 3.4.1 数据集和实验设置 |
| 3.4.2 合成雾图的实验结果 |
| 3.4.3 视觉效果评估 |
| 3.4.4 与高级视觉任务联合的性能评估 |
| 3.4.5 时间的评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于深度学习的回转窑燃烧状态识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 VGG-16网络 |
| 4.3 基于深度学习的回转窑燃烧控制系统 |
| 4.3.1 回转窑火焰图像燃烧状态分析 |
| 4.3.2 基于CNN模型的迁移学习 |
| 4.3.3 基于迁移VGG-16网络的燃烧状态识别模型 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.4.1 实验数据集 |
| 4.4.2 实验设置 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 1 全文工作总结 |
| 2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
（8）基于机器视觉的大型生活垃圾焚烧过程诊断方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 我国生活垃圾处置现状 |
| 1.2 城市生活垃圾炉排炉焚烧技术 |
| 1.3 生活垃圾燃烧优化研究现状 |
| 1.4 本文主要工作及研究内容 |
| 2 燃烧特征参数提取及燃烧状态诊断 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可视化燃烧监测系统 |
| 2.3 燃烧特征参数提取 |
| 2.4 基于特征参数的燃烧状态诊断 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于燃烧图像的炉内偏烧状态识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 偏烧图像的采集和分类 |
| 3.3 基于KNN算法的炉内偏烧状态识别 |
| 3.4 基于卷积神经网络的炉内偏烧状态识别 |
| 3.4.1 卷积神经网络原理 |
| 3.4.2 K-mean聚类算法 |
| 3.4.3 K-mean实现卷积层无监督特征提取 |
| 3.4.4 图像数据预处理 |
| 3.4.5 模型训练及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 主蒸汽温度的预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 燃烧图像对于主蒸汽温度预测的影响 |
| 4.2.1 基于图像直方图反向投影的火焰分割提取 |
| 4.2.2 燃烧图像与主蒸汽温度的相关性分析 |
| 4.3 人工神经网络预测主蒸汽温度 |
| 4.3.1 数据采集及预处理 |
| 4.3.2 DCS数据训练预测主蒸汽温度的神经网络 |
| 4.3.3 DCS数据耦合燃烧图像训练预测主蒸汽温度的神经网络 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 本文创新点 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
（9）基于无人机的森林火灾监测系统研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统森林火灾监测技术 |
| 1.2.2 无人机在森林火灾监测技术中的研究现状 |
| 1.2.3 森林火灾的图像识别技术发展现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 论文组织架构 |
| 第2章 森林火灾监测无人机系统需求分析 |
| 2.1 森林火灾图像特征分析 |
| 2.1.1 森林火灾的种类 |
| 2.1.2 森林火灾的燃烧过程 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.3 森林火灾监测系统体系结构 |
| 2.4 系统工作流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 森林火灾监测无人机系统设计 |
| 3.1 森林火灾监测无人机控制器设计 |
| 3.1.1 无人机控制原理 |
| 3.1.2 四旋翼无人机动力学建模 |
| 3.1.3 森林火灾监测无人机控制器设计 |
| 3.1.4 控制算法仿真和实验验证 |
| 3.2 森林火灾监测无人机平台设计与开发 |
| 3.2.1 无人机硬件系统开发 |
| 3.2.2 图像传输系统设计 |
| 3.2.3 无人机控制软件设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 火灾图像预处理及特征提取 |
| 4.1 火灾图像预处理 |
| 4.1.1 图像滤波 |
| 4.1.2 图像灰度化 |
| 4.2 火灾图像目标区域分割 |
| 4.2.1 火焰目标区域分割 |
| 4.2.2 烟雾目标区域分割 |
| 4.2.3 目标区域的形态学处理 |
| 4.3 目标区域特征提取 |
| 4.3.1 形状特征 |
| 4.3.2 纹理特征 |
| 4.3.3 动态特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于改进PSO-KELM的森林火灾图像识别方法 |
| 5.1 森林火灾图像识别流程 |
| 5.2 核极限学习机理论 |
| 5.2.1 极限学习机 |
| 5.2.2 核极限学习机 |
| 5.3 基于改进PSO-KELM的森林火灾图像识别方法 |
| 5.3.1 改进的粒子群优化算法 |
| 5.3.2 基于改进PSO-KELM森林火灾图像识别算法 |
| 5.4 算法结果分析 |
| 5.4.1 数据集的建立 |
| 5.4.2 基于PSO-KELM的森林火灾识别 |
| 5.5 森林火灾地面监测软件设计和开发 |
| 5.5.1 地面监测软件功能设计 |
| 5.5.2 地面监测软件开发 |
| 5.5.3 地面监测软件应用 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 攻读硕士学位期间的科研成果 |
（10）基于双环境感知与智能化处理的消防系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 消防数据监测 |
| 1.2.2 LoRa多节点组网 |
| 1.2.3 多层感知神经网络 |
| 1.2.4 报警信息显示与投送 |
| 1.3 研究存在的问题 |
| 1.4 课题来源及本文主要研究内容 |
| 1.4.1 课题的提出 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 第二章 基于双环境的多源异构消防数据感知方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统消防数据的来源及类型 |
| 2.2.1 系统感知环境的构成 |
| 2.2.2 多源异构消防数据的类型研究 |
| 2.3 基于STM32 的多源异构消防数据采集方案设计 |
| 2.3.1 系统数据采集方案 |
| 2.3.2 数据采集的处理单元选择 |
| 2.4 STM32 与多种传感器通信研究 |
| 2.4.1 压力变送器工作原理及通信协议研究 |
| 2.4.2 温湿度传感器及MQ-2 烟雾传感器的通信过程研究 |
| 2.4.3 摄像头的图像数据传输 |
| 2.5 多源异构数据预处理 |
| 2.5.1 多源异构数据预处理方法 |
| 2.5.2 系统采集数据的预处理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于LORA星状轮询嵌套组网方式的数据传输研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统消防数据传输的特性研究 |
| 3.2.1 消防数据采集节点分布 |
| 3.2.2 数据传输方式研究 |
| 3.3 LORA无线射频技术研究 |
| 3.3.1 低功耗广域网LoRa无线通信技术 |
| 3.3.2 LoRa组网形式及数据传输方式 |
| 3.4 星状网轮询多节点组网的数据采集方案 |
| 3.4.1 LoRa无线数据丢包 |
| 3.4.2 系统多节点组网方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多层感知器神经网络的消防数据智能化处理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统的数据处理要求 |
| 4.3 多层感知器神经网络概念及算法学习 |
| 4.3.1 多层感知器神经网络 |
| 4.3.2 多层感知器神经网络算法学习 |
| 4.4 多层感知神经网络构建 |
| 4.4.1 网络构建 |
| 4.4.2 算法模型训练方法及参数设置 |
| 4.4.3 训练过程及分析 |
| 4.5 火焰图像识别 |
| 4.5.1 火焰识别原理及算法 |
| 4.5.2 图片的BMP编码 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统软硬件设计及实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统硬件电路设计 |
| 5.3 系统软件功能开发 |
| 5.3.1 数据采集发送端软件设计 |
| 5.3.2 数据接收处理端软件设计 |
| 5.4系统实验 |
| 5.4.1 实验条件及方案 |
| 5.4.2 实验过程及现象 |
| 5.4.3 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
四、火焰图像监测系统研究（论文参考文献）
- [1]基于物联网云平台的家居火灾监控系统的研究与实现[D]. 梁剑烽. 广西大学, 2021(12)
- [2]基于图像处理的炉膛火焰监测系统研究和设计[D]. 马明荣. 兰州理工大学, 2021(01)
- [3]基于MATLAB的火灾监测系统设计[J]. 窦永梅,孙慧霞,周玲,师磊,陈日有,胡军辉. 电子元器件与信息技术, 2021(01)
- [4]基于边缘计算的森林火灾视频识别技术的研究[D]. 孙晓芳. 东北林业大学, 2020(09)
- [5]生活垃圾智慧焚烧的研究现状及展望[J]. 应雨轩,林晓青,吴昂键,李晓东. 化工学报, 2021(02)
- [6]正丁醇水平定常流淌火蔓延行为及传热机制分析[D]. 潘阳. 合肥工业大学, 2020
- [7]基于深度学习的回转窑燃煤图像去雾与燃烧状态识别研究[D]. 彭涛. 湖南大学, 2020(08)
- [8]基于机器视觉的大型生活垃圾焚烧过程诊断方法研究[D]. 黄帅. 浙江大学, 2020(07)
- [9]基于无人机的森林火灾监测系统研究[D]. 徐鑫. 武汉理工大学, 2020(08)
- [10]基于双环境感知与智能化处理的消防系统设计[D]. 黄林. 浙江工业大学, 2020(08)