烟雾检测算法
有雾天气下输电线路山火烟雾检测方法研究
消防设备研究有雾天气下输电线路山火烟雾检测方法研宄刘志翔\牛彪S王帅\陈青松、龙雅芸:，江柳2(1.国网山西省电力公司电力科学研究院，山西太原300001;2.华北电力大学（保定），河北保定071003)摘要：输电线路多处于环境复杂的山林中，早期山火发生时经常以烟雾的形式呈现，而在有雾状况下的山火烟雾检测方法的研究却很少见针对有雾天气状况时的山火检测，提出一种去雾图像增强方法，首先对图像局部均衡化处理，再对全局利用改进的单尺度R e t i n e x方法做增强处理，并使用基于卷积神经网络的山火烟雾检测网络来检测早期山火发生时产生的烟雾_实验结果 表明，基于局部和全局的图像增强方法可使山火烟雾检测准确率有明显提升，通过卷积神经网络的烟雾检测准确率达到97.2%。
关键词：输电线路；图像去雾；烟雾检测；卷积神经网络中图分类号：X932;T P391.4 文献标志码：A文章编号：1009-0029(2021)03-0390-04我国地域广阔，电力资源分布不均，为满足人民对电 力的需求，必须进行大规模远距离的跨地域输电。
输电线 路所跨越的地域多处于草木繁盛的野外，会受到天气或人 为因素影响而导致山火发生，极易引起输电线路跳闸，给 电网安全运行和人民生命财产带来威胁。
烟雾作为火灾 发生的早期信号，在背景复杂的山林中，相对于火焰更容 易被观测到，进而可以及时发现山火，避免事故的扩大。
...............................................................Ill.......Ill................Ill....................................nil.....'I l l'M l......M il.....M il......Ill.......I l l,M i l.....Mi l_"l||'I II,,.. scene o f the laboratory accident. T h r o u g h the control software, the laboratory safety monitoring device a n d feedback in the syst e m m a n a g e m e n t a n d control m o d ule, a n d through Z i g B e e netw o rk, the r emote c o m m u n i c a t i o n m o d u l e feed bac k the simula- tion results a n d control results of laboratory accident to the a pplication m o d u l e for monitoring, analysis a nd display, so as to realize the design o f laboratory accident alarm system. T h e s i mulation experiment is designed, a n d the real-time control is carried out b y using the designed laboratory accident alarm sys- tem. T h e results s h o w that the system can effectively simulate the laboratory fire accident, with high safety efficiency a nd w i d e monitoring range.K e y w o r d s: r emo t e monitoring; laboratory; the accident; safety;a l arm system作者简介：包艳华（1982—），女，江苏句容人，南京工 业大学材料学院实验室助理研究员，硕士，主要从事实验 室安全管理和研究生培养管理工作，江苏省南京市浦口区 浦珠南路30号材料学科楼A521室，210009。
基于动态特性的实时视频烟雾检测
Ｅｘ ｐ ｅ ｉ ｒ ｍｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｌｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｃ ａ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｔ ｏ ｓ ｃ ｅ ｎ ｅ ｓ ｗｉ ｔ ｈ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｄ ｂ ａ ｃ ｋ ｒｏ ｇ ｕ ｎ ｄ ｓ ，ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｓ ｕ ｐ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ
何大超 娄小平 唐 辉
（ 北京 信息科技 大学仪器科学 与光电工程学 院 北京 １ ０ ０ １ ９ ２ ）
（ 北京 环境特性研究所 北京 １ ０ ０ ８ ５ ４ ）
摘
要
针 对室外或大空 间环境 下烟 雾 的动 态特 性 ， 实 现一 种实 时视 频处 理 的烟 雾检 测算 法。首 先采 用高 斯混ห้องสมุดไป่ตู้合模 型 Ｇ ＭＭ
（ Ｇ ａ ｕ ｓ ｓ ｉ ａ ｎ ｍｉ ｘ ｔ ｕ ｒ ｅ ｍｏ ｄ ｅ １ ） ， 利用背景差分方 法实现对运动 目标的提取 ； 其 次在小波域上分辨 出烟 雾可能出现的图像 区域 ； 再次计算 目 标 在 空间扩散 的动态特 性； 最后采用支持 向量机 区分 出烟雾 目 标。 实验 结果表 明， 该 算法适应 背景复杂场 景 ， 能够有效抑制 环境扰
动影响 ， 快速、 准确地检 测视 频 图像 中出现 的烟 雾。 关键词 中图分 类号 视 频烟 雾检 测 混合高斯模型 离散小 波变换 动态特性 支持 向量机 Ｔ Ｐ ３ 文献标识码 Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ２ ． ０ ５ ４
基于机器学习的烟雾检测技术研究
基于机器学习的烟雾检测技术研究随着工业化、城市化和交通发展，烟雾污染已成为现代城市环境中的一个重要问题。
不仅会影响人们的健康，还会对环境产生不利影响。
由于烟雾的来源种类繁多，因此需要一种全面、准确地检测技术。
这时候，基于机器学习的烟雾检测技术就成为了一个值得我们关注的领域。
I. 烟雾的危害及检测方法烟雾是指由有害气体和颗粒物排放而产生的大量气溶胶。
例如森林火灾、燃料燃烧、工业、交通污染等都会产生烟雾。
烟雾不仅对健康有害，还会影响环境并加剧气候变化。
为了检测烟雾，有很多方法可供选择，例如光学传感器、化学气体传感器等，这些方法可以检测特定类型的烟雾。
然而，这些方法通常需要在特定烟雾类型和密度下进行校准，数据变化和模型扩展成为了亟待解决的问题。
II. 机器学习算法在烟雾检测中的应用机器学习是人工智能的一种，是一种从经验中学习的方法，通过对现有数据的理解来自动改善自身的算法性能。
在烟雾检测领域，机器学习的应用可以改善传统方法的不足之处，提供准确的烟雾检测解决方案。
根据近年来的研究成果，基于机器学习的烟雾检测方法已应用于各种烟雾检测场景。
以图像识别为例，传统图像处理算法需要手动提取特征，建立模型后才能完成图像分类。
而基于机器学习的算法可以自动学习特征和模型，使其更加高效精准。
III. 基于机器学习的烟雾检测技术的优势与挑战基于机器学习的烟雾检测技术优势显著，它具有强大的自适应性和通用性。
其自适应性表现在它可以自动学习数据特征，无需进行复杂的行业训练，并在拥有足够数据的情况下，可以适用于不同类型的工业场景。
与此同时，基于机器学习的烟雾检测技术仍面临着许多挑战，其中最大的难点是对复杂数据集的处理。
烟雾检测通常涉及到多个传感器、多种数据类型，这使得建立有效的训练数据集非常困难。
此外，噪声干扰、模型不确定性、数据偏差等问题也需要考虑。
IV. 展望总的来说，基于机器学习的烟雾检测技术是一个充满挑战并具有广泛应用前景的研究领域。
基于流体力学方程的二维烟雾模拟
+ %流体力学方程
烟的流态属于气固两相流" 即包括气体和固体颗
其中" "的矢量场" 6是满足 46 c k是标量场& 投射算子 \将矢量场 K投射为它的分量 6 即 6c "
* " \ W& ’ R 方程求解过程被简化为四个步骤& 烟雾速 度场从当前状态转换到下一个状态需要受到外力) 对流) 粘度和投射等四个因素影响" 各因素独立发生 $ 作用&速度场的求解过程如图 ! & 投射算子 \能保持流体速度 " K 44 K + $ cK + ,k 场的涡流特性& 图 #所示为本算法生成的烟雾速度场&用户定 义的烟源位于图片正下方" 烟源处有周期性向上吹 < M # 拂的风力" 图中所示为速度场流线表示" ! # ) ! 是 我们在模拟过程中任意截取的两幅图&从图中可以 看到" 系统生成的烟雾运动轨迹呈现比较自然的流
’ ] " ) ( ’ + ( ’ $ (
c " ! # # 446 ! # # 式! # ) ! 分别称为不可压缩流体的动量方程 J为压力" > 和连续方程&其中 6为速度" 为流体运 C N + 动粘度系数" 为流体的密度" 为外力&* 为矢量 , 点积" * 为微分算子& #+ 从上式可以看到" ’ R 方程的数值求解算法十分 复杂" 通常不能实时地在计算机上产生图像&因此" 8 0领域中的烟雾模拟算法必须建立在简化的 ’ R
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改进DeepLabV3+下的轻量化烟雾分割算法
西安工程大学学报JournalofXi’anPolytechnicUniversity
第37卷第4期(总182期)2023年8月Vol.37,No.4(Sum.No.182)
引文格式:陈鑫,侯青山,付艳,等.改进DeepLabV3+下的轻量化烟雾分割算法[J].西安工程大学学报,2023,37(4):118-126. CHENXin,HOUQingshan,FUYan,etal.LightweightsmokesegmentationalgorithmbasedonimprovedDee-pLabV3+[J].JournalofXi’anPolytechnicUniversity,2023,37(4):118-126.
收稿日期:2023-04-17 修回日期:2023-06-09 基金项目:中国博士后科学基金面上项目(2020M683562);陕西省科技厅自然科学基金面上项目(2022JM-331);陕西省科
技厅重点研发计划项目(2023-YBGY-142) 通信作者:陈鑫(1985—),男,副教授,博士,研究方向为通信信号处理、物联网等。E-mail:chenxin@xpu.edu.cn
改进DeepLabV3+下的轻量化烟雾分割算法陈 鑫1,2,侯青山1,付 艳3,张吉康1(1.西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048;2.西北工业大学自动化学院,陕西西安710129;3.陕西省现代建筑设计研究院,陕西西安710048)
摘要 通过监测火灾烟雾可以有效地检测火灾的发生,现有火灾烟雾分割算法在小目标烟雾以及
大目标烟雾边缘部分表现不理想,为快速而有效地监测烟雾,基于深度学习,提出一种改进的轻量化DeepLabV3+烟雾分割算法。该文通过替换DeepLabV3+算法的主干特征提取网络,在减少参数量的同时,提高了算法提取特征的能力和对烟雾的分割能力;同时在编码模块中添加卷积注意力模块(convolutionalblockattentionmodule,CBAM),增加算法对小目标烟雾的关注度,以提升算
火灾检测算法
火灾检测算法：捍卫生命与财产安全的智慧守护火灾，作为一种突发性灾害，常常给人们的生命和财产安全带来严重威胁。
火灾检测算法作为一项关键技术，在提供早期警示、防范火灾风险方面具有至关重要的作用。
本文将从多个方面深入探讨火灾检测算法，以期帮助读者更好地理解这一重要主题。
1. 火灾检测算法的定义与重要性火灾检测算法是指利用计算机视觉、传感器技术和人工智能等方法，实时监测、识别和预警火灾事件的技术体系。
其重要性不言而喻，它可以大大提高火灾的检测速度，降低火灾事故的风险，减少人员伤亡和财产损失。
2. 火灾检测算法的工作原理火灾检测算法的工作原理基于多种传感技术，包括烟雾、温度、红外线等。
这些传感器捕捉环境中的异常变化，然后将数据传输到算法中进行分析。
当算法检测到异常情况，例如烟雾或高温，它会触发警报，通知相关人员采取必要的措施。
3. 火灾检测算法的分类火灾检测算法可以分为两类：基于传感器的算法和基于图像的算法。
3.1 基于传感器的算法：这类算法主要依赖于各种传感器，如烟雾传感器、温度传感器和红外线传感器。
它们通过监测环境中的物理参数变化来识别火灾。
3.2 基于图像的算法：这类算法则利用计算机视觉技术，通过分析监控摄像头捕捉的图像来检测火源。
它们可以识别火焰、烟雾和火势扩散，提供更直观的信息。
4. 火灾检测算法的应用领域火灾检测算法在各个领域都有广泛的应用，其中包括但不限于：4.1 住宅和商业建筑：在住宅和商业建筑中，火灾检测算法可以实时监测火灾风险，为居民和商家提供更安全的生活和工作环境。
4.2 工业领域：工厂和生产设施中的火灾可能带来巨大的生产损失，火灾检测算法可以及时发现潜在风险，确保生产安全。
4.3 交通领域：火灾检测系统在隧道、地铁和机场等交通场所的应用可以提供早期警示，减少交通事故。
5. 火灾检测算法的挑战与未来发展尽管火灾检测算法在提高火灾安全方面有着显著的作用，但它仍然面临一些挑战。
其中包括算法的准确性、误报率和实时性等方面的问题。
基于箱线图与全卷积网络的动态场景烟雾检测
基于箱线图与全卷积网络的动态场景烟雾检测
王文标;郝友维;时启衡
【期刊名称】《安全与环境学报》
【年(卷),期】2024(24)6
【摘要】烟雾具有透光性强、纹理模糊等特征,且易与云、雾等目标混淆,导致基于视频的单阶段烟雾检测网络识别准确率低且受环境干扰明显,难以满足实际现场的使用需求。
针对上述问题,提出一种基于箱线图背景建模(Box Plot Background, BPB)与全卷积分类网络(Full Convulsion DNCNN,FCDN)的二阶段烟雾检测算法:一阶段使用箱线图统计方法剔除背景队列中的移动干扰目标,利用背景队列中的最大值与最小值建立能适应动态场景的背景模型,以减少一阶段动态背景误报和背景模型被污染带来的烟雾区域遗漏;二阶段使用卷积层替换全连接层,解决输入图像尺寸和形状的限制问题,提升火灾初期细长形烟雾的检出效率。
试验显示,该算法在动态场景下的漏检率与误检率均明显降低,并显著提升了烟雾检测速度。
【总页数】7页(P2213-2219)
【作者】王文标;郝友维;时启衡
【作者单位】大连海事大学船舶电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】X932
【相关文献】
1.基于级联卷积网络的自然场景下的车牌检测
2.基于全卷积网络的场景文本检测
3.基于全卷积网络的X线图像成像部位自动分割
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5.结合感受野增强和全卷积网络的场景文字检测方法
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基于单片机的烟雾检测报警系统设计
基于单片机的烟雾检测报警系统设计一、本文概述本文旨在探讨基于单片机的烟雾检测报警系统的设计与实现。
我们将详细介绍该系统的整体架构、关键组成部分、设计原理以及在实际应用中的优势。
通过这一设计，我们希望能够构建一个高效、可靠且成本效益高的烟雾检测报警系统，以满足日益增长的火灾预防和安全监控需求。
我们将概述单片机的选择及其在系统中的作用，包括控制核心、数据处理和通信等功能。
接着，我们将详细讨论烟雾传感器的选型、工作原理及其与单片机的连接方式。
报警模块的设计和实现也将是本文的重点之一，包括声音报警和光报警的设计原理和实现方法。
本文还将涉及系统的电源设计、软件编程以及整体系统的集成和调试。
我们将通过实际案例和实验结果来验证系统的性能，包括烟雾检测的准确性、报警的及时性以及系统的稳定性等方面。
我们将总结基于单片机的烟雾检测报警系统的特点和应用前景，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、系统总体设计本烟雾检测报警系统以单片机为核心，通过集成烟雾传感器、报报警功能。
系统设计注重稳定性、准确性和实时性，以满足各种应用场景的需求。
在硬件设计方面，单片机作为中央处理器，负责接收烟雾传感器采集的数据，并进行处理和分析。
烟雾传感器采用高灵敏度的光电式烟雾探测器，能够快速响应烟雾浓度的变化，并将模拟信号转换为单片机可处理的数字信号。
系统还配备了报警模块和显示模块，当烟雾浓度超过设定阈值时，报警模块会发出声光报警，同时显示模块会显示烟雾浓度值，以便用户及时了解环境状况。
在软件设计方面，采用模块化编程思想，将系统划分为数据采集、数据处理、报警控制和显示控制等模块。
数据采集模块负责从烟雾传感器读取数据，并进行预处理；数据处理模块根据预设算法对采集到的数据进行分析和判断，确定是否触发报警；报警控制模块在接收到报警指令后，控制报警模块发出声光报警；显示控制模块则负责将烟雾浓度值显示在显示屏上。
在系统设计过程中，还充分考虑了低功耗、抗干扰等因素。
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烟雾检测算法
烟雾检测算法是一种特殊的算法，可以通过图像和视频数据来检测烟雾的存在和密度。
它广泛应用于火灾报警、安全监控和环境监测等领域。
以下是烟雾检测算法的具体步骤：
1. 预处理：对输入的图像或视频数据进行预处理，包括去噪、图像增强和颜色空间转换等。
其中，去噪是非常重要的一步，可以有效地减少噪声对烟雾检测的影响。
2. 区域分割：将预处理后的图像或视频数据划分成不同的区域，以便于后续的烟雾检测操作。
一般情况下，可以采用基于边缘和颜色信息的像素聚类方法来进行区域分割。
3. 特征提取：从区域中提取出与烟雾存在相关的特征。
一般采用的特征包括颜色、纹理、形状和大小等。
4. 特征选择：对于提取出的特征进行选择，筛选出与烟雾检测相关的特征，并去除与烟雾检测无关的特征。
5. 分类器训练：采用监督学习方法来训练一个分类器，将提取出的特征作为输入，烟雾检测结果作为输出。
常用的分类器包括支持向量机、神经网络和决策树等。
6. 烟雾检测：将分割出的区域送入训练好的分类器中进行识别，得到烟雾存在和密度等信息。
根据实际需求，可以进行烟雾报警、图像显示或视频监控等操作。
总的来说，烟雾检测算法是一个复杂的系统，需要综合运用图像处理、模式识别和机器学习等技术。
未来，随着人工智能和大数据技术的发展，烟雾检测算法将得到更加广泛的应用，并为我们带来更加智能和安全的生活。