行业分类-网络游戏-无线自组网网络型火灾烟雾报警器.zip

基于51单片机的温度火灾烟雾报警器proteus仿真设计 包含源程序及仿真文件

本设计为基于matlab的烟雾火焰火灾识别系统，可读取视频或者图象，检测出是否有烟雾火焰，具备一个人机交互式GUI界面，功能强大，识别准确，同时配备相对应的操作说明和运行效果图，直接运行GUI文件即可完美运行。另外，诸如车牌，人脸，图象去雾，压缩，水印，疲劳检测，人数统计，声音信号处理等均可做技术交琉，欢迎一起探讨。

资源总共包含2257张火灾、烟雾图像，标注仔细，质量是经过严格把控的，已经标注成voc和yolo两种格式，开箱即用。

资源总共包含1280张俯视角度下的视频抽帧过后的火灾烟雾图像，每隔30帧抽取1帧，防止图片重复，资源稀缺，标注仔细，质量是经过严格把控的，已经标注成voc和yolo两种格式，开箱即用

火焰烟雾图片，已使用labelimg标注好，1000张左右，自行下载整理为VOC格式即可训练，适用于火灾烟雾检测算法训练，yolov3等。

资源总共包含2257张火灾、烟雾图像，标注仔细，质量是经过严格把控的，已经标注成voc和yolo两种格式，开箱即用

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SVM,实现视频烟雾检测。对比实验表明,该算法特征提取简便,可以更快检测烟雾的发生,提高了烟雾检测效率。

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。

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。