基于CCD摄像机的火灾图像自动识别技术研究
森林防火第1期2011年收稿日期：2011-02-21
基于CCD 摄像机的火灾图像自动识别技术研究
崔媛媛，郑
晖
（江西省华宇软件开发有限公司，南昌330026）
摘要：介绍了森林防火视频监测系统的总体构成，分析了火灾自动识别的检测算法。根据火和烟的颜色、颜色
分布、圆形度、矩形度等特征，实现了火灾图像的自动识别、报警、定位等功能。经过实践检验，该系统的火灾图像自动识别算法的环境抗干扰能力强，识别率高，识别速度快，在火灾监测实际工程应用中有广泛的前景。
关键词：火灾图像；火灾识别；火灾定位；神经网络中图分类号：S762.3+2
文献标识码：A
全世界每年因为森林火灾造成的损失十分巨大，森林防火成为重要的研究课题。研究并建立一套采用先进技术手段的现代化森林防火系统，对于有效保护森林资源，改善生态环境有着重要意义。一个有效的火灾预防系统必须要解决两个问题：一是如何早期发现火情（起火点），并要准确定位。
二是如何实现快速有效地调度指挥及时扑救。森林防火视频监控系统是针对第一个问题进行研究的，它实现了对森林的实时监控，为森林火灾实时监测提供可靠的技术支持，以便及时发现火情并定位，为调度指挥提供依据。
1森林防火视频监控系统的组成
森林防火视频监控系统由前端视频监控点、
网络传输和各级防火指挥监控中心三大部分组成。图1是整个系统的组成框图。
前端视频监控点包括塔架、低照度全天候摄像机、可全方位控制的云台、视频服务器等设备。摄像机将采集到的视频信号传送到视频服务器，视频服务器将其转换为适合传输与处理的数字信号。
通过调节摄像机的聚焦、变倍、光圈，以及对云台的左右旋转和上下俯仰控制，可以实现对森林不同区域的全方位、高清晰度的视频监测。如果监
测森林范围广，一套设备难以实现整个区域的监
测功能，可在林区内安装多套监测设备。
网络传输是前端数字视频信号传输到森林防火指挥监控中心经由的通道，一般是2M B/S 的专用网络，也可以经由IP 网络传输到森林防火指挥监控中心。
各级防火指挥监控中心包括县级、地市级及省级森林防火指挥监控中心。各级森林防火指挥监控中心实时监视各监控点的森林火灾情况，同时接收云台当前的状态参数，通过从视频监控设备实时采集的视频数据中抽取视频图像帧，并进
图1
森林防火视频监控系统
2011年3月第1期森林防火
FOREST FIRE PREVENTION March 2011
No.1
行智能图像处理、林火识别软件的自动识别。如识别为火情，则系统标识出识别出的火焰，并发出声光报警提醒工作人员，同时将云台的参数信息传送给GIS 系统，实现在三维地图上的火点定位。
系统主要功能包括视频图像采集、林火图像识别与报警、林火定位等功能。
（1）视频图像采集：系统通过网络向视频监控软件发送抓图命令，将视频监控设备传来的视频流换成指定的图像，以便进行火焰和烟的图像识别。
（2）林火图像识别与报警：这是林火识别系统检测火情的关键。
根据火焰和烟的几何特征值，运用数字图像处理方法和识别算法，判断是否有火或有烟。这些几何特征主要有：颜色、颜色分布（颜色的一阶矩、二阶矩）、形状（周长、面积、圆形度、矩形度）、纹理特征等。
（3）林火定位：当监测到烟火后，系统锁定云台，将当前视频设备编号、云台参数等相关信息发送给GIS 系统，实现三维定位。
2林火检测算法
系统的主要算法流程如图2所示。
2.1红黄色区域预判断
系统采用基于颜色的算法来检测图像的状态[1]。
由于火的颜色一般呈现为红黄色，所以在火灾图像处理时先进行一次预判断。即判断该图像中是否有红黄色的区域，若没有红黄色的区域，就不再执行火焰处理的其他算法，直接转入下一步烟的识别中。这样就减少了做无用的图像处理，提高了识别效率。2.2
基于颜色的图像分割[2]
在对处理的图像进行红黄色区域预判断后，如果有红黄色区域，则对原图像进行颜色分割，将疑似火或烟提取出来，以便于下一步的特征提取。
原火灾图像是基于RGB 颜色空间的。GRB 颜色空间是一种针对硬件显示设备的空间模式，它的物理意义明确，但R 、G 、B 各分量之间有很强的相关性，直接利用这些分量进行图像分割往往不能得到所需的效果。为了降低颜色空间中各特征量之间的相关性，使所选的特征空间更方便彩色图像的分割，实际中人们常将RGB 图像变换到其他的颜色空间中去。而比较接近人眼对颜色视觉感知的是HLS （即色度、亮度、饱和度）空间模式，它具有突出的优势：光照明暗给物体颜色带来的直接影响就是亮度分量（L ），它和彩色信息无关；H 和S 分量和人感受彩色的方式紧密相连，比较直观并符合人的视觉特性。因此采用此空间作为彩色图像分割的基础，会获得比较好的效果。
由RGB 到HLS 空间模式的转换关系用公式（1
）表示。L =13（R+G+B ）S =1-13（R+G+B ）
［min （R ，G ，B ）］H =arccos
［（R-G ）+（R-B ）］/2
［（）（）（）］!"
#
%%%%%%%%$%%%%%%%%&
（1）
本文采用基于HLS 空间模式的分割方法。多次试验测得分割阈值如表1所示，其中0≤H ≤360，0≤S ≤100，0≤L ≤100。满足阈值的是疑似火
或疑似烟。
图2
林火识别系统的主要算法流程
崔媛媛，等：基于CCD 摄像机的火灾图像自动识别技术研究第1期2011
年
森林防火第1期2011年
2.3各连通域的特征提取
对经过颜色分割后的图像进行各特征值的提取。
（1）颜色分布特征：颜色的一阶矩、二阶矩颜色矩是一种非常简单而有效的颜色特征，这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此我们仅采用颜色的一阶矩（mean ）、二阶矩（variance ）来表达图像的颜色分布。它们的定义为公式
（2）和（3）。μi =1
N N
j =1ΣP
（i ，j
）（2）σi =
1N
j =1
Σ
（P （i,j ）
-μi
）2
姨
（3）
式中，P （i ，j ）为彩色图像第i 个颜色通道中灰度为j 的像素出现的概率；N 为图像中的像素个数。
（2）圆形度
圆形度是用来表示物体边界复杂程度的。物体的形状越复杂，圆形度的值越大，圆形度的最小值为1，即圆形物体的圆形度。如相同面积的星形和圆形，星形的周长要比圆形的周长大，所以其圆形度也比圆形大。圆形度的公式为
（4）。μ=L 2
S ×4π
（4）
式中：L 是周长，为物体的边界长度，它可以通过遍历边界链码获得。垂直和水平的步幅为单位长度1，对角步幅的长度为2姨，按上述规则遍历边界链码，即可算出物体的周长。S 为面积，是通过统计所有疑似火焰或疑似烟的连通域的像素点数获得的。
计算圆形度的具体步骤如下：
1）对颜色检测的结果采用操作数提取边界，提取边界链码，算出周长L 。
2）计算图像中疑似火或烟的各连通域的面积，即计算颜色检测结果中每一个连通域中被置为目标像素点的像素总数S 。
3）根据公式（4）计算圆形度。（3）矩形度
矩形度用物体的面积A r 与其最小外接矩形的面积A R 之比来表示[3]，矩形度反映了物体对其最小外接矩形的充满程度。
当物体为矩形时，矩形度最大，为1。矩形度的公式表示为（5）。
R =A r
R
（5）
从图像连通域每个像素点的一维坐标中比较，把得到相隔最远的两个点的距离确定为火焰区域的长轴，定义为外接最小矩形的长。根据长轴斜率遍历边界中的每一个像素点算出截距，得到最大截距和最小截距的两个边界点，算出这两点到长轴的距离之和，定义为火焰区域外接最小矩
形的宽。外接最小矩形的长与宽相乘，就得到最小外接矩形的面积。其中若长轴为垂直横坐标轴状态时，斜率要特殊考虑。
3测试结果与分析
采用三层BP 神经网络[4]作为火和烟识别的网络模型。将经过颜色分割后提取的火的特征值颜色的一阶矩、
二阶矩、圆形度、矩形度作为火的输入向量，输入层为四个神经元、输出层为一个神经元、
隐含结点个数为三，对输出做归一化，即输出的值在0~1之间。神经网络对输入数据进行分析判断，识别出“有火”或“无火”。当输出端的值大于某个阈值（如0.8）时则判为“有火”，发出声光报警信号提醒工作人员，否则则转入烟的识别，烟的识别同样采用三层BP 神经网络模型，识别方法与火相似。
实验图像采集了不同地点、不同时刻、不同光照情况下，共1000幅CIF 格式的林区图像，其中有火图像100幅，有烟图像50幅，识别结果如表2所示。在Pentium 4处理器、2G 内存的计算机上
表1疑似火或烟的分割阈值火的分割
烟的分割H 1~60190~220L ≥40≥60S ≥60≠0其他
并R >G >B
或2B -（R +G ）>0
平均识别时间为30ms/幅。从实验结果，我们可以看出，火的识别率为95.2%，识别精度较高，基本能满足实际工程中的应用，而烟的识别率为88%，识别精度低，仍需作进一步改进。
图3给出了识别系统的主界面，当发生火情时在GIS 上的三维定位效果如图4所示。
4小结
火灾图像自动识别技术通过运用HSL 空间
的颜色分割，成功地将图像中疑似火焰或烟的区域提取出来，再通过几何特征将火焰或烟的类似物区别开来，提高了对林区火灾图像的判断精度，经济实用，在火灾监测实际工程应用中有广泛的前景。
由于受实际条件的限制，摄像机随着云台不停转动，使得获取的图像背景是不断变化的，所以本文只对图像的静态特征进行了提取和识别，如果能将火焰的静态特征和动态特征有机地结合在一起，将可以进一步提高火灾图像的识别精度。
参考文献
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[3]王柯,方陆明,付鋆萍.森林火灾图像几何特征提取识别的算法研究[J].浙江林业科技,2009,29(6):38~41.[4]余荣华.森林火灾图像自动识别系统的研究与实现[D].江西：南昌大学,2008.
（责任编辑：韩焕金）
表2实验结果判为火
判为烟正常图像8501997有火图像10073--有烟图像50
--
39
图3
林火识别系统界面图4
GIS 定位效果图
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图像识别技术的研究现状论文
图像识别技术研究现状综述 简介： 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。 图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天，尽管机器人的研究非常盛行，还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代，随着计算机和信息科学的发展，计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向 图像识别与图像处理的关系： 在研究图像时，首先要对获得的图像信息进行预处理（前处理）以滤去干扰、噪声，作几何、彩色校正等，以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码，图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说，输入是图像，输出（即经过处理后的结果）也是图像。图像处理主要用来解决两个问题：一是判断图像中有无需要的信息；二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可以在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征，然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像，还要对整个图像做结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息做一个好的解释，并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中，找出它的形状及纹理特征，以便对图像进行分类，并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说，输入是图像（经过上述处理后的图像），输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则
摄像机和镜头的基本知识..
1. 相机基础知识 按感光器件类型可分为2大类,CCD器件和CMOS器件 CCD CMOS 设计单一感光器,集中统一放大每个感光器连接放大器 灵敏度同样面积下,感光开口小灵敏度底 成本线路品质影响程度高,成本高CMOS整合集成,成本低 解析度连接复杂度低,解析度高新技术解析度高 噪点比单一放大,噪声低放大器多,特性不一致,噪点高功耗比需外加电压,功耗高直接放大,功耗低 按用处分类可分为视觉相机和安防监控相机两大类 机器视觉安防监控 触发采集模 式 含有触发采集接口无触发采集接口分辨率从高到低都有, 很丰富一般较低 程序接口有完善的程序开发库, 尤其对图像捕捉功能支持很 齐全 一般只有连续视频捕捉功能 价格贵很便宜 数据传输接口各种类型都有: USB, 千兆以太网, Cameralink, 1394 目前以模拟接口为主, 数字接口 较少 按感光单元排列方法分为线阵扫描相机和面阵扫描相机 线阵相机面阵相机 结构特点结构简单, 在同等分辨率下的成本较低结构复杂,在同等条件下成本高
应用场合匀速运动的物体,如工业流水线可以使静止的, 也可以是运动的 分辨率512, 2K, 4K/行640x480, 800x600, 1024x768, ...2048x1536或者更高 光源光源只需要一窄条,这个画面比较均匀, 能在低照度下工作 整个面的光源较难做到均匀,照度要求高 彩色相机 形式 三线CCD,或者棱镜分光彩色滤光膜, bayer算法按彩色形成方式:
2: 镜头基础知识 镜头外形 机器视觉常用定焦镜头，并且都是手动调整光圈，一般不允许自动调整光圈，镜头上有调焦和调光圈两个环，为了防止误碰动 ，工业镜头的两个环都有锁定螺丝。 注意调焦环不是用来调整焦距，而是调整像距，保证清晰图像落在焦平面上 常用镜头参数：焦距 焦距是镜头最常用的参数，我们包装检测系列产品中使用的镜头有 3.5mm,4mm,6mm,8mm,12mm等多种规格(1/3”CCD的标准镜头为8mm)。 除杂系列产品一般都使用28mm的广角镜头(线扫描相机的标准镜头大概是40mm左右)。 焦距越小的镜头越不好做，价格越高，边缘变形等问题越大，所以尽量选用标准镜头，性价比最高
关于人脸识别技术的发展研究
人脸识别技术优势 863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出专款资助人脸识别的相关研究。国家“十一五”科技发展规划中也将人脸识别技术的研究与发展列入其中[4]，明确指出：“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距，开展生物特征识别应用技术研究，人脸识别具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下，国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所，清华大学，中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术(Biometrics)，与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比，人脸识别技术在应用方面具有独到的优势： 1.人脸识别使用方便，用户接受度高。人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置，以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。 2.直观性突出。人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，方便人工确认、审计，“以貌取人”符合人的认知规律。 3.识别精确度高，速度快。与其它生物识别技术相比，人脸识别技术的识别精度处于较高的水平，误识率、拒认率较低。 4.不易仿冒。在安全性要求高的应用场合，人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场，他人难以仿冒。人脸识别技术所独具的活性判别能力保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像来欺骗识别系统。这是指纹等生物特征识别技术所很难做到的。举例来说，用合法用户的断指即可仿冒合法用户的身份而使识别系统无从觉察。 5.使用通用性设备。人脸识别技术所使用的设备为一般的PC、摄像机等常规设备，由于目前计算机、闭路电视监控系统等已经得到了广泛的应用，因此对于多数用户而言使用人脸识别技术无需添置大量专用设备，从而既保护了用户的原有投资又扩展了用户已有设备的功能，满足了用户安全防范的需求。 6.基础资料易于获得。人脸识别技术所采用的依据是人脸照片或实时摄取的人脸图像，因而无疑是最容易获得的。 7.成本较低，易于推广使用。由于人脸识别技术所使用的是常规通用设备，价格均在一般用户可接受的范围之内，与其它生物识别技术相比，人脸识别产品具有很高的性能价格比。 概括地说，人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高的生物特征识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。 我将人脸识别的一些应用列举出来，希望抛转引玉，大家不断完善，开拓更多的应用领域。 1）监控布控
火灾自动报警系统方案设计
火灾自动报警系统方案 ●本系统采用控制中心型智能消防报警系统，具有火灾报警、联动控制等功能。系统包括以下内 容：手动报警按钮、感烟探测器、感温探测器、警铃和水流指示器等报警装置，系统同时监视 消火栓按钮、报警阀、压力开关、水流指示器及信号阀等的动作信号。 ●为了便于控制和管理，所有消防信号将显示于总控制屏上，以便一旦发生火灾时，可迅速报告 消防局。 ●消防总控制室内有以下设备：消防系统主机（工作站）、火灾视屏显示屏（LED）、火灾自动报警 系统总控制屏、消防联动控制盘、消防专用电话主机、应急电源配电盘和UPS电源、消防系统 运行记录打印机等。消防控制室可监听所有消防电源设备的状态。另外，消防总控制室内设置 一部直拨消防单位的外线电话，并同时提供与消防电话插孔匹配的手提电话。 （1）火灾报警系统保护目标 ●快速火灾探测 ●准确定位火灾地点 ●及时发出火灾报警信号 ●警示相关人员以实现： ●快速疏散建筑物内人群 ●通知相关部门采取救援措施 ●指示相关消防设备动作以实现： ●自动启动消防泵、喷淋泵等水系统灭火设备 ●联动火灾隔断手段如关闭防火卷帘门和防火阀等 ●开启排烟风机、正压风机等防排烟设备 ●开启应急广播、应急照明和疏散指示系统 （2）系统设计原则 ●系统应符合中国有关法律法规，符合消防管理条例和标准。 ●遵照安全第一、预防为主的原则，火灾自动报警系统应严格保证设备可靠性和系统可靠性，避 免误报。 ●系统应具有先进性和适用性：系统的技术性能和质量指标均达到国际先进水平，且在安装调试、 软件编程和操作使用各方面均简便易行，并适合建筑特点，达到最佳的性能价格比。 ●在系统设计时应明确与建筑设备监控系统、安防系统之间的接口界面，且系统的各项技术规范 均符合相应要求。 ●在设计火灾自动报警系统时应预留该系统与综合信息共享管理系统之间信息数据交换接口，系 统的各项技术规范均符合相应要求。 ●在系统设计时应尽量优化设备配置，考虑了整个建筑全系统的统筹配置，避免设备的重复购置 和管线的混乱局面。 在系统设计时应保留足够的冗余度：探测点与控制点的容量上及回路卡的设置上均应保留不少于20％的扩展余地。报警系统施工主要程序：
火眼视频图像火灾探测软件
“火眼”视频图像火灾探测软件 一、“火眼”简介 “火眼”视频图像火灾探测软件（以下简称“火眼”软件）是由国家消防工程技术研究中心、公安部天津消防研究所历时多年，研制成功的一款图像火灾探测报警软件。它利用已经安装的各种室内监控摄像头的实时图像，采用独创的具有先进算法的计算机图像模式识别技术，能够实时探测监控区域可能产生的火焰和烟雾。 在现代智能视频监控系统中，计算机图像模式识别技术具有非常广泛的应用前景，各种智能算法的出现为这项技术的实际应用提供了理论保障。在安全和交通领域，基于时评图像的人脸、车辆和车牌的识别已有了大量应用。在消防领域，对于火焰和烟雾图像的精准识别，使得基于图像模式识别技术的火灾探测报警系统具有了实际应用价值。 随着我国智能城市和各个行业智能网络的建设，各种视频监控系统已遍布于城市的大部分公共区域，这就为视频图像火灾探测系统的普遍应用提供了硬件基础和实施条件。利用建筑内已有视频监控系统，使用“火眼”软件进行火灾探测，能够以较低的成本大幅度提高火灾报警能力，为减少火灾危害、降低火灾损失，保障社会安全创造了极为有利的条件。二、技术特点 “火眼”软件在原理上与传统火灾探测方式完全不同。图像火灾探测是利用计算机模式识别技术，当监控的视频图像中出现火焰或烟雾图像时，计算机通过特征识别就能快速准确的判断出火灾，并发出报警信号。而传统的感温或感烟探测器通常要等到处于探测器位置的空气温度或烟雾浓度达到报警阈值后发出报警信号。因此，相对于传统的火灾报警系统，图像火灾报警系统具有很多独特的优势。 1、适用性强：“火眼”软件针对目前市场上普遍使用的各种型号的视频监控系统，开发了对应的多种软件接口。既有应用于数字模式的视频监控系统，也有适用于模拟方式的视频监控系统。加载方式简单，操作方便，具有广泛的适用性和兼容性。 2、探测速度快：采用先进图像模式识别技术的“火眼”软件，最快可在视频火灾图像出现的十秒之内，就能在图像上发现火焰或烟雾，同时发出火灾报警信号。而传统模式的点型感温或感烟探测器则需要探测器处的温度或烟雾浓度达到设定数量值才能报警，在一般公共场所的探测时间通常长达几分钟。相比之下，“火眼”软件的火灾探测速度远远快于常规点式火灾探测器。 3、抗干扰能力强：基于国际ISO标准开发的“火眼”软件，在实际应用过程中能够抵抗监控环境中的强光、弱光、闪光等各种光源干扰，排除在不同环境下的人为和场景干扰，具有强大的抗干扰能力。 4、同时识别火焰和烟雾：“火眼”软件采用了两套独立的国内首创的图像模式识别技术，能够同时分别探测监控区域内的火焰和烟雾，并发出相应的报警信号，无论是阴燃的烟雾还是明显的火焰，都能迅速识别、快速报警。 5、火灾定位准确：“火眼”软件具有实时存储火灾报警图片、回放起火时段视频的功能。当消防人员到达现场后，可根据最初的火灾图片，判断起火点和起火原因。即使火场烟雾弥漫，消防人员仍能通过回放功能，准确地找到起火部位，采取有效措施扑灭火灾。 6、可视化：相对于传统的火灾报警系统，“火眼”软件的最大优势就是可视性，一般情况下，所有的火灾报警系统都存在一定的误报率，当出现火警时，由于传统的火灾报警系统无法看到火灾现场的实际情况，也就无法确定是火警还是误报。而“火眼”软件是在视频图像上发出的报警，消防值班人员可以根据图像很方便的确认火警或误报。
基于matlab的图像预处理技术研究文献综述
毕业设计文献综述 题目：基于matlab的图像预处理技术研究 专业：电子信息工程 1前言部分 众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动
摄像机基础知识
是什么它什么材料做成主要作用是什么它有哪几种规格 CCD是电荷藕合器件。它使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，然后通过模数转换器芯片将电信号转换成数字信号，传到显示设备上进行显示所采集的图像。有1MM，2/3MM，1/2MM.，1/3MM，1/4MM规格。 2. CCD摄像机与以往的摄像管摄像机比较时，具有下列优点： (1) 体积小，重量轻。 (2) 低残像。 (3) 磁场不会影响到画面。 (4) 抗震动、抗撞击。 (5) 寿命长。 3.普通的枪式红外摄像机主要由哪些部分组成 CCD、镜头，红外灯板，外壳，连接线等 4. CCD靶面有哪规格具体规格尺寸是多少 1）。1英寸、2/3英寸、1/2寸、1/3英寸、1/4英寸 2）。1英寸——靶面尺寸为宽*高，对角线16mm。 2/3英寸——靶面尺寸为宽*高，对角线11mm。 1/2英寸——靶面尺寸为宽*高，对角线8mm。 1/3英寸——靶面尺寸为宽*高，对角线6mm。 1/4英寸——靶面尺寸为宽*高，对角线4mm。 扫描的制式一般有哪两种中国采用哪种制式 1）。PAL制。NTSC制。2）。中国采用隔行扫描（PAL）制式，标准为625行，50场。
6. 按照度划分，CCD可分为哪几种最低照度分别是多少 普通型 正常工作所需照度1~3LUX 月光型 正常工作所需照度左右 星光型 正常工作所需照度以下 红外型 采用红外灯照明，在没有光线的情况下也可以成像 7. CCD的工作原理是什么 被摄物体反射光线传播到镜头，经镜头聚焦到CCD芯片上，CCD根据光的强弱积聚相应的电荷，经周期性放电，产生表示一幅幅画面的电信号，经过滤波、放大处理，通过摄像头的输出端子输出一个标准的复合视频信号。 8. CCD摄影机与摄像管摄影机比较时，具有下列优点： (1) 体积小，重量轻。 (2) 低残像。 (3) 磁场不会影响到画面。 (4) 抗震动、抗撞击。 (5) 寿命长。 9.什么是照度它的用什么单位表示 照度是衡量摄像机在什么光照强度的情况下，可以输出正常图像信号的一个指标。一般是给出“正常照度”和“最低照度”两个指标。照度一般用“勒克斯”（Lux）表示。
浅析人工智能中的图像识别技术
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
消防报警系统设计方案
博物馆消防火灾报警系统工程 施工组织设计方案 1.编制说明、 本设计依据建筑设计研究院有限公司电施设计图纸进行编制。 2.工期 工期目标： 消防火灾报警系统工程工期为40天。 七氟丙烷气体灭火系统工程施工工期为30天。 3.质量目标 本工程质量目标： 消防工程施工质量将严格按有关设计及施工验收规和工程评定标准进行施工，合格率达到时100％，确保火灾自动报警系统质量优良。 4.火灾报警系统设备安装工艺要求 4.1火灾自动报警系统设备安装 （1）消防布线的总体要求： 根据消防弱电施工的规，并结合本工程的实际情况，对消防电气的施工布置如下：布线：火灾自动报警系统的布线，应符合现行标准《电气装置工程施工及验收规》的规定和《火灾自动报警系统设计规》(GBJ116-88)的要求。管线包括各层公共部分及其它层平面报警回路线、工作电源线、控制线等线管的穿线，应采用铜芯绝缘导线或铜芯电缆，当额定工作电压不超过50V时，选用导线的电压等级不应低于250V，额定工作电压超过50V时，导线电压等级
不应低于500V。穿线过程中应按照以下工艺标准及要点进行。 （2）接线箱安装： 穿线完毕后，要对每回路导线用500V的兆欧表测量绝缘电阻，满足不了产品或规GB50166--92要求的(20MΩ)，应仔细检查并替换。 要求：平稳，底部距地1.5M。安装前应在距盒底100MM处开一个口，并且开口处无倒刺，然后牢固固定在墙上。 （3）火灾报警探测器的安装 A．火灾探测器安装位置，应符合下列规定： 探测器至墙壁梁边的水平距离，不应小于0.5m： 探测周围0.5m，不应有遮挡物： 探测器至空调送口边的水平距离，不应小于0.5m；至多孔送风顶棚孔口的水平距离，不应小于0.5m； 宽度小于3m的风走道顶棚上设置探测器时，宜居中布置。感温探测器的安装间距，不应超过10；感烟探测器的安装间距，不应超过15。探测器距端墙的距离，不应大于探测器安装间距的一半。 B．探测器底座安装 探测器的底座应固定向牢靠，其导线连接必须可靠压接或焊接。当采用焊接时，不得使用带腐蚀性的助焊剂。 探测器底座的外接导线，应留有不小于15cm的量，入端应有明显标志。 探测器底座的穿结孔宜封堵，安装完毕后的探测器底座应采取保护措施。 探测器在即将调试时方可安装，在安装前应妥善保管，并应采取防尘、防潮、防腐蚀措施。
试述基于视频监控的火灾图像识别研究的重要性
试述基于视频监控的火灾图像识别研究的重要性 在当今社会，火灾依然是威胁人类生命安全的重大灾害。尤其是随着经济高速的发展，各种高层的综合性建筑群体越来越多。况且在高层建筑中，人口和财产更加密集和集中，所以各种消防问题就更为突出。那么我们如何缩短火灾探测报警时间，减少火灾的发生的可能性，并及时采取有效防火与灭火的措施；如何大幅度提高火灾探测报警系统的可靠性，降低相应误码率，为自动报警与联动控制灭火系统提供支持保障；火灾探测报警系统的网络化和监控技术就变成了火灾探测报警领域的发展热点。 标签：视频监控；火灾图像识别；重要性 物质在其燃烧时，产生烟雾，并释放出称之谓气溶胶的燃烧气体，当气体与空气中的氧发生化学反应，就会成为含有大量红外线和紫外线的火焰，致使周遭温度升高。那么烟雾、温度、火焰和燃烧气体就成为了火灾参量。 火灾探测器的主要功能是通过对温度、火焰和燃烧气体等参量及时做出有效反应，然后再通过一些敏感软件，把这些表征火灾参量的物理量变化为电信号，最后传送到火灾报警器。因此我们可以根据不同的火灾参量以及不用的响应方式，创制各种各样的火灾探测器。其中较典型的有：感温、感烟、火焰、气体、图像和复合式等。 火灾过程通常都伴随着大量烟、气、温、光等各类信号的出现，处于不同的环境以及不一样的燃烧成分，都会对烟雾颗粒的组成、色彩、温场分布以及光谱造成不同。因此，火灾发生过程中会涉及到许多物理与化学参数，而且其表现出的特征又比较突出，那么针对火灾发生时不同生成物的特性而起作用的是不同类型的火灾探测器。分别作用于不同的场合，自然也有各自的局限性。 1 早期火灾探测技术的发展 自19世纪40年代至20世纪40年代，感温探测器一直都是占据主导地位，但是这类探测器有一个明显的不足就是对火灾探测的反應不是很灵敏。但是当时随着感温火灾探测器大量的不断被用于军事上，这在一定程度上促进了火灾探测技术的迅猛发展。 到了20世纪50年代，瑞士物理学家Emst Meili研制出了现代离子感烟探测器的雏形，1970年时，欧洲已经安装了近百万只离子感烟探测器，到目前仍占已经安装火灾探测器的90%。在离子感烟探测器统治的30年之中，人们也逐步开始研究光电感烟技术，但却苦于相关工艺技术原因没有得到实际应用。 20世纪70年代末，由于突破了高寿命的光电元件技术，光电感烟探测器应运而生，并取得长足进步。国外在大幅度减少离子感烟探测器，光电感烟探测器的销售量己经占到90%，我国也逐步呈现这种趋势。
图像处理技术的研究现状和发展趋势
图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向
CCD摄像头的基本知识
CCD（电荷耦合器）摄像头基本知识 现在科学级的摄像头比前几年更尖端，应用领域也更广了。在生物科学领域，从显微镜、分光光度计到胶文件、化学放光探测系统，都用到了CCD的摄像头。但是很多研究工作者对CCD的指标仍云里雾里。下面对CCD的一些常见指标进行表述。 常见的CCD一般指：CCD摄像头和插在电脑的采集卡 区别数字摄像头与模拟摄像头 所有CCD芯片都属于模拟的设备。当图像进入计算机是数字的。如果信号在摄像头、采集卡两部分完成数字化的，这个CCD被认为是模拟CCD。数字摄像头事实上是由内置于摄像头的数字化设备完成数字化过程，这样可以减少图像噪音。与模拟摄像头相比，数字摄像头提高了摄像头的信噪比、增加摄像头的动态范围、最大化图像灰度范围。科学级的绝大多数的CCD芯片都是由Koda k、Sony、SIT制造。 评价CCD的基本指标 信噪比SNR真实体现摄像头的检测能力。所有的CCD摄像头的厂家为提高摄像头的性能，都尽力使信号（可达到满井电子的数目）最大同时尽可能减少噪音。 SNR=满井电子/噪音电子=动态范围=最大灰阶=2bit数 在相同满井电子的CCD，降低CCD噪音，就能提高CCD的监测能力，热或者暗电流对于CCD都是噪音，噪音在Cool CCD基本都可以被深度致冷的Peltier消除。在曝光超过5- 10秒，CCD芯片就会发热，没有致冷设备的芯片，“热”或者白的像素点就会遮盖图像。-20度的摄像头可以拍摄不超过5分钟的图像，- 40度的摄像头拍摄时间可以超过1小时。 像素面积
这个指标是在芯片的一个重要指标。像素面积越大、对光越灵敏。因为像素点面积有更多电子，能产生更多信号。在1/2”、2/3”、1”的芯片上，像素点越大，像素越少。会影响空间分辨率。大像素点增加灵敏度、小的像素点增加分辨率。 要提高影像质量就必须增加CCD的像素，因此在CCD尺寸一定的情况下，增加像素就意味着要缩小了像素中的光电二极管。我们知道单位像素的面积越小，其感光性能越低，信噪比越低，动态范围越窄，因此这种方法不能无限制地增大分辨率，所以，如果不增加CCD面积而一味地提高分辨率，只会引起图像质量的恶化。但如果在增加CCD像素的同时想维持现有的图像质量，就必须在至少维持单位像素面积不减小的基础上增大CCD 的总面积。而目前更大尺寸CCD加工制造比较困难，成品率也比较低，因此成本也一直降不下来，这一矛盾对于CCD而言是难以克服的相同数目的像素，排列越密集，像素之间就越容易出现电流干扰，容易出现“噪点”等干扰成像质量的现象出现。所以尺寸越大越好，当然成本也会随之提高——并且不是成比例提高，而是以几何级数向上提 16 Bit摄像头 典型的真16bit的摄像头（能检测65536级灰度）都有很大的像素点（16- 30um）。然而这些摄像头非常贵，同时图像数据很大，传输速度很慢。在基因组和蛋白组研究中，16bit的摄像头在捕获DNA和蛋白图像上不太实用，一般用于深度太空的专业天文学研究。真实的16bit的CCD,24um*24um的像素点,1”大小只能有50万像素点。 扫描速度 8bit- CCD可以达到30帧，基本可以认为是同步的。不论模拟或数字的CCD，超过15帧可以接受。
图像识别技术发展状况及前景
医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。
火灾报警系统施工方案
施工组织设计 投标单位（盖章）： 法定代表人(盖章)： 编制时间：
目录 1、工程概况┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈2 2、系统介绍┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈2 3、编制依据┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈3 4、施工现场管理┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈3 5、施工人员要求┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈4 6、进度控制┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈4 7、施工工序┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈4 8、质量保证措施┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈18 9、危险源、危险点分析及预防┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈19 10、施工现场文明施工环保的要求┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈20 1、工程概况：
本工程名称： 地点： 2系统介绍： 本消防系统包含了火灾自动报警系统、漏电保护系统、消防广播系统、消防、组成； 2.1、火灾自动报警系统由电感烟探测器、手动报警按钮、各类模块、分机、插孔、扬声器、消火栓按钮、可燃气体探测器、模块箱等设备；本系统设消防控制室。室集中设置自动报警监控、消防及紧急广播设备，消防控制室设置一台火灾报警控制器，其消防及紧急广播系统接入消防控制室消防及紧急广播系统。消火栓启泵线引至一期消防水泵房启动水泵。火灾自动报警系统采用总线制控制中心报警系统，外部设备的全部报警信号送至报警控制器上，经分析判断及确认后，自动或手动发出经编码的联动信号，通过总线及模块启停相应的消防联动设备，同事接收状态反馈信号；系统供电采用220VAC消防电源，及在线式不间断电源供电，由业主提供； 2.2、消防广播系统在消防控制室设置消防广播机柜，在所有防火分区设置消防广播扬声器。在火灾时，可以手动或按程序自动启动消防广播系统； 2.3、消防在手动报警按钮上设有插孔，可直接与消防中心通话，配电室设有专用火警分机； 2.4、消火栓系统在各层消火栓箱设消火栓破碎玻璃按钮，当任一层发生火灾时有人破碎玻璃后，可直接启动消防按纽，并向消防控制中心发出信号；确认火灾后由主机启动消防水泵。 3、编制依据： 3.1、依据：《火灾自动报警系统设计规》GB50116-98 《自动喷水灭火系统施工及验收规》GB50261-2005 《气体灭火系统施工及验收规》GB50166-2007 3.2、依据有关的国家及部颁施工标准及验收技术规 4、施工现场管理组 临建:现场库房及现场加工车间的确定：根据现场的实际情况，经甲方指定我单位的临时
摄像机基础知识
产品条目 放置产品型号表 监控知识 1、安防行业包括哪几个系统？应用的领域有哪些？ 安防行业主要包括：闭路电视监控、消防、报警、巡更、门禁等。 主要应用于大厦、银行、交通、小区、工厂、学校等。 2、从事安防系统的建设与设备生产需要哪些资质？ 生产资质、安防设计、施工资质 3、摄像机的主要竞争品牌有哪些？ 主要有：艾立克、三星、松下、索尼、明景、景阳、PELCO 4、矩阵的竞争品牌有哪些 主要有：PELCO、英飞拓、AD/AB、红苹果、智敏 5、硬盘录像机简称什么？ DVR 全称：Digital Video Recoder 6、视频服务器简称什么？ DVS 全称：Digital Video Server 7、网络摄像机简称什么？ IPC 全称：IP Camera 8、DVS与IPC的竞争对手有哪些？ 海康、大华、朗驰、安讯士(axis)、黄河、恒亿等 9、DVR的竞争对手有哪些？ 海康、大华、红苹果、汉邦、大立 10、监视器的竞争对手有哪些？ 迈威（myway）、TCL、创维、石头 11、模拟监控系统主要由哪四个部分组成？ 摄像部分、传输部分、存储部分、控制部分 12、摄像部分有哪些设备组成？ 摄像机、镜头、护罩、支架、云台等 13、摄像部分有哪些辅助设备？ 雨刮、雨刷、加热、风扇、遮阳罩 14、如果摄像机安装在完全没有光线的环境，又不希望安装可见光源，有什么办法解 决？ 采用红外摄像机，红外光线属于不可见光，红外摄像机所发射出来的红外光照射到监控目标之后可以反射回给摄像机，同时，红外摄像机的CCD可以感应反射回来的红外线，从而形成黑白图像。红外摄像机可以工作在无任何可见光的场所。 15、枪机需要监控不同方向需要什么辅助设备？ 安装云台与解码器即可控制枪机转动实现不同方向的监控
图像识别与人工智能研究所发展规划报告
图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 （一）学科基础 图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 （1）目前本学科点共有五个研究方向： “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 （2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 （3）学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。
来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是： ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究，其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与
数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)
数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、