基于視頻圖像的林火煙霧識(shí)別方法的研究的開題報(bào)告

基于視頻圖像的林火煙霧識(shí)別方法的研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義林火是一種自然災(zāi)害，不僅對環(huán)境等自然資源造成破壞，還會(huì)危及人民生命財(cái)產(chǎn)安全。林火的產(chǎn)生和發(fā)展與氣象、人類活動(dòng)等因素密切相關(guān)，其中，煙霧是林火最顯著的表現(xiàn)之一。煙霧不僅對人們的身體健康造成危害，還會(huì)影響飛行等交通工具的安全。因此，林火煙霧的識(shí)別與預(yù)測對于減少自然災(zāi)害的影響、控制疾病的傳播、提高交通安全等方面具有重要的意義。隨著攝像技術(shù)的發(fā)展以及其在林火的監(jiān)測與預(yù)警中的應(yīng)用，基于視頻圖像的林火煙霧識(shí)別技術(shù)逐漸受到研究者的關(guān)注。通過對視頻圖像中的煙霧進(jìn)行分析和識(shí)別，可以實(shí)現(xiàn)林火的智能監(jiān)測和預(yù)警，提高對林火的應(yīng)對和處理能力。二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前，國內(nèi)外研究者已經(jīng)開展了大量基于視頻圖像的林火煙霧識(shí)別技術(shù)的研究。國內(nèi)研究者主要通過灰度特征、紋理特征、顏色特征等對圖像中的煙霧進(jìn)行分析和識(shí)別；國外研究者將基于深度學(xué)習(xí)的方法引入到煙霧識(shí)別中進(jìn)行了嘗試，并取得了較好的效果。三、研究內(nèi)容和技術(shù)路線本文擬研究基于視頻圖像的林火煙霧識(shí)別方法，具體內(nèi)容如下：1.對獲取的視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取圖像中的煙霧區(qū)域。2.提取煙霧區(qū)域的顏色、紋理等特征，并根據(jù)特征對煙霧進(jìn)行分類和識(shí)別。3.基于深度學(xué)習(xí)方法，研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對煙霧的自動(dòng)識(shí)別。技術(shù)路線如下：四、研究預(yù)期成果完成本文的研究后，預(yù)期獲得以下成果：1.構(gòu)建基于視頻圖像的林火煙霧識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對煙霧的智能識(shí)別。2.探究基于深度學(xué)習(xí)方法的煙霧識(shí)別技術(shù)，為后續(xù)煙霧識(shí)別的研究提供參考。3.實(shí)現(xiàn)對煙霧顏色、紋理等特征的提取和分析，為未來林火監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)的研發(fā)提供技術(shù)支持。五、研究進(jìn)度安排1.文獻(xiàn)調(diào)研和系統(tǒng)分析：2022.3-2022.42.視頻預(yù)處理及煙霧區(qū)域提?。?022.5-2022.63.煙霧分類與識(shí)別算法設(shè)計(jì)：2022.7-2022.84.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與訓(xùn)練：2022.9-2022.105.實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與撰寫論文：2022.11-2023.3六、參考文獻(xiàn)1.DongY,ZengX.Smokedetectionunderbothhomogenousandnon-homogenousilluminationbackgrounds［J］.ProcSPIE6794,ICMIT2007:Mechatronics,MEMS,andSmartMaterials,2007,67940G.2.YangW,DossR.Forestfiresmokedetectionbasedoncolorimageprocessingtechniques[J].JournalofAerospaceComputingInformation&Communication,2010,7(5):249-258.3.ChengHD,JiangXH,SunY,etal.Learning-basedsmokedetectioninvideosequences［J］.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,2008,18(11):1580-1585.4.LiSX,LiXD,LiangDR.Forestsmokedetectionbasedonimprovedfireintensityevaluationalgorithmandfuzzyclassification［J］.ComputerEngineering&Science,2017,39(9):1739-1746.5.ZhangH,LiuY.Smokedetectionmethodsinvideo