林火自动识别报警系统研建

运用图像识别、模式识别和地理信息系统(GIS)技术进行林火自动识别报警,通过对摄像头摄取的图像进行处理,提取其颜色特征和纹理特征,根据烟雾、火焰的图像特征与森林图像特征的不同,来分析识别烟雾、火焰信息,并在GIS中自动识别并定位火点。     

黔南州林火视频监测系统设计

指出了林火视频监测系统建设是森林防火工作的重要内容之一,对林火远程视频监控、传输网络系统设计和自动识别与报警系统3方面进行了探讨,以期为黔南州实现森林防火智能化、网络化远程监控提供理论支持。     

小型无人机林火监测与图像处理技术

常规传感式火灾监测方法不能满足现代林火监测灵活性、实时性和高效性的要求。针对森林这种复杂大空间场景,提出一种基于无人机平台和动态特征分析的视频图像型火灾检测算法。通过机载摄像机拍摄森林视频图像,建立基于混合高斯背景模型和颜色模型多级火灾隐患特征验证算法。实验结果表明,本文方法能较快识别火灾隐患,降低误检率,可为相关研究和实际应用提供参考。     

基于时空特征的林火视频火焰识别研究

由于森林火灾监控现场是野外广阔的林区,而且树叶的摇摆使得视频图像中的运动对象很多,强烈的阳光、秋季的枯叶和红枫会导致火灾识别的误报等,这些特点都使得现有室内或静止场景火灾视频监控的视频处理技术不再适用。考虑到火灾发生有一个蔓延的过程,是一个包含若干连续视频帧图像的视频片段,笔者首先将疑似火焰视频划分成时空视频块,根据颜色特征和运动特征得到疑似火焰区域,然后在视频片段大粒度下基于空间静态特征(纹理、圆形度特征)和时序动态特征(火焰面积变化、形状相似性、闪烁频率特征)提取火焰特征向量,最后使用基于Ada Boost的算法进行火焰识别,实现森林火灾的实时检测。结果表明,该方法能够准确有效地进行林火视频火焰识别。     

怀集县森林防火远程视频监控系统的设计与实现

远程林火视频监控系统是怀集县森林重点火险区综合治理三期工程的建设重点。怀集县远 程林火视频监控系统由林火视频监控前端、传输网络和后端监测中心的组成,设计了各组成部分的功 能,并对系统的建设与实现进行了详述。系统共建设了 36 处林火监控视频前端,监测范围覆盖了全县 1 200 km2 的林地。系统投入使用后,森林火灾受害率从 2014 年的 0.43‰ 下降到 2017 年后的 0.01‰ 以 下,极大提高了怀集县森林防火预警监测及应急处置能力,有效降低了森林火灾隐患。     

森林火灾动态监测预警技术方案的研究

采用基于视频图像分析技术的林区烟火智能处理技术,无缝融合智能图像识别技术、面向对象的3D GIS技术和大型网络监控技术等高新技术,结合森林防火的理论,构建林火智能监测预警及应急指挥系统,当出现火情时能自动识别并预警,在现场采集的视频未经压缩的情况下进行林火识别,以保证烟火识别的响应速度和准确率,从而实现林区视频的自动监控、烟火准确识别、火点精确定位、火情蔓延趋势推演、扑救指挥的辅助决策和灾后评估等多方面功能,建立森林防火的完整业务链,并针对性地解决用户的各种个性化需求。     

基于深度学习的林火烟雾识别系统设计

通过构建林火烟雾数据集，选取Inception V3模型，基于参数的迁移学习方法构建林火烟雾图像训练模型，经过训练测试后得到模型在测试数据集识别率达到92%,最后运用Python语言编程将训练后保存下来的模型文件应用到林火烟雾视频上，对视频进行逐帧预测，并将预测结果可视化注释在视频上，达到视频监控的目的。将网络训练和视频监控分开，通过软件编程实现应用模型文件监测林火烟雾视频，较以往直接通过视频训练和预测的方法更方便快捷，实际可操作性更强，具有广泛的应用前景。     

浅析长白山森林防火浮空器监控平台的建立

介绍了长白山自然保护区森林防火浮空器监控平台建设的背景和意义,该平台设计的总体思路和建设方案。阐述了系留球承载平台、浮空视频监控平台和森林防火监控信息系统的构成及功能,并对浮空器在森林防火视频监控中的应用优点进行了分析。结果表明,该平台的建立能弥补长白山自然保护区森林防火监控现有技术的不足,解决高空林火监测难题。     

林火视频监控中烟识别方法的探讨

森林火灾是一种世界性的重要自然灾害,具有传播速度快、灭火和营救都比较闲难等特点,利用视频图像的林火探测技术不受室外空间和恶劣环境的影响,适合于森林火灾的监测报警,是一种新型有效的火灾探测技术.本文通过对火灾现场视频图像中烟图像特征、烟纹理特征、烟动态特征、烟形状特征的分析,分析了火灾烟图像特征,从而排除干扰现象而识别出火灾烟.     

基于网络摄像机的森林火灾烟火自动识别技术探讨

简要介绍了森林火灾视频监测系统的组成,对烟火自动识别算法进行了分析,提出了基于网络摄像机的智能森林火灾实时监测方法。烟火检测对由网络摄像机传过来的视频帧,使用一系列算法进行实时图像分析,这些算法由数字图像处理、数字图像模式识别技术组成。算法的实现是基于火焰和烟雾的行为特征,如:颜色、颜色分布、形状、轮廓、纹理等。这一系列独立的算法是并行处理的,最后将结果一起输入到模糊神经网络中,给出前面每一个算法的权重,得出一个是否有烟火出现的最终评估。     

视频监控在林火管理中的应用分析

视频监控正广泛地应用在社会的各个领域,并取得了积极的效果。将视频监控应用到林火管理中,实现在室内对山区重点林区地段的林火进行监测和林火扑救指挥调度,提高森林火灾综合防御及控制能力,具有重要意义。     

基于μC/OS-II的火灾视频监测终端应用软件设计与实现

火灾是造成森林破坏的主要原因之一,全世界每年发生的森林火灾大约为20万次,因此而造成的森林面积损失每年约为1‰,林火多发国家更高达2‰～8‰,为了减少森林火灾造成的损失,世界各国都很重视对森林火灾的研究。本文研究的森林火灾视频监控终端采用μC/OS-II作为ARM的嵌入式操作系统,提出了针对视频图像连续性要求不高、且在低码率传输条件下的软件实现方案,其主要应用于无人职守的了望点。1视频监测终端硬件原理本文研究的视频监控仪采用ARM DSP GPRS结构,利用DSP强大的运算功能实现软件压缩编码。相对使用ASIC专用压缩芯片实现…     

南方地区林火视频监控系统设计--以石柱县森林火灾高风险区为例

以重庆市石柱县森林火灾高风险区为例,从前端监控、网络传输、监控中心等环节入手,立足南方地区森林防火的实际,以案例形式构建了一套林火视频监控系统,尤其是通过“以租代建”整合了铁塔资源和取代传统微波传输模式,以期为林火视频监控系统的规划和建设提供参考。     

林火视频监控系统发展现状概述

森林火灾监控是运用各种监测技术,及时发现火情并准确定位起火点,确定火的大小及动态,监视林火发生、发展的整个过程。林火视频监控系统是林火监测系统的重要组成部分,分为可见光、热成像、可见光和热成像相结合的智能双监系统三种监测形式。对视频监控系统功能、在林火监测中的地位、发展现状进行了概述,旨在充分了解林火视频监控系统应用优势和缺陷,提高使用效率。     

德宏州森林防火高风险区综合治理存在问题及对策

森林防火高风险区综合治理是通过林火视频监控系统、监控指挥中心和防灭火设施设备的建设,是进一步加强森林火灾高风险区林火监控系统能力建设、建立健全森林防火长效机制,提升森林火灾综合防控能力的重要手段。本文通过回顾德宏州森林防火高风险区综合治理建设成效,分析存在的问题,提出今后加大森林防火高风险区综合治理的意见建议,为持续推进德宏州森林防火治理体系和治理能力现代化建言献策。     

基于μC/OS-Ⅱ的火灾视频监测终端应用软件设计与实现

火灾是造成森林破坏的主要原因之一，全世界每年发生的森林火灾大约为20万次，因此而造成的森林面积损失每年约为1‰，林火多发国家更高达2‰-8‰，为了减少森林火灾造成的损失，世界各国都很重视对森林火灾的研究。本文研究的森林火灾视频监控终端采用μC／OS—Ⅱ作为ARM的嵌入式操作系统，提出了针对视频图像连续性要求不高、且在低码率传输条件下的软件实现方案，其主要应用于无人职守的了望点。     

基于CCD摄像机的火灾图像自动识别技术研究

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.     

林火视频监控中烟识别方法概述

森林火灾是一种世界性的严重自然灾害,具有传播速度快、灭火和营救都比较困难等特点,利用视频图像的林火探测技术不受室外空间和恶劣环境的影响,适合于森林火灾的监测报警,是一种新型有效的火灾探测技术。本文通过对火灾现场视频图像中烟识别方法的列举和讨论,简单介绍火灾烟和其它一些干扰现象的颜色,从而为进一步的研究提供理论依据。     

面向集成多监测平台的森林火灾监测信息系统设计

随着空间卫星监测、空中飞机巡护、瞭望台定点观测、地面巡护等各类监测平台在林火监测工作中的迅速推广应用,建立以信息技术为核心、集成多种监测平台的森林火灾综合监控体系变得越来越迫切。作为森林火灾综合监控体系中的重要组成部分,森林火灾监测信息系统也必须具备集成多种监测平台的能力。本文从森林火灾监测的业务需求出发,探讨了森林火灾监测信息系统的总体框架,分析了集成多平台的信息系统的各组成部分,认为可以基于中间件和应用服务组件方式实现各类监测平台与系统的集成,使各类监测平台的监测结果有机地结合,共同为林火监测服务。     

林火图像识别理论研究进展

林火图像识别理论与方法是实现森林火灾视频自动监测的基础。文中从图像预处理、图像分割和特征提取3个方面详细地综述了国内外林火图像识别理论的发展现状,分析了图像颜色处理、图像滤波、图像阈值分割、区域分割、边缘分割以及动静态特征提取理论在林火图像识别应用中的优缺点;针对目前林火图像识别理论研究现状,指出在未来研究中需要解决的问题以及林火图像识别理论的发展方向,以期为图像识别技术在林火图像识别中的应用和进一步研究提供参考。