基于机器视觉的大空间智能消防水炮设计

针对传统大空间建筑火源定位方法存在易受到外界环境的干扰、火源定位复杂以及不能全方位持续扫描定位等问题,本文提出了一种基于机器视觉的大空间智能消防水炮,在火灾图像探测的基础上,利用人工智能单目机器视觉识别技术来对火灾火焰进行精确识别定位,无需扫描过程,有着更好的灭火效果。

基于混合身份搜索黏菌优化的模糊C-均值聚类算法

针对模糊C-均值聚类算法(fuzzy C-means clustering,FCM)对于初始化聚类中心敏感、收敛速度慢,聚类效果不稳定且容易陷入局部最优等问题,提出了一种将黏菌(SMA)与青少年身份搜索(AISA)相融合的自适应优化模糊C-均值算法(AISA-SMA-FCM)。该算法首先通过引入AISA算法中的青少年社会机制,改善SMA算法中的全局搜索和局部开发性能。克服了SMA对于高维数据及部分混峰数据不敏感的缺陷,通过标准测试函数验证改进后的混合AISA-SMA算法寻优求解性能更为优秀;其次此算法用于FCM聚类算法的迭代机制中,通过将AISA-SMA聚类环节加入FCM算法聚类中心迭代过程中,使FCM算法获得自适应优化算法相同的特性,即算法在每次迭代中都将具有探索和开发两个过程,并依据循环迭代次数调节比重,求解聚类结果;最后通过UCI标准数据集仿真测试,利用适应度平均值与聚类正确率评价所提算法的稳定性与有效性,结果表明,AISA-SMA算法用于FCM聚类问题效果较好,AISA-SMA-FCM算法较其他聚类方式和相应的优化技术具有收敛速度快、求解精度高的优点。