基于提升小波变换的火灾图像识别

基于提升算法的小波变换具有算法简单、运算速度快、占用存储空间小的特点[1,2]。针对火灾图像实时性强、火焰边缘含有大量火灾特征信息等特点,结合图像处理技术和小波分析理论,提出基于提升小波变换的火灾图像识别方法。运用小波提升算法提取视频帧图像的边缘,通过火焰面积判据和火焰尖角判据识别是否有火灾发生,实验证明基于提升小波变换的火灾图像识别方法准确性高,实时性强。

芯纸厚度对瓦楞纸板边压强度的影响及模拟

目的 针对瓦楞纸板的强度设计未进行系统研究的问题,通过改变楞纸的厚度研究瓦楞结构的改变对其边压强度的影响。方法 对WH81287型号的五层BE型瓦楞纸箱进行取材,对瓦楞纸板进行边压强度(Edge Crush Test,ECT)试验,通过试验数据验证有限元软件中模型的可靠性,并在Matlab中对数据进行分析,通过调整瓦楞芯纸厚度以用于瓦楞纸板的强度设计。结果 在边压强度的试验中,根据实验数据可以得到,瓦楞纸板的平均变形量为0.824 0 mm,最大边压力均值为1 041.2 N。在仿真分析中,B瓦厚度趋近于0.210 0 mm时,瓦楞纸板的最大变形量均趋近于1.195 0 mm,最大等效应变均趋近于0.1150,最大等效应力趋近于23.5000MPa;在B瓦厚度增加或减少过多时,瓦楞纸板的最大变形量呈现逐渐增加的趋势,最大等效应变与最大等效应力出现陡增或骤减。结论 通过不同楞纸厚度与各参数之间的函数曲线图,找到了瓦楞纸板的最优参数,其最大变形量最小,最大等效应力、应变均较小且趋于稳定,这为实际应用中瓦楞纸板的强度设计提供了指导,提升了瓦楞纸板楞纸结构的设计效率。

湿度和运输距离对瓦楞纸箱抗压强度的影响研究

目的 研究瓦楞纸箱抗压强度变化规律,提高瓦楞纸箱循环使用效率,减少资源浪费。方法 通过有限元仿真模拟不同湿度下瓦楞纸箱抗压强度以及振动时瓦楞纸箱应力情况。通过试验的方法测试模拟循环后瓦楞纸箱抗压强度变化,找出变化规律。结果 有限元分析结果得出,湿度越大,瓦楞纸箱抗压强度越低,振动时受到的应力越大;试验得出振动时间相同时,湿度越大抗压强度越低,抗压强度降低得越多。结论 通过有限元和试验的方法得出抗压强度相关公式指导判断瓦楞纸箱能否继续循环使用,可以有效提高瓦楞纸箱循环使用效率。

基于小波分析理论的火灾图像边缘检测

基于提升算法的小波是一种时域变换方法,它继承了传统小波的多分辨率特性,具有算法简单、运算速度快、占用存储空间小的特点[1]。文章针对火灾图像实时性强的特点,提出了基于提升小波变换的火灾图像边缘提取的方法,详细说明了提升算法的原理及实现步骤,并通过实验证明基于提升小波变换的火灾图像边缘提取的方法准确性高、实时性强。

基于视频图像的火灾探测方法

图像型火灾探测是利用摄像机作为探头,对拍摄到的现场视频进行处理和分析,通过形体、颜色等变化特征探测火灾。本文提出一种基于视频图像的火灾探测方法,首先探测视频中是否存在移动区域,然后对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行分割,分别分割计算区域的圆形度,面积变化率,闪烁频率及面积变化趋势特征等,最后通过分析特征进行火灾的探测。在此基础上,对提取的各项特征进行综合分析,从而实现火灾的探测和判别。仿真实验结果证明了算法的有效性。