改进的阈值分割法在林火图像分析上的应用

采用巴特沃思高通滤波器进行频域滤波,使用傅里叶函数变换方法消除所采集林火图像中的烟雾等噪声,在数学形态学对林火图像预处理的基础上,对火焰的动态特征进行了提取和识别。通过计算出林火图像的火焰面积、火焰圆形度和火焰质心偏移距离,并且经过试验数据证明,该算法可以有效的区分干扰源和火焰,精确的判断出是否有火险发生。

一种基于质心距脉动特征的火焰轮廓识别算法

火灾视觉特征的提取是火灾图像探测的关键问题。提出了一种描述火灾火焰轮廓脉动信息的火焰图像质心距脉动模型,即先用质心距来描述火焰的轮廓信息,再利用傅立叶描述子描述火焰轮廓变化的时空信息,采用距离来度量相邻两帧图像轮廓的变化幅度。实验结果表明,对于火灾火焰视频图像而言,其相邻两帧之间的脉动幅度、变化频率要明显高于受控燃烧、光源干扰等非火灾情况,可有效应用于火灾火焰的识别。研究表明,该方法能有效地探测火灾的发生,降低系统的误报率。

超燃冲压发动机点火过程10kHz PLIF测量技术

应用自主研制的10kHz OH-PLIF(Planar laser-induced fluorescence)系统实现超燃冲压发动机点火过程的可视化。在直连式脉冲燃烧风洞上开展了超燃冲压发动机自点火、电火花和激光诱导等离子体三种点火方式的火焰结构演变过程OH-PLIF测试,采集了时间间隔为100μs的高分辨率火焰图像,进一步计算得到火焰OH基荧光强度和火焰面积的时间演化特性及火焰质心发展轨迹。研究发现:三种点火方式的初始火核发展时间均小于1ms;点火过程中,火焰均先沿凹腔壁面向下游传播,在斜坡附近转向上游传播,火焰质心运动速度为100~450m/s;相对其它两种点火过程,自点火存在强烈振荡现象。研究表明,高频PLIF技术是发动机点火过程可视化最有潜力的手段之一,是发动机燃烧机理和设计方法研究的重要支撑。

基于火焰视觉虚化性的多特征融合火焰检测

火焰是火灼热发光的气化部分,该部分能被可见光捕获但却会被激光穿透,将这一个特征定义为火焰的视觉虚化性。通过增加对火焰视觉虚化性的检测,提出一种新型的多特征融合火焰检测算法。该算法利用RGB-HIS颜色模型分割疑似火焰区域,同时通过双目摄像头与激光测距捕捉火焰的视觉虚化性特征,并结合了火焰的颜色、相似度、质心运动特征。采用MES(Multi-expert system)多特征融合方法构建一种高精度的火焰检测系统。实验结果表明,该算法误判率降低了9百分点,漏检率降低至0.46%,是视觉火焰检测技术很好的补足,解决了低成本商用视频火焰检测技术的难题。

结合重心反向变异的飞蛾扑火优化算法

针对经典飞蛾扑火优化算法(MFO)在寻优过程中容易存在早熟及寻优精度低等问题,本文提出一种改进型飞蛾扑火优化算法(IMFO)。首先,使用佳点集初始化种群,使得初始种群分布更具遍历性;其次,引用惯性权重更新飞蛾位置,平衡算法的开发和探索能力;最后,采用重心反向变异策略对位置进行变异,跳出局部最优。选取8种测试函数进行测试,仿真结果表明:IMFO算法具有更快的收敛效率、更强的全局寻优能力和鲁棒性。