论文总字数：23043字

摘 要

在大型火力发电厂常用的燃烧锅炉中，建立和维持平稳恒定的燃烧火焰是燃烧的总要求。为了有效检测燃烧工作情况，锅炉必须配备火焰监测系统。常用的检测传感器，检测的对象为颗粒、温度、湿度、烟雾等物理特性或紫外线红外线光谱。具有很大的局限性，为了克服它们，我们使用计算机视觉技术来进行火焰的检测与定位，建立起以计算机为核心，以摄像头采集到的视频为检测对象的火焰检测系统。

在火焰的检测部分，本文先研究了现有的一些火焰检测的方法。检测一段动态视频是否存在火焰，需要对火焰的某些表征特性进行讨论，例如颜色、区域变化、闪烁频率即闪烁、亮度变化等。对这些特征进行提取和分析，可以得出图像中火焰的大略范围。通过研究这些特征，得出提取它们的方法，对火焰检测的方法有了深入了解。最后本文给出了一种基于火焰颜色和火焰闪烁频率进行多特征融合的算法。该算法先通过火焰的颜色特征提取出大致火焰区域，然后通过区域的亮度变化确定出火焰区域。运动目标检测方面，使用了背景建模的方法。最后的软件实现中，得到火焰的范围，可以为火焰诊断火者火灾报警的研究提供很多信息。

关键词：火焰的检测、锅炉燃烧、OpenCV、机器视觉、特征提取、颜色特征、闪烁频率。

Fire Detection and Implementation

Abstract

In a large thermal power plant conventional combustion boilers, establish and maintain a constant steady flame is always burning requirements. In order to effectively detect combustion operating conditions, the boiler must be equipped with flame monitoring system. Commonly used detection sensor detects the physical properties of the particles of the object, temperature, humidity, smoke and other infrared or ultraviolet spectrum. It has great limitations, in order to overcome them, we use computer vision technology to flame detection and location, set up a computer as the core, the camera captured video to be detected flame detection system.

In the part of the flame detection, the paper first studied some existing methods of flame detection. Detecting whether there is a period of dynamic video flame, the need for some characterize flame characteristics are discussed, such as color, regional variation, jitter frequency flashes, brightness changes. These feature extraction and analysis, we can draw a rough range of the image of the flame. By studying these features, they come extraction method, the method of flame detection with in-depth understanding. Finally, this paper, based on the color of flame and flame jitter frequency multi-feature fusion algorithm. The algorithm first by the flame color feature extracted roughly flame zone, and then determine the flame zone through luminance variation area. Moving target detection, the use of background modeling approach. The final software implementation, the scope of the flame obtained can provide a lot of information for the diagnosis of the Flame fire-alarm fire.

KEYWORDS: Flame detection, combustion boiler, OpenCV, machine vision, feature extraction, Color characteristics, jitter frequency.

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 5

1.1 课题背景与意义 5

1.1.1 火焰检测的背景与意义 5

1.1.2 火焰检测在工业中的背景与意义 5

1.2 国内外发展现状 6

1.2.1 早期火焰检测方法 6

1.2.2 基于视频的火焰检测方法 7

1.3 课题研究方向和主要目标 7

第2章 火焰燃烧的特征分析 8

2.1 火焰燃烧现象 8

2.2 火焰燃烧特征 8

2.2.1 颜色分析 8

2.2.2 火焰静态特征 12

2.2.3 火焰动态特征 12

2.3 干扰和噪声 13

2.3.1 噪声分析 13

2.3.2 噪声去除 13

2.4 本章小结 14

第3章 火焰燃烧的特征提取 15

3.1 火焰颜色特征提取 15

3.1.1 RGB颜色模型 15

3.1.2 YCbCr颜色模型 15

3.1.3 HSV颜色模型 16

3.2 火焰亮度特征提取 17

3.3 火焰闪烁频率特征提取 18

3.4 火焰其他特性提取 21

3.4.1 火焰区域尖角 21

3.5 本章小结 24

第4章 火焰燃烧视频检测方法 25

4.1 系统框架 25

4.2 背景建模的方法 25

4.2.1 背景减除法 26

4.2.2 改进算法 26

4.3 火焰目标检测与判别 27

4.4 系统实现与讨论 29

4.4.1 系统实现 29

4.4.2 实验讨论 31

4.5 本章小结 34

第5章 总结与展望 35

参考文献 36

致谢 38

绪论

课题背景与意义

火焰检测的背景与意义

170万年前甚至更早，从元谋人使用天然火开始，火已经成为人类历史中最不可缺少的物品。人类使用火来生活生产，但是，使用不当时引起的火灾，应当引起人们的注意。社会迅速发展，城市建筑密集，建筑材料多种多样，城市居民的用电量和煤气用量不断增大，极易发生火灾。近年来，许多大型建筑，例如飞机场、火车站、加油站、娱乐场所等，人员密集，易燃品多，房屋构架过于高大，如果引起火灾，火势蔓延迅速，产生大量烟气，人民将面临危险，火焰扑救困难，后果不堪设想。因此，在火灾发生的早期，精准的火灾探测系统具有重大的意义。

火焰检测的方法是火灾探测系统的核心。当前我国的火灾探测系统，主要使用的技术是传感器探测。通过探测烟雾、温度、光等火焰特征，进行火灾探测。然而这种技术很容易受到环境的影响，上述传感器信号会由于空间过大减弱，并且会带来很大的干扰。例如，场所过大时，烟雾不够密集或者受到通风系统的影响，又或者火灾初期的温度没有达到警报值，探测系统无法捕捉到这些特征，会造成漏报或者延迟。这些传统的火灾探测器缺陷如此巨大，因此提出新的火焰检测方法研究具有重大的意义。

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