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火灾是一种常见的自然灾害,它严重影响了人民群众生命和财产的安全。如何及时、准确地探测出突发性火灾事件将火灾造成的损失降至最低,一直是人们长期关注和研究的课题。传统的火灾探测技术基于烟雾颗粒、温度等物理量的传感器,难以满足大空间、大范围火灾探测的需要。本项目旨在探索如何利用视频图像实现对火灾事件的探测和预警,在现有视频监控系统基础上实现实时的火灾监控。 本项目围绕四个方面展开工作:1、研究二分光模型在视频火焰光谱特征提取方法;2、研究基于Contourlet的火焰、烟雾的方向性纹理和高频特征提取与分析方法。3、研究可靠的烟雾模糊特征提取和分析方法;4、构建视频火灾探测原型系统。 在自然基金的支持下,项目组成员在视频火焰、烟雾探测方面取得三项主要进展:1、提出基于Contourlet变换和协方差矩阵融合的时空域火焰纹理特征,在视频火焰检测上取得良好效果。2、引入HEP模型并对LBP-TOP算子进行改进,在视频烟雾检测上取得良好效果。3、初步构建了一套视频火灾检测软件原型系统。在本项目资助期间,项目组成员发表多篇论文、提交专利申请4项,并在视频火灾检测领域培养硕士生4名。
传统的火灾探测技术基于烟雾颗粒、温度等物理量的传感器,难以满足大空间、大范围火灾探测的需要。本项目旨在研究如何更好地利用视频图像实现对火灾事件的探测和预警。探究智能视频火灾探测的理论新方法和关键技术,改进已有算法在火灾视频特征提取、分析等方面的不足,在视频监控系统基础上实现实时的火灾监控。研究的重点包括以下四方面内容:1)针对可见光视频场景中光照变化、类似火焰颜色和运动物体干扰等因素及形成机制,在二分光模型的基础上研究稳定可靠的视频火焰光谱特征模型和提取方法;2)针对传统小波变换的不足,研究基于Contourlet的火焰、烟雾的方向性 纹理和高频特征提取与分析技术。3)分析视频场景中烟雾弥漫运动特性,研究可靠的烟雾模糊特征提取和分析方法;4)结合SVM、神经网络等方法对火灾特征进行学习和识别,保障识别率,降低误识率。
彩叶树种近年来在各地的需求一直处于上升趋势,北京、上海、大连等大中城市还特别提出了在城区主干道两侧以及重点景区种植红色、金色等系列彩叶树种,以解决城市绿化色彩单调的问题。但是,设计师在做园林设计时依然...
1、驱动电源的设计2、贴片焊接技术3、灯板设计4、外观设计
H型钢水泥土搅拌桩支护结构的施工关键在于搅拌桩制作,以及H型钢的制作和打拔。1、搅拌桩制作与常规搅拌桩比较,要特别注重桩的间距和垂直度。施工垂直度应小于1%,以保证型钢插打起拔顺利,保证墙体的防渗性能...
“村镇火灾综合防治关键技术研究与开发”子课题通过验收
日前,“十二五”国家科技支撑计划课题“村镇火灾综合防治关键技术研究与开发”子课题验收会在北京召开。各子课题及示范工程负责人汇报了子课题任务及考核指标完成情况、示范工程进展情况。专家组通过审阅相关材料、听取课题组汇报并经过质询和讨论,认为各子课题完成了任务书规定的研究内容,达到了考核指标的要求,一致同意各子课题通过验收。
智能配电房的关键技术研究
智能配电房的关键技术研究 摘要:在配电房加装综合检测系统,实现配电房环境和供电设 备各种状态量在线监测,通过后台系统集成开发,实现各种监测数 据的查询、分析、预警及综合展示,以提高配电房的运行能力,保 障配电房设备的安全运行。本文通过分析智能配电房的配网自动 化、视频及环境监控、状态监测、防误操作、电能质量、电缆沟监 控 6个系统的关键技术的研究,提出了未来智能配电房的总体框架 及总体技术方案,并展望了智能配电房的应用前景。 关键词:智能配电房 配网自动化 视频及环境监控 状态监测 防误操作 电能质量 电缆沟监控 中图分类号:tm641 文献标识码:a 文章编号:1007-9416(2013) 01-0069-02 1 引言 配电房是电力系统末端配电网中传输、分配电能的主要电气设 备场所,是城市配电网系统的重要组成部分。长期以来,配电房管 理工作一直是供电系统运行管理的可靠性的薄弱环节之
批准号 |
40301041 |
项目名称 |
基于视频摄影测量的城市三维建模关键技术研究 |
项目类别 |
青年科学基金项目 |
申请代码 |
D0115 |
项目负责人 |
张永军 |
负责人职称 |
教授 |
依托单位 |
武汉大学 |
研究期限 |
2004-01-01 至 2006-12-31 |
支持经费 |
25(万元) |
1. 技术原理
智能型火灾探测器采用先进的传感技术和数据处理算法,通过对环境参数的实时监测和分析,能够准确判断火灾的发生和发展情况。普通火灾探测器一般采用传统的烟雾或温度传感器,只能检测到烟雾或温度超过设定阈值时才会报警。
2. 灵敏度
智能型火灾探测器具有更高的灵敏度,可以检测到微小的烟雾或温度变化,并及时发出警报。而普通火灾探测器在检测到烟雾或温度超过设定阈值之前,可能已经错过了火灾初期的重要预警信号。
3. 抗干扰能力
智能型火灾探测器采用先进的信号处理技术,具有较强的抗干扰能力。它可以通过分析环境参数的变化,准确判断是否为火灾,并排除其他可能的误报因素。而普通火灾探测器在面对复杂的环境条件时,容易受到外界干扰,导致误报或漏报的情况发生。
4. 自动化控制
智能型火灾探测器通常具备自动化控制功能,可以与建筑物的消防系统、报警系统等进行联动。当检测到火灾时,它可以自动触发喷水、喷雾等灭火设备,并通过联动系统发送警报信号,提醒人员疏散。而普通火灾探测器一般只具备基本的报警功能,无法实现自动化控制。
5. 数据分析与监测
智能型火灾探测器内置数据分析和监测功能,可以记录和分析火灾发生前后的环境参数变化。这些数据可以为事后火灾原因分析提供重要依据,并帮助改进建筑物的消防系统设计。而普通火灾探测器一般只能实时监测环境参数,无法提供详细的数据分析和监测功能。
6. 适用场景
智能型火灾探测器适用于对火灾预警要求较高的场所,如高层建筑、商业中心、工厂车间等。它们能够通过多种传感器和算法的组合,提供更准确、可靠的火灾预警和监测能力。
普通火灾探测器则适用于一般的住宅、办公楼等场所。由于其较为简单的技术原理和功能,可以满足基本的火灾检测需求。
7. 安装与维护
智能型火灾探测器在安装和维护方面相对复杂。由于其更多的功能和联动系统,需要专业人员进行设计、安装和调试。同时,定期的维护和检测也是必要的,以确保其正常运行。
普通火灾探测器则相对简单,可以由普通人员进行安装和维护。一般情况下,只需要定期更换电池或进行简单的功能测试即可。
8. 成本
智能型火灾探测器由于其先进的技术和功能,价格相对较高。在购买和安装时需要考虑相应的成本投入。
普通火灾探测器则价格较为经济实惠,适合一般场所的使用。
批准号 |
60879013 |
项目名称 |
基于视频传感器的机场目标监视关键技术研究 |
项目类别 |
联合基金项目 |
申请代码 |
F01 |
项目负责人 |
罗喜伶 |
负责人职称 |
副教授 |
依托单位 |
北京航空航天大学 |
研究期限 |
2009-01-01 至 2011-12-31 |
支持经费 |
22(万元) |