禁毒手抄报内容-科学教学反思

ＣＮ
４３—１２５８／ＴＰ
计算机工程与科学
第３５卷第７期２０１３ 年７月
ＩＳＳＮ１００７—１３０Ｘ
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
８Ｌ
ＳｃｉｅｎｃｅＶ０１．３５，Ｎｏ．７，Ｊｕｌ．２０１３
Ｓ文章编号：１００７—１ ３０Ｘ（２０１３）０７—０１３１＿０６
火焰特性识别的Ｍａｔｌａｂ实现方法
熊国良，苏兆 熙，刘举平，谢正侠
（华东交通大学机电工程学院，江西南昌３３００１３）
摘要：图像型火灾 探测技术较传统的粒子、烟雾、光电等传感器探测技术，具有信息量丰富、实时性
好等优点，是火灾防治 技术领域的研究重点。通过硬件滤光的方式来滤除监控现场的可见光，有效地减少
了干扰，降低信息处理 的复杂性。根据火焰燃烧时的多项特征，在检测准确度的范围内，选定火焰的圆形
度、跳动频率、尖角， 以及面积增长和质心移动特性作为特征提取对象。利用Ｍａｔｌａｂ强大的图像处理和计
算能力，对火焰 的特征进行研究分析，并成功提取了所需参数，为火灾的准确判断奠定了基础。实验结果
表明，该识别方 法判定可靠、计算量小、运算速度快，满足火灾判断的实时性需要。
关键词：Ｍａｔｌａｂ；火焰识别； 图像处理；火焰特征
中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标志码：Ａ
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ ．ｉｓｓｎ．１００７—１３０Ｘ．２０１３．０７．０２２
Ｍａｔｌａｂ
ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ａｔｉｏｎ
ｏｆ
。
‘ｎｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ
ｎ
ｅｎｔｉｔ
ｉｅｍ
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ＩＩａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
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Ｚｈａｏ—ｘｉ，ＬＩＵ
Ｊ
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（Ｓｃｈｏｏｌ
ｏｆ
Ｍｅｃｈａ ｔｒｏｎｉｃｓ
Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｅａｓｔ
Ｃｈｉｎａ
ＪｉａｏｔｏｎｇＵｎ ｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ
３３００１３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｍ ｐａｒｅｄ
ｗｉｔｈ
ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ
ｓｅｎｓｏｒ
ｔｅｃｈｎ ｏｌｏｇｙ
ｏｆ
ｐａｒｔｉｃｌｅｓ，ｓｍｏｋｅ，ｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃ
ａｎ ｄ
ＳＯ
ｏｎ，ｉｍａｇｉｎｇ—ｂａｓｅｄ
ｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ｔｅ ｃｈｎｏｌｏｇｙ
ｈａｓ
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ａｄｖａｎｔａｇｅｓ
ｏｆａｂｕｎｄａｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｍｏｕｎｔａｎｄ
ｇｏｏｄ
ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ
ｐｅｒｆｏ ｒｍａｎｃｅ，ｔｈｕｓｂｅｃｏｍｉｎｇ
ａ
ｒｅｓｅａｒｃｈ
ｈｏｔｓｐｏｔ
ｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｆｉｒｅ
ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ
ａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ
ｔ ｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｉｎ
ｔｈｉｓ
ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ
ｖｉｓｉｂｌｅ
ｌｉ ｇｈｔ
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ｓｐｏｔｓ
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ｄｕｃｉｎｇ
ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅａｎｄｔｈｅ
ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ
ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ
ｔｏ
ｔｈｅｆｌ ａｍｅｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｉｓ
ｐａｐｅｒ
ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｓ
ｃｉｒｃｕｌａ ｒｉｔｙ，ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｓｈａｒｐｃｏｒｎｅｒｓ，ｇｒｏｗｔｈ
ｏｆ
ａｒｅａａｎｄｔｈｅ
ｃｅｎｔｅｒ
ｏｆｍａｓｓｍｏｖｅｍｅｎｔ
ａｓ
ｔｈｅｃ ｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ
ｏｂｊｅｃｔ
ｗｉｔｈｉｎｔｈｅｄｅｔ ｅｃｔｉｏｎ
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ｔｈｅ
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Ｍａｔｌａｂ．Ｔｈｉｓ
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ｔｈｅｎｅｅｄｏｆｒｅａｌ—ｔｉｍｅｆｉｒｅ
ｊ
ｕｄｇ ｉｎｇ．
Ｋｅｙ
ｗｏｒｄｓ：Ｍａｔｌａｂ；ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ｏｆ
ｆｌａ ｍｅ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
ｏｆｆｌａｍｅ
的 不足，并且提高了检测的精度和速度。基于视频
引言
检测火焰技术在近几年得到了深入的研究， 国外的
Ｙａｍａｇｉｓｈｉ学者曾经提出一种彩色图像的火焰检
火灾是最常见的严重灾害之一， 往往给人们的测算法【２’３１；国内，中国科技大学的火灾科学国家
生命财产造成巨大的危害Ⅲ。基于 视频的图像处重点实验室研制出的ＬＡ一１００型双波段大空间早
理技术较好地弥补了传统的粒子传感器 检测火焰
期火灾智能探测系统，利用红外摄像机和特制的感
＋收稿日期：２０１２－０４—１３ ；修回日期：２０１２一０６—２０
基金项目：华东交通大学研究生创新资金资助项目（ＹＣ２０１１－ Ｘ００８）
通讯地址：３３００１３江西省南昌市华东交通大学机电工程学院
Ａｄｄｒｅｓｓ： Ｓｃｈｏｏｌ
ｏｆ
Ｍｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ
Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＥａｓｔＣｈｉｎａ
Ｊｉａｏｔｏｎｇ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００１３，Ｊ ｉａｎｇｘｉ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ
万方数据

１３２
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ｓｃｉｅｎｃｅ计算机工程与科学２０１３，３５（７）
烟红外阵列 器材，来实现图像型的火灾火焰和烟雾
的探测ｈ５｜。其核心内容都是根据火焰的特征来
识别火 焰，火焰的主要特征有颜色特性、平均灰度
方差、跳动的频率、尖角、面积变化率、面积增长特
性、质心的移动特性、圆形度、图像的形状相似性、
矩特性、相对稳定性等等。采取不同的方法，涉及< br>的软件算法各有差异，检测的特征一般较多较杂。
本文不利用任何的传感器，只基于视频的实时图 像
采集，来重点研究火焰在火灾现场的跳动频率、尖
角、面积增长特性、质心的移动特性和圆形 度特征，
利用Ｍａｔｌａｂ强大的图像处理功能作为分析工具，
并且在算法上有所变化，在确保 检测精度的基础
上，缩短了检测的时间，提高了检测精度。本文所
有的图像均是基于摄像头上安 装了滤光片的基础
上获取的，免去了颜色分析，减少了外界的干扰。
２火焰特征识别算法
２．１
圆形度
圆形度是与圆形相似程度的量。根据圆周长
与圆面积，定义圆形度的计 算公式如下：
ｒ
２
ｌＤ一去
ｑ）
其中，Ｌ为边界的周长，Ｓ，为图形 的面积。
将获取的图像转换成二值图像，１为亮点区
域，０为黑色区域。面积为内部填充后像素 的个数
总和。周长可由边界算法求得，相邻的两亮点之间
的垂直或水平距离为单位长度１，其余 两点之间的
距离利用勾股定理求得。圆形物体的圆形度取最
大值１，物体越复杂其值越小¨］。
算法步骤如下：
（１）将周长初始值赋值为０，从起始点开始检
测，根据边界的方向， 对上下左右分别求取；
（２）提取火焰区域内部所有像素作为面积值；
（３）按照公式（１）求 出圆形度。
Ｍａｔｌａｂ部分程序代码如下：
Ｚ一０；％边界周长
ｆｏｒ
ｉ一 １：ｎ％ｎ边界点的个数
ｉｆ
ｉ＋１＜＝ｎ
，
ｉｆ（ｉｓｅｑｕａｌ（ｔｔ（ ｉ，１），ｔｔ（ｉ＋１，１））ｌｌ（ｉｓｅｑｕａｌ（ｔｔ（ｉ，
２），ｆｆ（ｉ＋１，２）））％ 判断下个点是否在该点的水
平或垂直方向
Ｚ—ｌ＋１：
ｅｌｓｅ
ｌ—ｆ－｝ｓ ｑｒｔ（（ｔｔ（ｉ）一ｔｔ（ｉ＋１））２＋（ｔｔ（ｉ，２）一ｔｔ（ｉ
＋１，２））＾２）；％勾 股定理求距离
万方数据
ｅｎｄ
ｅｌｓｅｉｆ（（ｉ＋ｌ＞”）＆＆（ｉｓｅｑｕａｌ（ Ｉｔ（ｉ，１），ｔｔ（ｉ＋１一”，
１））Ｉ
ｌ（ｉｓｅｑｕａｌ（ｔｔ（ｉ，２），ｔｔ（ ｉ＋１一ｎ，２）））））％最后一
个点首尾相连ｉ＋ｌ—ｎ即为第一个点
￡＝ｌ＋１：
ｅｌｓｅ
ｌ＝Ｚ＋ｓｑｒｔ（（ｆｆ（ｉ）一ｔｔ（ｉ＋１一ｎ））七＋（ｔｔ（ｉ，２）一ｔｔ（ｉ＋ｌ—ｎ，２））．２）
ｅｎｄ
ｅｎｄ
Ａ＝ｌｅｎｇｔｈ（ｆｉｎｄ（Ｔ一一 １））；％Ａ为图像分割后填充
区域的面积
Ｃ一（４＊ｐｉ＊Ａ）／（ｆ．２）；％Ｃ为圆形度
可燃物燃烧时产生的火焰通常是闪烁的，火焰
闪烁表面上是杂乱无章、毫无规律的，其实每种可
频谱特性对火灾检测非常有用，得到火焰闪烁频谱
特性，就可以使用火焰频率作为判断有无火灾 发生
的依据。
火焰闪烁会使边缘像素在１
Ｓ内的视频中出
现几次从不是火焰到 火焰的变化。我们可以利用
边缘像素变化的频率代替火焰闪烁的频率凹］。这
种火焰所具有的特 定闪烁频率，一般在５～１５
Ｈｚ
之间。火焰闪烁频率的计算公式为：
｛一
（ ２）
其中，ｉ和ｉ一１表示当前帧和前一帧，ｌ表示从ｉ一
１帧到村帧的时间，厂为火焰的闪烁 频率。
频率特性能够较好地区分火焰与其他干扰源。
在实际实验过程中，获取图像时存在很多干 扰，得
出的实验数据较理论值有一定的差距，但是基本符
合理论的范围值。基本算法如下：如果 边界某一位
置的前景点在序列中灰度值由０变化为１或由１
变化为０，视为变化一次，并将每次 边界变化点的
位置存放在矩阵中；在设定的时间内，统计分析所
有点的变化频率，并与理论值进 行比较，符合条件
的视为疑似火焰。
Ｍａｔｌａｂ部分程序代码如下：
ｆｏｒ
ｉ＝１：ｎ；％ｎ为边界点个数
ｆｏｒｊ一１：１８００；％每秒采集３０帧，采集１
８００帧
ｉｆ（ｉｓｅｑｕａｌ（ｔｔ（ｉ，：），ｐｐ（ｊ，：）））
／如ｇ一０；％没有变化
ｅｌｓｅ
ｓｕｍ—ｓｕｍ＋１；％ｓ“ｍ为同个边界点变化的次数
ｅｎｄ
２．２火焰 频率特性
燃物都具有各自固定的闪烁频率Ⅲ。了解火焰的

熊国良等：火焰特性识 别的Ｍａｔｌａｂ实现方法
Ｆ—ｓｕｍ／６０；％求取频率，６０秒时间
ｅｎｄ
２．３
尖角特性
火灾火焰在发生的过程中存在边缘抖动现象，
利用这个特征，可以将尖角数作 为火灾判据。火灾
火焰在燃烧过程中具有不稳定性，具有很多尖角，
并且尖角数目呈现无规则的 跳动。而稳定光源的
尖角数目虽然可能会有跳动，但跳动不大，基本固
定在一定的范围内。如点 亮的灯泡、打火机、蜡烛
的火焰尖角数目基本不变，而当灯泡晃动和蜡烛火
焰被风吹动时，其尖 角数会有所跳动，但变化很小。
实验证明，即使这些稳定光源移动时，尖角数也不
会发生很大变 化。尖角识别过程如图１所示［９］。
Ｆｉｇｕｒｅ
１
Ｓｈａｒｐ
ｃｏｒｎｅ ｒ
ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｌｏｗｃｈａｒｔ
图１尖角识别流程图
尖角的特征 为体态狭长、宽度小、有顶点、比较
高，因此要求尖角应满足一定的条件。检测的步骤
如下：< br>（１）找到尖角顶点。
（２）对提取到的火焰图像经过边缘提取和边缘
增强后，沿着火焰 边界逐点进行扫描。如有一点左
右邻域（这里指的是沿着边界方向的邻域）内连续
５０个点的高 度都小于或等于该点，则认为是疑似
尖角点，把这些点的坐标用矩阵纪录下来。
（３）判断这些 点是否确为尖角点。
尖角的宽度为ｚ，需满足以下条件：
ｚ一万ｄｌ
（３）
其 中，ｄ。一顶点左右邻域第２５个点间距离，ｄ：一
顶点左右邻域第５０个点间距离。通过设定ｚ的阈< br>值来限定尖角宽度的大小。
对于尖角的高度ｄ，先求出顶点Ａ到左边第
５０个连接点Ｂ之 间的距离ｌ，顶点到右边第５０个
连接点Ｃ之间的距离，”，再求出Ｂ、Ｃ两点之间的
距离卵。 根据海伦公式ｓ＝（ｚ＋ｍ＋行）／２可求
得面积，再根据面积求得底边ｃ上的高ｄ。通过
设定 ｄ的阈值来确定尖角的高度，只有高度大于
该阈值的区域才认为是尖角。
Ｍａｔｌａｂ部分程序 代码如下：
ｓｕｍ＝０；％计算火焰尖角的个数
ｆｏｒ女一１：ｎ％疑似尖角的行列数和边界矩 阵行列数
％进行比较．找出其在边界矩阵中的位置
万方数据
１３３
ｆｏｒｉ—ｌ：ｎ
ｉｆ（ｉｓｅｑｕａｌ（ｔｔ（ｉ，：），ｊｊ（女，：）））
ｉｆ（ｉ＞５０ ＆ｉ＋５０（ｎ）％其中一种情况
ｄｌ—ｓｑｒｔ（（ｆ￡（ｉ＋５０）一ｔｔ（ｉ））Ａ
２＋ （ｔｔ（ｉ，２）一
ｆｒ（ｉ＋５０，２））Ａ
２）；％尖角到左边第５０个点
％的距 离
ｄ２＝ｓｑｒｔ（（ｔｔ（ｉ－－５０）一ｔｔ（ｉ））Ａ
２＋（ｔｔ（ｉ，２）一
ｆｒ（ｉ一５０，２））＾２）；％尖角到右边第５０个点
％的距离
ｆ—ｓｑｒｔ（（ｔｔ（ｉ 一５０）一ｔｔ（ｉ４．５０））Ａ
２＋（ｔｔ（ｉ４－
５０，２）一ｔｔ（ｉ－－５０，２） ）Ａ
２）；％尖角左边第５０
％个点到右边第５０个点的距离
ｄ３＝ｓｑｒｔ（（甜（ ｉ＋５０）一ｔｔ（ｉ－－５０））Ａ
２＋（￡ｆ（ｉ＋
５０，２）一￡ｆ（ｉ一５０，２）） ＾２）；％尖角点左右邻
％域第５０个点间的距离
ｄａ＝ｓｑｒｔ（（“（ｉ＋２５）一ｔｔ（ ｉ一２５））Ａ
２＋（“（ｉ４－
２５，２）一ｔｔ（ｉ一２５，２））Ａ
２）；％尖 角点左右邻
％域第２５个点间的距离
２＝ｄ。／ｄ。；％尖角的宽度
ｅｎｄ
ｅ ｎｄ
ｄ一（ｄ。＋ｄ：＋ｆ）／ｆ；％尖角的高度
ｉｆ
ｚ＜一０．５５＆ｄ＜＝５ｓ“ｍ—ＳＵｍ４－１；％尖角的个数计数
ｅｎｄ
ｅｎｄ
２．４质心运动特性质量中心简称质心，指物质系统上被认为质量
集中于此的一个假想点。借用质心的概念，假设二值图像的每个像素的“质量”是完全相同的。在此
前提下，质心的计算公式如下：
１
ｎ
正一瓦。，色ｆ’
ｙ，一瓦１∑Ｙ
弘一瓦。。袈ｓ
（４）
¨’< br>其中，Ｓ表示连通域，Ｎ。表示连通域中像素的个
数，（Ｔ，，ｙ，）为质心的坐标。
顺 序扫描二值化后的火焰区域，对每个亮点像
素，将其坐标值按式（４）进行计算即可求出质心位
置。通过对一序列动态相邻帧图像的计算，可以得
到每帧图像的亮点区域质心位置，由于火焰的摆动随机、无方向性，所以将每帧图像的质心位置坐标连
接起来，得到的曲线应该是左右、上下来回对折 的折
线。动态稳定光源的质心移动通常有一定方向性，
而静态稳定光源的质心移动范围变化很小 ‘９｜。
Ｍａｔｌａｂ部分程序代码如下：
ｆｏｒ
ｉ＝ｚ：Ⅱ
Ｂ—ｆｉｎｄ（ Ａ（ｉ，：）＝一１）；％找出第ｉ行所有１的位置

１３４Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
Ｅ ｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆．Ｓｃｉｅｎｃｅ计算机工程与科学
ｎ＝ｌｅｎｇｔｈ（Ｂ）；％求出１的位置 的个数
Ｘ一，ｌ＊（ｉ）；％该行所有１的位置横坐标的和
ｙ＝ｓｌａｍ（Ｂ）；％矩阵Ｂ中１ 的位置纵坐标的求和
Ｓ。一Ｓ。＋Ｘ；％横坐标求和
Ｓ，一Ｓ、＋Ｙ；％纵坐标求和
ｅ ｎｄ
Ｘ，一Ｓ。／Ｎ；％横坐标质心
Ｙ．＝Ｓ，／Ｎ；％纵坐标质心
２．５面积增长特 性
火灾发生时，火焰会呈现无规则的运动，其面
积也呈现相应的变化。一般情况下，面积会逐渐 增
大，图像上表现为高亮度区域持续增长，同时也反
映了火焰在空间分布的变化。和其它稳定火 焰相
比，其火焰区域不断扩大，这一特征可以作为火灾
判别的重要判据ｎ”］。在图像处理中， 面积是通过
阈值分割后分割出目标物体，再统计出目标物体的
像素点来计算。通过设定面积增长 率阈值来确定
是否为失控火焰］１Ｉ。本文采用的算法是计算连续
１０帧图像的火焰面积，并计 算其比值，用火灾面积
增长率ｆ，表示：
卜坐半
㈦
其中，Ａ为面积，Ｒ，为火 焰区域。将采集到的图像
二值化、滤波、图像分割等处理后，计算每帧火焰区
域的面积，代入公 式（５），即可求得连续几帧火焰图
像的面积增长率。
Ｍａｔｌａｂ部分程序代码如下：
ＲＧＢ＝ｉｍｒｅａｄ（７Ｆ：＼实验＼ｃａｐｔｕｒｅ４．ＪＰｇ’）；％读取ＲＧＢ
％图片
Ｊ—ｒｇｂ２９ｒａｙ（ＲＧＢ）；％灰度化
ＢＷ＝ｉｍ２ｂｗ（Ｊ，０．６）；％二值化，加阈值分 割
Ａ＝ｌｅｎｇｔｈ（ｆｉ”ｄ（ＢＷ＝一１））；％火焰区域的面积
３
实验结果实验环境：计算机、摄像头、木材、纸张、打火
机、白炽灯，利用Ｍａｔｌａｂ作为分析工具，每秒 获取
３０帧图像，获取的图像为１６０×１２０像素，实验图
像均经过灰度化、二值化、阈值分 割和滤波处理。
火灾发生时随机采集的连续６帧图像如图２～图５
所示。
３．１
Ｆｉｇｕｒｅ
５
Ｉｍａｇｅ
ｏｉ
ｂｕｒｎｉｎｇｐａｐｅｒ
图５纸 张燃烧图像
烧时图像的圆形度较小，一般在０．３～０．６以下；而
稳定光源，如打火机和白炽 灯，在点亮时圆形度在
０．８～１，较木材和纸张燃烧有一定的区别。
圆形度实验结果３．２频 率特性实验结果
采取连续６０帧图像的分割图，计算可疑亮点
区域的圆形度，具体实验数据如图 ６所示。
通过实验得出的数据可以看出，纸张和木材燃
采取连续的１８００帧图像的分割图，每 ３０帧计
算一次跳动频率的平均值，图７是１分钟获取的图
像实验数据。
万方数据

熊国良等：火焰特性识别的Ｍａｔｌａｂ实现方法
篡９０厣霹雾露≯茅
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１３５
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融瓮羚－芝黧鹊霉
Ｆｉｇｕｒｅ
８
Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ
ｒｅｓｕｌｔｓｏｆ
ｓｈａｒｐ
ｃｏｒｎｅｒ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
图８尖角特性实验结果
Ｆｉｇｕｒｅ。７Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ
ｒｅｓｕｌｔｓ
ｏｆ｛ｒｅｑｕｅｎｃｙ
ｒｅｓｐｏｎｓｅ
Ｆｉｇｕｒｅ
９
图７频率特性实验 结果
Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ
ｒｅｓｕｌｔｓｏｆ
ｃｅｎｔｅｒ
ｏｆｍａｓ ｓｍｏｖｅｍｅｎｔ
通过实验得出的数据可以看出，纸张和木材燃
烧时图像边界像素点的跳动频 率一般在理论值５
～１５
图９质心移动情况实验结果
３．５面积增长特性实验结果采取连续的１０帧图像的分割图，计算可疑亮
点区域的面积增长，图１０是具体实验数据。
Ｈｚ；而打火机和白炽灯点亮时图像边界的像
素点变化不大，尤其是稳定光源白炽灯，其频率在
０～２
Ｈｚ，利用火焰的频率特性可以较好地排除稳
定光源。
３．３尖角特性实验结果
采取连续的１８００帧图像的分割图，每３０帧计
算一次尖角的平均值，图８是１分钟获取的图 像实
验数据。
由实验得出的数据可以看出，木材和纸张燃烧
时其尖角都在５个以上，并 变化较大；而打火机与
白炽灯在点亮时图像的尖角保持在一定的小范围
内，一般在５个以下。尖 角可以作为识别火灾火焰
的一项重要参数。
３．４质，Ｄ运动特性实验结果
采取连续的 １０帧图像的分割图，图９是获取
的图像实验数据。
通过实验得出的数据可以看出，纸张和木材 燃烧
时每帧图像的质心呈现无规则、不稳定的变化，而打
火机和白炽灯在点亮时图像的质心变化 范围较小。
Ｆｉｇｕｒｅ
１０
Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ
ｒｅｓｕｌｔｓｏｆ
ａｒｅａ
ｏｆ
ｇｒｏｗｔｈ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
图１０
面积增长特性实验结果
通过实验得出的数据可以看出，纸张和木材燃
烧时每帧 图像的面积变化较大，在火灾现场面积将
呈现蔓延增长的趋势；打火机点亮时其面积变化范
围较 小；而白炽灯在点亮时，其面积变化较为稳定。
万方数据

１３６
Ｃｏｍ ｐｕｔｅｒ
Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
８．Ｓｃｉｅｎｃｅ计算机工程与科学２０１
３． ３５（７）
［１１］
ＦｅｎｇＳｈｉ—ｃｈｅｎｇ．ＫｏｎｇＤｏｎｇｄｏｎｇ．１．ｕ
ｆｌａｍｅｂａｓｅｄ
ｏｎ
Ｓｈｕｅｎ．Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎｏｆ
４
结束语
本文重点对火焰的圆形度、频率特性、尖角特
ｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｒｅ ｓｅａｒｃｈ［Ｊ］．Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ
ｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄ
【’ｈｉｎｅｓ ｅ）
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．２０１
１．３０（５）：６７—６９．（ｉｎ
性、质 心移动特性和面积增长特性分别进行了实
验，根据实验得出的数据，可以根据单个特征参数
将火 灾火焰与其它干扰源区分开来，检测的准确率
较高。基于Ｍａｔｌａｂ分析工具。在算法简洁程度和时间上均有较大的提高。在下一步火灾检测系统
的建立过程中，可以将火灾火焰的其中几项特征参< br>数作为输入，加权各项参数，能够更加准确地检测
火灾火焰。
附中文参考文献：
［１］刘浏．基于图像的火焰识别算法的研究［Ｉ）］．成都：西华大
学。２００８．
［５］孙 丽华．刘力辉．冉海潮．火灾探测技术的发展［Ｊ］．河北科技
大学学报．２００２．２３（２）：３６
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作者简介：
熊国良（１９６２一 ），男，江西南昌人。博
士，教授，研究方向为智能检测与故障诊
ｏｆｔｈｅＩｎｄｕｓｔｒｉ ａｌＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ
Ｓｏｃｉｅｔｙ．２０００：８２４—８２９．
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苏兆熙（１９８７一），男．安徽庐江人．硕
士生．研究方向为智能检测与 故障诊断。
Ｅ—ｍａｉｌ：４９１２６８７８２＠ｑｑ．ｃｏｒｎ
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Ｚｈａｏ－ｘｉ ．ｂｏｒｎ
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ｌｉａｎ．Ｉ．ｉｕＨｕｉ．Ｌｉｎ
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Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．２００ ８．１
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ｏｆｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄ
刘举平（１９７９一）．男．河北沧 州人．硕
ｏｎ
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ｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄ< br>ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［ｆ）ｊ．Ｊｉａｏｚｕｏ：Ｈｅｎａｎ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．２（｝０ ８．（ｉｎ
Ｃｈｉｍ－ｓｅ）
士．讲师，研究方向为智能检测与故障诊
断。Ｅ—ｍａｉ ｌ：ｌｊｐｉｎｇｈｅｂｅｉ＠ｓｉｎａ．ｃＯＩｌｌ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
［１（）］
ＷａｎｇＪｕｎ‘ｍｉｎｇ．Ｙａｎｇ
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ｍｕｈｉ
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ｉ ｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ
ｊ１．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）
ｆａｕｌｔ
ｄｉａｇｎｏｓｉｓ
万方数据

火焰特性识别的Matlab实现方法
作者：
作者单 位：
刊名：
英文刊名：
年，卷(期)：
熊国良， 苏兆熙， 刘举平， 谢正侠， XIONG Guo-liang， SU Zhao-xi， LIU Ju-ping， XIE Zheng-
xia
华东交通大学机电工程学院,江西南昌,330013
计算机工程 与科学
Computer Engineering and Science
2013,35(7)

参考文献(19条)

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引用本文格式：熊国良.苏兆熙.刘举平.谢正侠.XIONG Zheng-xia

火焰特性识别的
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