基于MATLAB的远程场景下烟雾识别算法及仿真实现

最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布
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本文介绍了基于MATLAB平台设计的远程场景烟雾识别算法，包括HSV色彩特征提取、Wiener滤波预处理和SVM分类器。通过仿真验证，识别准确率超过90%，展现了算法的高效性和实用性。

基于MATLAB的远程场景下烟雾识别算法及仿真实现

近年来，随着技术的不断进步和应用需求的不断增长，烟雾识别技术已经成为无人驾驶、航空安全、火灾预警等领域的重要研究方向。本文基于MATLAB平台，设计并实现了一种在远程场景下进行烟雾识别的算法，并通过仿真验证其有效性。

  1. 烟雾特征提取

在烟雾图像的处理过程中，必须先将图像中的烟雾特征抽取出来，以进行后续的分类或识别。本文中选用的烟雾特征包括三个方面：色彩、纹理和形状。其中，颜色特征是最为显著的特征之一，因此本文采用 HSV 色彩空间提取颜色特征。

HSV 色彩空间是由 Hue（色相）、Saturation（饱和度）和 Value（亮度）三个参数组成的。其中，色相可以表示颜色的种类，饱和度可以表示颜色的纯度，而亮度则可以表示颜色的明暗程度。在HSV色彩空间中，红色在0-30度之间，黄色在30-60度之间，绿色在60-150度之间，青色在150-200度之间，蓝色在200-270度之间，紫色在270-300度之间，而白色和黑色的亮度参数V为0或1。

  1. 烟雾图像预处理

本文中采用Wiener滤波器进行滤波，进一步增强图像细节信息。Wiener滤波器是一种基于图像频谱的滤波器，可以通过对图像频域信息进行加权求和，从而达到抑制噪声、增强信号的效果。

  1. 基于支持向量机的分类器设计

在提取了烟雾图像的特征之后，在远程场景下进行烟雾识别需要建立一个分类器。本文中采用的是基于支持向量机的分类器。支持向量机是一种常用的模式识别算法，其基本思想是通过构造一个高维空间，将低维样本映射到高维空间中，使得

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基于元胞自动机的多层建筑火灾疏散仿真：MATLAB编程实现与烟雾扩散建模 MATLAB编程
09-01
内容概要：文章介绍了一种基于元胞自动机理论的多层建筑行人紧急疏散模拟方法，重点结合MATLAB编程实现火灾场景下的行人疏散过程仿真。通过构建网格化空间模型，设定行人移动规则、出口选择机制、火灾蔓延逻辑及烟雾...
烟雾识别的matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
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1.问题描述： 烟雾识别的matlab仿真 2.部分程序： clc; clear all; k=input('Enter the file name','s'); % input image; color image K=imread(k); HSV = rgb2hsv(K); %[imx,imy]=size(HSV); H = HSV(:, :, 1);%色调 S = HSV(:, :, 2);%饱和度 V = HSV(:, :, 3);%亮度 [Hcounts,x] = imhist(H); ..
HSV颜色空间
qccz123456的博客
12-01 2571
色调H         用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°； 饱和度S         饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色
基于matlab的远处场景烟雾识别仿真
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11-11 387
火灾早期由于燃烧物湿度与堆积等问题，导致火灾早期燃烧不充分，烟雾特征比火焰特征更明显，更容易被摄像头获取。所以基于图像识别的方法在火灾早期几乎不能识别到火焰。在对火焰检测之前，越来越多的学者开始了对烟雾的研究。2004 年，Liu C 等人采用烟雾和火焰结合识别的方式实现火灾检测，该方式在分别分割出烟雾和火焰后，比较烟雾和火焰各自的轮廓变化综合对火灾进行检测。2008 年，Lai 通过实验发现烟雾的密度强度比较均匀，根据实验发现提出了一种通过密度检测烟雾的算法。
基于MATLAB的HSV颜色模型烟雾识别仿真
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11-11 504
目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码 由于烟雾具有形状不规则,扩散缓慢的特性,导致传统烟雾识别方法对烟雾检测存在一定的缺陷,如烟雾检测准确率低,烟雾警报响应时间长等问题.为了满足野外空旷场景下烟雾检测的准确性和实时性,提出了基于HSV(Hue, Saturation, Brightness,色调,饱和,明亮)颜色空间特征和卷积神经将网络相结合的视频烟雾检测的识别方法.通过将烟雾图像的RGB颜色空间特征映射到HSV颜色空间特征后提取烟雾候选区域,提取到的烟雾候选区域经过高斯混合模型
基于MATLAB的烟雾火灾检测识别系统
Mawithvision的博客
03-16 2355
火灾监测报警技术是预防火灾的重要手段。近年来， 火灾发生的频率高、覆盖范围广，给人民群众的生命财产 和社会经济造成了巨大损失，已成为一种普遍且损害巨大 的自然灾害。一旦引起火灾，火势将迅速蔓延，烟雾浓毒 性大，易造成人员伤亡，并且扑救火灾难度大，人员疏散 困难。因此，如何实现对火灾的实时有效监测已成为重点 研究的课题。根据所探测物理量的不同，传统火灾探测器有感烟 式、感温式、感光式、和复合式等类型[1] ，
基于深度学习网络的烟雾检测算法matlab仿真
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
09-14 561
基于深度学习网络的烟雾检测算法是一种端到端的检测方法，主要分为基于候选区域的二阶段目标检测器和基于回归的单阶段目标检测器两类。基于候选区域的二阶段目标检测器的原理是，先通过训练区域候选网络（RPN）生成候选区域，然后将图片划分为背景和目标两种类别，同时对目标位置进行初步预测；再通过训练目标区域检测网络，实现对候选区域内目标类别的判定和目标位置的确定具体实现步骤：1、用遗传算法与Kmeans迭代算出最大可能召回率的anchor组合2、初始化锚框，并输出预测框。
超市火灾烟雾蔓延及人员疏散的matlab模拟仿真,带GUI界面
熟悉python,matlab,C,C++,JAVA等
04-25 1350
进入烟气后，前360个时间步（30s）朝引导点运动，但速度减小，2m/s的减小为1.5m/s,1.5m/s的减小为1.0m/s，1.0m/s的速度不变。每个时间步为1/12s，可设置3种移动速度的人员，分别设置为3种颜色，速度分别为2m/s,1.5m/s,1m/s，即每3、4、6个时间步运动一次。当多个元胞同时竞争同一个格点时，每个元胞以50%等概率进入，没有进入的保持静止。出口在人员的视野范围内时，该元胞选择朝向。出口不在人员的视野范围内时，作随机运动，出口不在人员的视野范围内时，作随机运动，
基于k-means聚类图像分割+lbp+pca+svm实现烟雾识别（利用matlab仿真实现）
qq_43215054的博客
12-05 6606
火灾预警是一项十分重要的工作。火灾发生初期，燃烧物与氧气接触不全，火焰通常较小且燃烧不充分，但烟雾较为明显，因此，利用烟雾作为火灾对象具有重要的应用价值。本文首先对所有图像进行预处理，然后利用k-means聚类算法对训练集和测试集图像的像素进行聚类，实现图像分割，然后利用LBP算法对分割后的训练集图像和测试集图像进行特征提取，并分别对训练集和测试集使用主成分分析法（PCA）进行特征降维，利用降维后得到的训练集图像的二维特征训练SVM二分类模型，最后利用对测试集降维后得到的二维特征进行分类预测。
基于暗通道算法的图像去雾处理matlab仿真
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05-31 260
图像去雾是指通过计算机视觉技术，对受到雾霾、烟雾、水汽等因素影响的图像进行恢复和修复，使其更加清晰、真实。图像去雾技术在自动驾驶、安防、航空等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍一种基于暗通道先验算法的图像去雾方法。一、图像去雾原理图像去雾的原理是通过对图像中受到雾霾、烟雾、水汽等因素影响的像素进行修复，使得图像更加清晰、真实。在图像去雾中，常用的方法包括暗通道先验算法、Retinex算法、深度学习算法等。其中，暗通道先验算法是一种常用的图像去雾方法，本文将着重介绍该算法的原理和应用。
向量搜索技术深度研究报告：架构原理、核心算法与企业级应用范式
north_eagle的专栏
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信息检索技术的演进历程，本质上是人类试图让机器理解语言深层含义的漫长探索。从早期的布尔逻辑检索、倒排索引（Inverted Index）到如今的向量搜索（Vector Search），这一领域的每一次飞跃都重塑了数据交互的边界。当前，随着大语言模型（LLM）的爆发式增长和检索增强生成（RAG）架构的普及，向量搜索技术已从学术界的边缘课题跃升为企业级AI基础设施的核心组件。
【LeetCode】算法技巧专题（持续更新）
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持续记录更新。
【算法】day 20 leetcode 贪心
最新发布
2401_86272648的博客
11-25 276
类似层序遍历，left 标记当前第 x 跳的左边界，right 标记当前第 x 跳的右边界，遍历 left 到 right 区间的值，计算 num[i]+i = 下一跳到达的位置，最大位置标记为 maxIndex，即下一跳的右边界。遍历数组，找到每种字母的右边界，用 hash 表存储，每种字母的最后一个字母的位置会覆盖前面的位置，从而获得每种字母的右边界。再遍历数组，获取已经遍历过的字母中，右边界最大位置，如果最大位置就是当前遍历字母的右边界，则此字母是分割点。时间复杂度：O(n)，只遍历了一遍数组。
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——只出现一次的数字 ||
就业知识博客
11-24 447
力扣137题：只出现一次的数字 ||
优选算法-队列+宽搜（BFS）：73.在每个树行中找最大值
要努力去发光，而不是被照亮~
11-25 258
优选算法-队列+宽搜（BFS）：73.在每个树行中找最大值解析
第二次测试题解
2402_89056915的博客
11-23 860
第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
LeetCode算法刷题——128. 最长连续序列
2301_76925430的博客
11-24 976
本文介绍了寻找最长连续序列的高效算法。通过使用哈希集合存储数字，我们能够快速判断数字是否存在。关键在于只从每个连续序列的起点开始扩展，避免重复计算，从而在O(n)时间复杂度内解决问题。算法首先将所有数字存入集合，然后遍历集合寻找序列起点，最后扩展序列并记录最大长度。
c++ 算法
分享unity，c#，c++相关内容
11-24 391
本文将开启C++算法系列教程，涵盖11大类常用算法。主要内容包括：基础排序算法（冒泡、快排等）；搜索算法（二分、DFS/BFS）；图算法（最短路、最小生成树）；动态规划（背包、LCS）；贪心与分治算法；回溯递归（N皇后）；数论算法（筛法、GCD）；字符串处理（KMP、Trie）；几何算法（凸包、点位置判断）以及其他实用技巧（双指针、线段树）。复杂算法将分篇讲解，适合系统学习各类算法实现与应用。
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