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58海康云台跟踪定位说明文档
使用ISAPI协议实现对海康云台的跟踪定位。主要使用的是海康自己的isapi协议来实现。里面主要是对各协议的使用格式有明确的说明。这只是说明文档不是代码。本人使用c语言实现了跨操作系统的控制。
使用isapi的目的，主要是在Linux下，主要是在嵌入式中没有对应的官方sdk，想实现对云台的操作是比较困难的。使用这个isapi协议操作，将不再受任何操作系统的限制。后期会把应用程序传上来。
2023-02-09
lenet-iter权重文件
caffe下使用mnist训练集训练LeNet模型输出的四个模板文件。lenet_iter_10000.caffemodel lenet_iter_10000.solverstate lenet_iter_5000.caffemodel lenet_iter_5000.solverstate
2019-04-13
基于视频图像的火灾自动检测
首先分析了火焰的基本特性, 给出了火焰图像的特征描述, 然后利用火焰图像序列的边缘不稳定和相似性等可识别特征以及面积大小和颜色等信息, 实现了对视频序列图像中火焰的自动检测。实验证明, 所实现的系统检测效果好、误判率低。
2011-11-24
基于快速支持向量机的图像型火灾探测算法
图像型火灾探测的核心问题是火焰和疑似火焰物体的分类和识别。以火灾视频和疑似火灾视频为分析对象，提取了火灾图像的面积重叠率、圆形度以及火焰尖角数目三个特征量，选择快速支持向量机进行分类器训练，最终利用训练好的分类器实现了火焰及干扰物体的分类识别问题。实验结果表明，该算法提高了火灾图像的分类精度和火灾识别的准确率，同时具有较高的检测效率。
2011-11-24
基于多特征融合的高精度视频火焰检测算法
针对目前视频火焰检测算法无法达到高检测率、低误检率的工程应用需要，提出了一种使用Choquet 积分进行火焰多特征融合的检测算法。首先通过优化运行期均值法进行背景建模，然后对疑似区域进行边缘分形维数检测、角点形心运动轨迹检测和图像相关性检测，最后对模糊化的特征检测结果计算Choquet 积分，并以此判断火焰是否存在。试验表明，本文提出的检测算法高效、快速，具有较好的应用前景。
2011-11-24
基于CUDA 的视频序列火灾检测系统
基于图像的火灾检测是图像识别领域一个热门的研究方向。本文通过利用视频序列中火灾的静态和动态特征，分别从三个方面识别火焰：火焰的运动特征，颜色特征和抖动特征。并依次根据相应特征建立了高斯背景去除模型、颜色特征检测模型和火焰的抖动检测模型，最终通过融合各个模块的检测结果给出视频中火焰的判定。系统利用了CUDA 进行加速处理，采用了CPU-GPU 协同处理结构，从而实现了实时性。系统拥有良好的稳定性和准确性，并能够保持快速的处理效率。
2011-11-24
基于CCD图像的火灾空间定位方法.pdf
大空间中火源的空间位置的定位,一直是火灾自动探测与自动扑救中的难点。研究了一种利用单一CCD摄像头进行火灾自动空间定位的方法。根据计算机视觉原理,利用固定在自动消防水炮末端的CCD 摄像头随水炮旋转扫描时的角度、位移变化,将CCD 摄像头在不同位置所拍摄的图像中火源图像坐标和火源的空间坐标建立联系,从而实现了火源空间位置的自动定位。
2011-11-24
火灾探测中动态火焰的数字图像处理.pdf
通过模拟火灾实验，利用移动的CCD摄像头，实现图像的动态获取或传输。重点研究火灾图像的阈值处理、边缘检测、链码提取等图像处理算法。并且用MATLAB语言编程处理实验图像，计算出火焰图像的面积周长圆形度等特征值。从而总结出火焰发生时具有火焰面积增大、边缘抖动等特征。获得了火灾早期判断的依据。
2011-11-24
空空如也
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