烟雾识别的MATLAB仿真

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

编码实践

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

阅读量130

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： matlab 人工智能开发语言 Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wellcoder/article/details/132726298

Matlab 专栏收录该内容

178 篇文章 ¥99.90 ¥299.90

订阅专栏

本文介绍了如何使用MATLAB进行烟雾识别的仿真，包括图像处理、特征提取和机器学习算法应用。通过示例代码展示了从图像预处理到分类器训练的过程，强调了在实际应用中可能需要更复杂的方法和大规模数据集以提高分类准确性。

烟雾识别的MATLAB仿真

烟雾识别是一项重要的技术，它在许多领域中都有广泛的应用，例如火灾监测、环境污染监测等。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB进行烟雾识别的仿真，并提供相应的源代码。

烟雾识别的仿真可以通过图像处理和机器学习方法来实现。首先，我们需要获取包含烟雾的图像作为输入。然后，我们可以使用各种图像处理技术来提取特征并准备数据集。最后，我们可以使用机器学习算法来训练分类器，并对新的图像进行分类。

以下是一个基本的烟雾识别仿真的示例代码：

% 步骤1：读取图像
image = imread('smoke_image.jpg');

% 步骤2：预处理图像
grayImage = rgb2gray(image

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

编码实践

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

【烟雾检测】背景模糊模型视频烟雾检测【含Matlab源码 153 期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

01-13

236

背景模糊模型视频烟雾检测完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

烟雾检测的MATLAB仿真

BUG？不存在的！

07-26

309

通过这个简单的例子，我们可以更好地理解如何使用MATLAB来进行烟雾检测的仿真。当然，这只是一个基础的模拟，实际应用中还需要考虑更多的因素，例如光线强度、噪声等。接下来，我们将计算烟雾的密度。我们将定义一个阈值，如果像素的RGB值小于该阈值，则认为该像素处于烟雾中。首先，我们需要了解烟雾检测的基本原理，常见的烟雾检测方法有光学法、电离室法和红外线法等。本文将介绍如何使用MATLAB来进行烟雾检测的仿真。最后，我们可以将检测到的烟雾可视化。至此，我们已经完成了烟雾检测的MATLAB仿真。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

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

562

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。

烟雾识别的matlab仿真

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

04-02

4782

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); ..

远景烟雾识别的MATLAB仿真

TechInk的博客

09-07

然后，我们需要从预处理的图像中提取特征。在烟雾识别中，一些常用的特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。烟雾识别是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，对于许多应用领域，如环境监测、火灾预警和无人机导航等都具有重要意义。通过预处理图像、提取特征和应用机器学习算法，我们可以实现对烟雾场景的自动识别。在实际应用中，我们还可以对算法进行优化和改进，以获得更好的烟雾识别性能。此外，还可以考虑使用深度学习方法，如卷积神经网络，以提高烟雾识别的准确性。预处理的目的是提取图像中的特征，以便用于后续的分类任务。

远处场景的烟雾识别matlab仿真

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

04-02

2174

1.问题描述：一种基于数据集的图像分离方法[2]来自太浩湖和南加州地区的图片。这里我们介绍一个用小像素区域确定大图像显著区域的抠图技术与烟雾相对应。这就允许了大量的不重要的区域将图像传递给分类器时要过滤掉的。 2.部分程序： %% ACMA M1 Assignment Question 1 clc,clear; close all; addpath 'func\' global M1 M2 N tau h1 h2 S1 S2 T = 1; %end time % N = 100; % ...

基于matlab的远处场景烟雾识别仿真

平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~

11-11

388

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

平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~

11-11

506

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

MATLAB视频烟雾识别检测仿真及操作教程

资源摘要信息:"基于blob分析法的视频烟雾识别检测matlab仿真" 知识点一：blob分析法 blob分析法是一种图像处理技术，主要用来识别和分析图像中的连通区域，也就是blob。在视频烟雾识别检测中，blob分析法被用来检测...

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

6607

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。

HSV颜色空间

qccz123456的博客

12-01

2608

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

三相异步电动机矢量控制Matlab仿真之旅

2509_94268504的博客

11-29

459

通过这次三相异步电动机矢量控制的Matlab仿真，我们不仅深入理解了矢量控制的原理，还成功在Simulink环境中搭建并验证了控制模型。仿真结果能直观地反映电机在矢量控制下的运行性能，为实际电机控制系统的设计和优化提供了重要参考。在实际应用中，可以根据具体需求进一步调整模型参数，以满足不同的控制要求。同时，这种仿真方法也能帮助我们快速验证新的控制算法和策略，为电机控制技术的发展添砖加瓦。以上就是关于三相异步电动机矢量控制Matlab仿真及报告的全部内容啦，希望能给对这方面感兴趣的小伙伴一些启发和帮助。

基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现

最新发布

2501_92729044的博客

11-30

153

本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。

永磁同步电机控制算法--占空比模型预测电流控制

m0_45796409的博客

11-29

262

占空比MPCC是在传统MPCC的基础上引入占空比控制，即计算被价值函数选择出的最优电压矢量的作用时间，让最优电压矢量只作用采样周期的一部分，其余时间由零电压矢量作用。仿真工况：电机空载零速启动，0s阶跃给定转速300rpm，0.5s施加额定负载。将占空比模型预测电流控制与单矢量模型预测电流控制（每部分上图为单矢量）进行对比。在MATLAB/simulink里面验证所提算法，采用和实验中一致的控制周期1e-4，电机部分计算周期为1e-6。

无人驾驶车辆模型预测控制：从理论到仿真实践

2503_94130034的博客

11-27

742

无人驾驶车辆模型预测控制自动驾驶汽车运动学模型验证simulink和Carsim仿真结果对比1.基于matlab2021a和Carsim20202.提供模型相关的说明文档在自动驾驶领域，模型预测控制（MPC）是一项至关重要的技术，它基于车辆模型对未来的行驶状态进行预测，并据此做出最优的控制决策。今天，咱就来聊聊基于Matlab 2021a和Carsim 2020的无人驾驶车辆模型预测控制，顺便看看汽车运动学模型验证以及Simulink和Carsim仿真结果对比。

永磁同步电机非线性磁链观测器_源代码 matlab模型simulink 零速闭环启动效果好，快...

2504_94276515的博客

11-26

299

这玩意儿在零速启动时居然能稳得像老狗，低速带载扭矩直接飙到额定值的80%，比之前折腾的VESC方案强不少。tanh的非线性特性在接近零速时自动增强补偿强度，转速起来后又逐渐弱化，实测比固定增益方案收敛速度快了至少40%。实测数据：突加5Nm负载时，传统方案要抖个300ms才能稳住，这个观测器80ms就收敛了。实测发现低速时大增益能快速抑制误差，高速自动降低增益避免震荡，比论文里那些复杂的自适应算法实在多了。有个坑得提醒：这模型完全没考虑磁饱和效应，如果电机工作在过载状态超过3秒，观测器可能会飘。

MATLAB二维绘图教程：plot()函数全解析（线条样式/颜色/标记/坐标轴设置）

2501_93482651的博客

11-28

1061

plot()plot(x, y, '参数组合')参数分为三类：线条样式、颜色、标记点，可组合使用（如'r--o'表示红色虚线+圆形标记）。% 示例4：正弦（绿色点线+正方形标记）、余弦（黑色点划线+三角标记）hold on;% 保留当前画布，继续绘制下一条曲线hold off;% 关闭hold，恢复默认hold on是绘制多条自定义样式曲线的核心，否则新曲线会覆盖原有曲线。MATLABplot()基础绘图：通过plot(x,y)绘制单/多条曲线；

MATLAB基础数据类型教程：数值型/字符型/逻辑型/结构体/元胞数组全解析

tyatyatya的博客

11-28

319

MATLAB的所有操作都围绕数据展开，而数据类型决定了数据的存储方式、运算规则和适用场景。新手入门MATLAB的核心障碍之一，就是分不清不同数据类型的用法——比如用字符型做数值运算、用普通数组存储不同类型数据导致报错。本文聚焦MATLAB最核心的5类基础数据类型（数值型、字符型、逻辑型、结构体、元胞数组），从定义、核心操作到实战案例逐一拆解，覆盖搜索引擎高频检索需求（如MATLAB数据类型转换、结构体用法、元胞数组与普通数组区别），适合零基础快速建立数据类型认知框架。

CloudPSS电力仿真软件学习

欢迎大家评价。

11-27

248

摘要：SimStudio是一款电气领域国际领先的建模仿真平台，具有准确、高效、灵活和可扩展的特点，支持电力能源网络的多时间尺度仿真。该平台采用基于"系统"概念的模块化建模，便于构建和管理大规模工程文件。用户可通过Matlab、Python等接口调用CloudPSS仿真平台，访问www.cloudpss.net获取更多信息。