Sistema de detecção e identificação de fumaça e incêndio baseado em MATLAB

        A tecnologia de monitoramento e alarme de incêndio é um meio importante de prevenção de incêndio. Nos últimos anos, a alta frequência e a ampla cobertura dos incêndios causaram enormes prejuízos à vida das pessoas, à propriedade e à economia social, tornando-se um desastre natural comum e extremamente prejudicial. Uma vez causado um incêndio, o fogo se espalhará rapidamente, a fumaça é altamente tóxica e é fácil causar vítimas, e é difícil combater o fogo e evacuar as pessoas. Portanto, como realizar o monitoramento de incêndio em tempo real e eficaz tornou-se um tópico de pesquisa fundamental. De acordo com as diferentes grandezas físicas detectadas, os detectores de incêndio tradicionais são do tipo sensor de fumaça, sensor de temperatura, fotossensível e composto [1] Alarme, os resultados da detecção são muito afetados, principalmente em termos de confiabilidade, existem deficiências óbvias. Este trabalho estuda o método de monitoramento de incêndio baseado no MATLAB que, em comparação com a tecnologia tradicional de monitoramento de incêndio, rompe a limitação de espaço e pode obter rapidamente resultados de monitoramento de incêndio mais precisos. 

1. Análise das características da chama

 1.1 Características da chama

        As características de cor da chama são mais óbvias durante o processo de combustão, e as cores na faixa de vermelho a amarelo são em sua maioria. Quando ocorre um incêndio, há uma clara diferença visual entre a área da chama e a imagem de fundo. O fenômeno do brilho da chama na imagem é que a cor da chama é avermelhada e o valor do brilho é significativamente maior do que outros pixels ao redor. pesquisa de identificação, as características de cor das chamas são geralmente usadas para julgamento.

1.2 modelo de cores RGB

        O modelo de cores RGB também é conhecido como modelo de mistura de cores aditivas. De acordo com o princípio das três cores primárias, a quantidade de luz é expressa em unidades de luz de cor primária. No modelo de cores RGB, qualquer luz de cor F pode ser formada adicionando e misturando diferentes componentes de R, G e B, e a expressão é F=r[R]+g[G]+b[B]. Quando os três componentes de cor primária são todos 0, F é a luz negra; quando os três componentes de cor primária são todos 1, F é a luz branca. O modelo de cores RGB inclui quase todas as cores que podem ser percebidas pela visão humana. O espaço de cores RGB pode ser descrito por um cubo, conforme mostrado na Figura 1. F é um ponto nas coordenadas deste cubo, que representa qualquer cor. Ajustar qualquer um dos coeficientes de três cores r, g e b mudará o valor da coordenada de F, alterando assim seu valor de cor.

1.3 Extração de recursos de imagem de chama e análise

        Ao extrair os recursos do modelo de chama, os modelos de chama coletados são armazenados no computador como modelos RGB, e analisar esse modelo é muito benéfico para a extração de recursos de chama. As 18 imagens recolhidas contendo chamas são agora analisadas, as imagens contêm cerca de 2,567 milhões de pixels, dos quais existem cerca de 835.000 pixels de chama. Há também 8 imagens que não contêm chamas, e as imagens contêm cerca de 1,178 milhão de pixels.

2. Descrição do Algoritmo

         Visando o problema de que o sistema tradicional de monitoramento de incêndio é fácil de falhar em grandes situações internas e ambientes abertos ao ar livre, é proposto um algoritmo de monitoramento de incêndio baseado em imagem digital que combina as características de chama de fogo e fumaça para julgar. O recurso de cor da chama é baseado nos três componentes de cores primárias R, G e B no modelo de cores RGB e na relação entre eles para determinar se há uma chama. O recurso do modelo de fumaça é extraído com base no modelo de espaço HIS após pré-processamento da imagem em tons de cinza. Se há um incêndio é determinado pelo cálculo da distância D entre o ponto do pixel e o ponto do pixel de referência. O algoritmo proposto é simulado no MATLAB e comparado com o algoritmo tradicional de detecção de bordas baseado em cinco operadores para extrair características de fumaça de chama. Os resultados experimentais mostram que o algoritmo de extração de características de chama e fumaça propostos tem superioridade, melhor pontualidade, pode alcançar monitoramento rápido e eficiente e resolver o problema de detecção de incêndio em grandes espaços. Fluxograma do algoritmo,

% --- Executes on button press in pushbutton3.
function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to pushbutton3 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
axes(handles.axes1); %指定需要清空的坐标轴
cla reset;
box on;
set(handles.axes1,'xtick',[]);
set(handles.axes1,'ytick',[]);
axes(handles.axes2); %指定需要清空的坐标轴
cla reset;
box on; %在坐标轴四周加上边框
set(handles.axes2,'xtick',[]);
set(handles.axes2,'ytick',[]);
set(handles.edit1,'string','');
set(handles.edit2,'string','');
set(handles.edit3,'string','');
set(handles.edit4,'string','');
set(handles.edit5,'string','');
set(handles.radiobutton1,'value',0);
set(handles.radiobutton2,'value',0);
set(handles.edit5,"backgroundcolor",[0.94,0.94,0.94]);




function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 


% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles  empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
%       See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), 

get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

    set(hObject,'BackgroundColor','white');
end



function edit2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit2 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit2 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit2 


% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit2 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles  empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
%       See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), 

get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

    set(hObject,'BackgroundColor','white');
end


% --- Executes on button press in radiobutton2.
function radiobutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % 视频
% hObject    handle to radiobutton2 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of radiobutton2
global vidObj;
filename = 'test.avi';
axes(handles.axes1);
vidObj = VideoReader(filename);
if hasFrame(vidObj)
    vidFrame = readFrame(vidObj);
end
axes(handles.axes1);    
imshow(vidFrame);
msgbox('获取图像序列成功！', '提示信息');

% --- Executes on button press in radiobutton1.
function radiobutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % 图片
% hObject    handle to radiobutton1 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of radiobutton1
global im;
axes(handles.axes1);
[filename,pathname]=uigetfile({'*.bmp;*.jpg;*.png;*.jpeg;*.tif'},
'选择一个图片');
str=[pathname filename];
% 判断文件是否为空，也可以不用这个操作！直接读入图片也可以的
% im = imread(str);
% imshow(im)
if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)

    warndlg('please select a picture first!','warning');
    return;
else
    im=imread(str);
    imshow(im);
end



function edit3_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit3 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit3 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit3 

% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit3 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handle empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
%       See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), 

get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

    set(hObject,'BackgroundColor','white');
end



function edit4_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit4 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit4 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit4


% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit4 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
%       See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),

 get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

    set(hObject,'BackgroundColor','white');
end



function edit5_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit5 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit5 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit5 


% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit5_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit5 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles  empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
%       See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),

get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
    set(hObject,'BackgroundColor','white');
end

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 referências

[1] Lv Putie, Li Jin, Wu Liyu, etc. Pesquisa sobre detecção automática de borda de imagens de vídeo de incêndio [J]. Applied Science. 2003.

[2] Sun Kaijun. Sistema de monitoramento de incêndio e implementação baseado em imagens de vídeo [D] Universidade de Ciência e Tecnologia de Nanjing, 2010

Para detalhes, clique em : 1341703358. Os resultados experimentais do MATLAB mostram que o algoritmo de extração de características de chama e fumaça proposto neste artigo tem superioridade, melhor pontualidade e pode alcançar monitoramento rápido e eficiente.