基于51单片机课程设计(微机原理课程设计)的开发交流程序
2021-05-12 13:02:07 136KB 51单片机 微机课设
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一、课题介绍 本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法,误识别大,局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的,采用面积增长率,角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频,通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情,并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面,界面友好。是个不错的bishe选题。 二、算法流程 结合火焰的面积增长率,角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数,实时显示在GUI上。
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基于CAFFE模型的火焰烟雾检测,OPENCV4以上版本,不需要其他平台,CPU运行,假如要GPU运行,需要在OPENCV420以上版本,才能加速
2021-05-09 20:31:34 131.58MB CV
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用于烟雾检测的一些样本,部分视频包括火焰,汽车干扰等。
2021-05-09 17:23:06 87.21MB 烟雾检测 样本
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提出了一种采用图像金字塔纹理和边缘多尺度特征的烟雾检测算法。首先,该算法将图像进行金字塔分解,然后在每层图像上提取局部二元模式 ( LBP) 和边缘方向直方图( EOH) ,采用不同池化方法得到金字塔局部二元模式( PLBP) 和金字塔边缘方向直方图( PEOH) 序列特征,分别用于表征烟雾纹理和边缘信息,首尾相连这些直方图后,采用支持向量机( SVM) 进行训练、 识别烟雾。
2021-05-05 10:28:55 1.4MB 烟雾检测
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使用STC89C52作为主控,传感器有温湿度传感器DHT11和烟雾浓度传感器MQ-2,使用AD转换,protuse仿真,版本在8.6以下均可使用,亲测可用
2021-04-27 17:11:41 321KB 51单片机 火灾报警器 仿真
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为了解决视频烟雾检测中特征提取难度较大、复杂度较高的问题,提出一种基于潜在语义(Latent Semantic Analysis,LSA)特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的烟雾检测算法。该算法首先将烟雾图像库中的每幅图像进行有重叠分块,提取每个分块的小波纹理与HSV颜色特征;再对所有分块特征进行聚类,量化成"视觉字",并且根据每个"视觉字"在每幅烟雾图像中出现的频率,建立"词-文档"矩阵;然后,采用LSA的方法获得每幅烟雾图像的潜在语义特征;最后,结合SVM,实现视频烟雾检测。对比实验表明,该算法特征提取简便,可以更快检测烟雾的发生,提高了烟雾检测效率。
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Matlab-Flame-detection:本设计为基于MATLAB的火焰烟雾检测系统。
2021-04-18 11:07:44 649KB MATLAB
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基于Google第二代人工智能学习系统TensorFlow构建神经网络对烟雾图像进行识别检测,通过改进的运动检测算法截取疑似烟雾区域图像,并结合PCA降维算法和Inception Resnet v2网络模型在TensorFlow平台下进行烟雾特征的训练识别。该算法实现了较大范围的火灾实时检测报警,经过实验证明整个检测过程准确地识别了视频流中的烟雾区域,相比于传统烟雾识别方法具有更高的准确率和自适应性,为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案。
2021-04-17 15:18:13 615KB 烟雾检测
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针对住宅,工业园区,森林,加油站等室内外场景,深入了解,并通过目标检测算法,在图像中自动标注疑似烟雾、火焰,实现机器智能值守,具有重大意义。压缩包里面包含源码和数据集,环境配置按照install.doc操作就可以了。售后问题可以私信截图
2021-04-16 18:08:04 137.15MB pytorch yolov5 烟雾检测 火焰检测