基于视觉传感器的船舶火灾报警及逃生策略研究

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船舶火灾是船舶安全的重大威胁,自上世纪80年代以来,国内外都对船舶火灾进行了一系列的研究。研究一般集中在三个方面:对船舶火灾的早期探测、对船舶火灾发生过程的模拟仿真以及对船舶火灾逃生的研究。从过去的研究文献来看研究者往往将这三者分开来研究,文章从全新的角度出发,将这些领域结合起来,实现了如下的创新:使用热力学的理论对烟雾运动进行扩散和传热的分析,得出烟雾运动模式与刚体运动模式的差别,进而使用分析图像熵的方法实现早期烟雾的快速识别;使用Star-ccm软件对船舶内局部区域进行烟雾扩散的模拟仿真,并对仿真结果进行处理,使用数字图形处理的方法对视觉传感器收集的图片信息进行烟雾区域分割,将分割得到的结果与上述仿真结果进行比对,实现了仿真与实时的结合;对逃生人员进行识别,通过使用模板匹配法和串匹配法,与视觉传感器传回的图片的帧差中分割出的人员残像进行匹配和分析,获得逃生人员的数量信息,进而对逃生人员进行导航。文章在理论分析部分对烟雾的运动进行了分析,烟雾运动理论上与热传导具有同样的规律,在实际运动中符合自由射流运动的特征。对信息熵进行了论述,指出它在本质上与热力学熵的相似性。对逃生人员的模型进行了动力学分析,指出主要的影响逃生效率的因素。实验部分对基于图像熵的烟雾识别方法进行了验证,对结果进行了频谱分析,取得的结果较为理想。数字图象处理部分实现了图像中烟雾区域的分割,成功将仿真结果与实际观测结果匹配起来。将逃生人员数量的识别与理论计算中通道最大逃生能力结合起来,实现通道逃生人数的优化配置。
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