一、基于数字图像技术的火焰检测系统开发（论文文献综述）
刘伟[1]（2021）在《基于随机向量功能连接网络的火焰检测方法研究》文中提出火灾是发生最频繁、破坏性最大的灾害之一,它严重威胁着人类生命和财产安全以及自然生态环境。图像型火焰检测技术有效地弥补了传统的传感器火焰检测装置传播速度慢、误报率高、无法适用于室外大空间等弊端,得到广泛的关注与研究。提取火焰特征,使用模式识别算法检测火焰是图像型火焰检测的一类主流方法。但是,现有的图像型算法大多是针对已经形成火灾的火焰进行分析识别,对于未形成火灾的早期火焰高危点的检测能力却很有限。而且普通相机很难透过阻挡镜头的障碍物来检测,降低了探测器的检测能力。使用红外摄像机采集火焰数据可以有效地解决上述问题。红外热成像技术被广泛应用于火焰检测技术中,其优势在于,它不受遮挡物的视觉限制、抗干扰能力强并且会根据检测对象添加一维的温度信息,对于早期火灾检测具有宝贵的价值,有助于火灾早期预警。本文使用红外摄像机作为火焰数据的采集设备,并结合火焰多特征融合的方式,提出一种基于随机向量功能连接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的红外火焰探测器,重点对所采用的模式识别算法进行改进,提高火焰的识别精度。本文具体研究的内容如下:（1）针对网络的输入权值与隐藏层偏差完全随机分配导致的模型不稳定问题,提出一种随机参数优化的增量型随机向量功能连接网络。首先,利用指数加权平均算法稳定序列、降低异常值影响的特点优化输入权值与偏差,降低随机分配时可能产生的异常值的权重,加强网络的稳定性。然后,将凸函数等间隔时间内的下降梯度比应用到网络的误差序列中,加快模型误差的下降速度。通过UCI数据集验证本文提出的优化算法。实验结果表明,优化后的网络能够使得拟合的均方根误差更小,分类精度更高,稳定性更好,模型的收敛速度更快。（2）针对网络训练数据存在离群值,降低模型泛化性能的问题,提出了一种正则化的随机向量功能连接网络。首先,根据L21范数可以减少噪声对模型的影响,降低学习模型内在复杂性的特点,引入L21范数作为模型损失函数的正则化约束。然后,为降低经验风险给模型带来的影响,通过加权算法对输出权值的参数进行权重调整,降低离群值对模型的影响,提升模型的鲁棒性和泛化能力。通过函数拟合和UCI二分类数据集来验证算法的性能。实验结果表明,提出的正则化网络的泛化性能更好,鲁棒性更强,处理离群值方面的效果显着。（3）使用红外摄像机作为采集火焰的设备,提出一种基于随机向量功能连接网络的红外火焰探测器,同时进行了硬件电路以及软件程序的设计。通过提取红外火焰图像的动态特征和静态特征,结合多特征融合的方式,分别使用两种优化后的网络对采集的数据样本进行训练和分类。实验结果表明,优化后的网络能够有效地提升火焰探测器的识别精确度和抗干扰能力。
葛红[2]（2020）在《基于火焰光谱分析及图像处理的生物质燃烧监测研究》文中认为近年来,随着生物质发电持续稳定发展,生物质锅炉燃烧状态监测与控制问题日益受到关注。我国可用生物质燃料品种多样,燃料偏离锅炉设计种类容易造成结焦和严重积灰等问题,直接影响生产安全和经济效益。本文基于火焰光谱分析算法和图像处理技术,研究生物质燃料种类识别及燃烧状态的监测方法。在单生物质燃烧特性的基础上,重点研究混合生物质的燃料识别和燃烧稳定性分析问题,为生物质锅炉适应燃料的多样性和机组的稳定经济运行提供依据。主要内容如下:1)针对生物质混燃问题,构造了基于火焰光谱6维特征与集成学习的生物质燃料识别方法。通过花生壳、柳木、麦秸、玉米芯四种单生物质及其等质量均匀混合的六种混合生物质进行燃烧实验;同时基于生物质燃烧火焰光谱的时域特性和频域特性的深入分析,构造了基于火焰光谱6维特征（由OH*、CN*、CH*、C2*-1和C2*-2等5类自由基辐射强度和火焰辐射强度信号组成）与集成学习的生物质燃料识别方法,并将识别结果与SVM和决策树两种常用算法进行了对比,结果表明,基于6维火焰光谱强度信号与集成学习的生物质燃料识别方法具有较高的识别率,单生物质高于99.32%,混合生物质均达到100%。该方法简化了特征提取过程,集成了支持向量机（Support Vector Machines,SVM）与决策树两种单分类器的优势,具有较好的泛化能力。2)构造了基于火焰图像与卷积神经网络的燃料识别方法。为克服传统基于图像的燃料识别方法对特征提取的依赖性,在分析生物质燃烧火焰图像的几何特征、光学特征和热力学特征的基础上,构造了基于火焰图像与深度卷积神经网络ResNet50的燃料识别方法,并分别对单生物质和混合生物质进行了燃料识别实验,结果表明基于火焰图像与ResNet50的燃料识别准确率高达97.41%,而其它机器学习算法最高仅达85.83%,可见该方法识别效果优于四种传统机器学习方法。3)定义了基于火焰图像和数据融合的燃烧稳定性指数。在提取火焰图像高度、平均灰度、平均温度和最高温度等特征参数的基础上,定义了基于火焰图像和数据融合的稳定性指数,并用来定量表征生物质火焰燃烧稳定性状态,并结合火焰闪烁频率对单生物质和混合生物质燃料稳定性进行了分析,分析结果表明所提方法能够有效表征生物质火焰燃烧稳定性状态。4)构建了一种生物质燃烧监测及稳定性判别的优化方案。基于混淆矩阵,对光谱分析与图像处理在生物质燃料识别与燃烧稳定性分析效果进行了对比分析,提出了以火焰光谱6维特征与集成学习进行生物质燃料识别、基于火焰图像和稳定性指数进行生物质燃烧稳定性分析的生物质燃烧监测优化方案。借鉴多元统计指标T2和SPE实现了不同生物质燃烧稳定与不稳定的分类,并根据分类结果确定了稳定性指数阈值,最终实现了燃料和稳定性的实时判定。
赵烜[3]（2019）在《基于图像处理的火情预警应用系统》文中提出户外火情监测是涉及人民生命和财产安全的重要问题,由于传统的火情预警方法存在不适用于户外场景的弊端,广大研究学者利用计算机视觉和数字图像处理技术将视频监测应用于户外火情预警中。与传统的传感器火灾探测技术相比,视频烟雾探测可以实时监测现场是否有烟雾产生并快速做出决策,能够在第一时间为火灾救援引导方向,具有响应时间短、灵敏度高、覆盖面积广等优点。基于目前存在的视频图像烟雾火情预警方法,结合视频图像处理技术,提出三个创新点实现智能化的火情预警,内容归纳如下:1.烟雾图像清晰化的火源扑灭和人员救助技术。火灾时会产生大量的烟雾,烟雾中夹杂着的微小颗粒会使大气产生散射作用,影响摄像头采集到的图像的质量。为了实现有效且快速的去烟雾方法,对现场采集到的图像进行去烟雾处理,针对光照强度大的图像采用基于Retinex图像增强理论的算法,光照强度小的图像采用暗通道先验算法。通过构建火灾场景的自适应去烟雾处理系统,救援人员可根据清晰的图像,判断火灾现场具体状况,制定更有效、有针对性的救援策略,及时救助被困人员,最大程度减少损失。2.基于目标上下文的烟雾火情预警技术。针对产生烟雾时无法判断是否由火情引起的问题,利用上下文目标检测模型可以有效地获取烟雾场景上下文信息。首先根据烟雾场景是否会导致火情将烟雾场景分为两类,建立上下文的目标检测模型,然后利用该模型对烟雾图像进行检测,实验结果表明使用该方法提高了火情预警的准确率,在非火情情形下不会对烟雾场景产生误报。3.面向图像语义描述的烟雾火情预警技术。本技术提出了一种结合语义描述方法的火情预警模型,在监测现场是否产生烟雾的同时,能够智能地协助监测人员判断烟雾周围一定范围内的环境是否会引发火情,同时生成基本语义,方便视频图像的读取与调用。通过实验与基于视频图像烟雾检测的方法比较差异,结果表明该方法增加了系统的场景适应性和系统预警的可靠性。
尹腾飞[4]（2019）在《电力设备运行状态的图像分析与故障诊断研究》文中指出随着电力系统的不断升级,人们对电力设备的要求越来越高,电力设备的在线检测、巡检和试验、运行工况、环境等是电力设备状态检测和评估发展的必然趋势。由于一些大型电力设备长期工作在户外恶劣的环境下,随着时间的推移,其性能会下降并逐渐降低用电可靠性。为了更好地实现对电力设备的检测并保证电力系统的正常工作,针对电力设备运行中出现的常见故障特点,本文利用图像处理技术对电力设备运行状态进行了图像分析和故障诊断研究。本文主要介绍了电力设备检测的相关技术,分析了现代设备图像技术的原理和特点,从计算机视觉检测的工作出发检测变电站电力设备状态,提出了一种变电站电力设备运行状态的图像分析与故障诊断的方案。利用MATLAB的图像处理技术,通过对电力设备检测图像的预处理,降低了因为设备自身缺陷或电力设备图像光照变化给图像带来的失真和噪声,提高了图像的质量。同时,为接下来对设备的分析奠定了基础,并对设备的识别和分析进行了改进,从而提高了电力设备故障判断的准确性。本文还基于电力设备运行图像分析方法基础上对沈阳发生的一次重大电力事故进行了实例解析。重点分析了不同图像处理方法对火灾事故现场所反应出准确性并进行比较,同时还提出了相应的故障诊断方法和对检测的工作人员的相关建议。通过图像处理技术识别出电力设备的检测状态,即电力设备状态分析的重点关注目标。为得到更加准确的分析结果,需要进一步对检测图像进行处理,并与正常工作的电力设备图像进行比对,从而检测出电力设备的状态。判断设备是否存在故障,保证故障电力设备的及时维护,从而提高电力系统的稳定性。随着计算机技术的飞速发展,未来一定会涌现出更多和图像处理相关的算法。这将促进图像处理技术在电力系统中的应用,从而使电力设备运行状态的图像分析与故障诊断技术更加完善,更加有利于未来电力工业的发展。
张雪峰[5]（2018）在《基于图像处理的多功能远程监控家庭智能安防系统》文中研究说明目前国内随着智慧城市和平安城市的建设发展,以及人们自身生活质量的提高,大家对于人身安全和财产安全越来越重视,全民安防理念已经基本形成。如今,安防民用市场巨大、潜力无限,各大安防企业都在迫切希望提高产品的竞争力。本文旨在综合现有的安防民用产品和小型监控系统方案优缺点的基础上,以视频监控、人工智能检测和入侵报警为切入点,设计了一套基于图像处理的多功能远程监控家庭智能安防系统。论文首先比较了国内外家庭安防系统的发展现状,分析国内家庭安防系统存在的不足,然后从功能和性能两个方面对系统进行需求分析和结构设计,明确论文的主要研究内容和设计指标。系统通过视频采集模块得到监控区域的视频数据,并将视频数据解析成一帧帧图像。然后综合运用图像处理、小波分析和人工智能技术,结合检测对象的多种特征,设计了人员检测、区域入侵、烟雾检测和火焰检测四种防火防盗算法。系统实时对采集模块得到的图像数据进行分析,判断是否发生了异常事件。若检测到异常发生,系统会根据用户的配置信息,通过分级报警机制,执行本地声光报警、远程报警、小区和警务联动报警等操作,以便险情得到及时的处理和控制,减少家庭损失。系统设计了家用级存储机制,通过对每帧图像的深度处理和压缩,可以在检测到异常发生时,将异常信息保存为指定格式和大小的图片或视频。论文详细介绍了系统测试环境以及测试方案的设计,并分别从系统功能和性能两个方面对系统模块逐个进行测试。经验证,通过合理的优化算法和程序设计,该智能安防系统能在家用PC机上同时对四路视频进行监控。防火防盗算法检测的精确度均达到90%以上,报警延时低于5s,各项性能均优于国内家庭安防标准和美国安防行业相关标准。测试结果表明本套家用安防系统已经满足系统设计需求,解决了国内产品功能单一、性能低下和系统集成难的问题,具有极高的经济效益和社会效益,非常值得推广和使用。
周东东[6]（2018）在《基于图像处理的高炉风口燃烧带温度场研究及应用》文中研究指明高炉风口燃烧带由所有风口回旋区共同组成,是整个高炉生产的热量和能量之源,是高炉稳定操作不可缺少的重要反应区,堪称高炉的“心脏”。高炉风口燃烧带的温度场分布及工作状态直接决定高炉铁水质量的好坏及炉缸煤气流初始分布,进而影响高炉的稳定顺行,对炼铁工业具有极其重要的作用。截止目前还没有有效检测并长期应用于高炉生产现场的高炉燃烧带温度场检测装置,风口燃烧带工作状态的判断仍主要依赖操作人员的简单推断,对于高炉风口燃烧带工作状态的定量化认识急待进一步提高。因此,本文围绕高炉燃烧带温度场检测及应用展开工作,主要研究内容如下:（1）修正了高炉理论燃烧温度模型,对风口前燃烧的焦炭比例及数量通过实时的高炉物料平衡及热平衡计算得出,保证了理论燃烧温度的计算更符合高炉实际的冶炼状态。以上计算结果的变化趋势及范围为计算燃烧带温度及温度检测原型系统设计提供了参考。（2）针对高炉燃烧带内燃烧具有复杂的物理化学反应、在强烈发光发热的有限空间内进行及测试现场背景噪声大、粉尘大、环境恶劣等特点,搭建了高炉燃烧带温度场检测原型系统。基于高炉燃烧带高辐射及所选择硬件设备的特点,采用了比色法温度求解模型计算高炉燃烧带温度场分布。（3）为了提高高炉风口燃烧带温度检测的精度,分别研究了黑体炉标定及拟合、燃烧带辐射有效采集、图像噪声去除及图像边缘检测四个方面。结果表明:在黑体炉标定温度为1500 ℃到2100 ℃范围内对测温系统进行标定,相对误差最大为0.53%;通过控制适合的曝光时间及增益能有效的采集高炉燃烧带的辐射信息;采用小波滤波去噪法处理风口图像噪声效果最好;采用形态学边缘检测法检测不同炉况的风口图像边缘效果最好。（4）将高炉燃烧带温度场检测原型系统应用于某钢铁企业2000 m3及2500m3高炉的风口燃烧带温度场检测,结果表明:燃烧带温度场在空间及时间上分布不均匀,实测得出了不同喷煤状态与全焦冶炼风口温度场变化规律,得出了风口尺寸、喷煤量及风温对风口温度场的影响规律。上述检测结果与前人的研究成果及修正后的高炉理论燃烧温度模型相近,验证了温度检测结果的准确性。（5）提出了评价高炉风口燃烧带各区域及圆周方向均匀性及活跃性的指标。并结合高炉燃烧带实际检测得到的温度场,研究了风口燃烧带各区域及圆周方向的均匀性及活跃性,建立了完整的风口燃烧带工作状态评价体系。研究表明:小容积高炉风口燃烧带活跃性一般比大容积高,但其均匀性低于大容积高炉。
薛祯祯[7]（2016）在《基于可见光辐射的垃圾焚烧炉火焰温度检测与燃烧诊断》文中研究表明垃圾焚烧发电技术因其无害化、资源化等优点越来越多的被应用到城市垃圾的处理中。但由于我国垃圾焚烧发电技术研究起步较晚,加之我国城市垃圾成分复杂、含水率较高、热值波动大,焚烧炉在运行过程中经常出现积灰、腐蚀和污染物排放超标等问题。因而,实时可靠地掌握火焰燃烧情况对焚烧炉的安全运行有十分重要的意义。火焰温度是反映炉内燃烧状态的一个重要参数,采用基于可见光辐射信息的火焰温度测量可以获得大量与火焰温度及辐射特性参数相关的信息,然后利用特定算法将这些信息整合可以算得火焰表面温度和发射率分布,从而有助于了解炉内的燃烧状况。论文以保利协鑫（徐州）再生能源发电有限公司一号焚烧炉为研究对象,采用基于可见光信息的辐射强度法,设计了一套火焰图像在线检测系统。系统利用彩色CCD摄像器件在350760nm可见光波长范围内有较好的光电转换性的特点,获取焚烧炉内火焰图像,通过标定实验将其转化为辐射强度图像,最后利用双色法完成火焰温度计算。现场实验结果表明,该系统可准确实现由火焰图像到火焰温度的实时转化。灰体假设是双色法温度计算的前提,在对该焚烧炉内火焰光谱的分析过程中得,其炉内火焰在可见光波段内有两条明显的特征谱线,分别为589nm的钠和769nm的钾的特征谱线,并且炉内火焰在500nm790nm波段内发射率变化较大,不满足灰体假设,不能直接利用双色法进行温度计算;论文依据烟黑模型计算得到的彩色CCD摄像器件红、绿两基色通道的中心响应波长（610nm、530nm）处的发射率,对双色法进行了适当修正,使其满足焚烧炉火焰图像处理的要求。在完成了对由火焰图像转化为温度图像从而实现对炉膛火焰温度的实时检测后,论文最后部分对焚烧炉进行了燃烧的相关分析。燃烧分析表明,额定负荷下,当火焰温度降至950℃左右时需及时进料以防止炉膛熄火,保证燃烧的稳定进行;烟气中SO2、NOx的生成量随着燃烧火焰温度的升高而不断升高,而HCl的生成量则随着火焰温度的升高而降低,因而可通过综合三者的生成量变化寻求污染物排放量最低时所对应的最佳火焰温度;光谱分析中发现火焰中存在碱金属,易造成焚烧炉运行过程中出现燃烧沉积现象,通过对火焰温度的控制,可以有效降低燃烧沉积。
赵文强[8]（2016）在《基于嵌入式的垃圾焚烧炉火焰燃烬点检测器的研制》文中研究指明目前,垃圾焚烧处理已成为垃圾处理的主要方式。在垃圾焚烧处理中,燃烧系统控制是整个垃圾焚烧控制的核心,而在燃烧系统控制中,重点是利用火焰燃烬点位置信息对焚烧炉的炉排速度进行控制,炉排速度的控制好坏直接决定焚烧处理的效果。现阶段,主要以工业相机、图像采集卡和工控机组成火焰燃烬点检测系统,该系统存在实时性较差、功耗大、体积大以及灵活性差等缺点。针对上述缺点,本文设计了一种基于嵌入式的垃圾焚烧炉火焰燃烬点检测器。主要完成以下工作:首先,对垃圾焚烧炉的工艺进行研究,结合现有的火焰燃烬点检测方案提出了火焰燃点检测器的设计要求。根据设计要求对检测器的硬件方案进行了论证,提出了以ARM+DSP为主体的硬件系统架构,确定了以OMAPL138处理器为核心的硬件系统方案,并分别对硬件系统的主处理器模块、图像采集模块、模拟量输出模块、液晶显示模块、存储模块、通讯模块以及电源模块进行了电路设计。此外,根据硬件平台的特点,提出了检测器的软件系统方案,选用Linux作为ARM处理器的操作系统,搭载设备驱动和应用软件;采用DSP/BIOS作为DSP处理器的操作系统,管理图像的采集和处理。其次,提出了利用火焰燃烧图像来获取火焰燃烬点位置信息的方法。研究过程中选取了不同燃烧状态下的火焰图像进行处理,以提高算法的适应性。考虑到图像在采集和传输过程中会受到噪声的干扰,分别采用了均值滤波、中值滤波对图像进行去噪处理,并对结果进行分析,确定了中值滤波做为图像的去噪方法;分别采用了双峰法、最小误差法和最大类间方差法对图像进行分割,通过对分割效果的对比,最终确定了以最大类间方差法作为图像的分割方法,从而更好的分割出图形中的火焰燃烧区域。为解决分割后图像存在突刺等缺陷问题,采用数学形态学方法对分割后的图像进行处理;以形态学处理后的图像为基础,提出了火焰燃烬点的分析方法以及火焰燃烬点位置的计算方法,并通过仿真进行了验证。最后,研究了软件系统的实现方法,并利用QT软件开发了适合嵌入式操作系统的图形用户界面,通过该界面用户可查看火焰燃烬点的检测信息、检测器的运行状态以及设置相关参数。
张静[9]（2013）在《嵌入式图像型火灾检测系统的实现》文中研究表明为解决传统感温、感烟等传感器型火灾检测器不能适应大空间的应用问题,采用图像识别技术进行火灾检测。本文研究了一种基于嵌入式图像处理技术的火灾检测系统,主要利用早期火灾图像的特征对火灾进行检测,特点是系统的集成度高,适合于野外和多点网络应用。本文设计的嵌入式火灾检测系统硬件主要由FPGA和ARM组成,其中FPGA完成CMOS图像传感器的驱动,并将采集的图像数据缓存到SRAM中。本文使用两片SRAM进行轮换存储,实现图像的采集和处理同时进行。ARM作为整个系统最主要的部分,实现与FPGA协调工作,从存储器SRAM中获得图像数据,完成图像的预处理和火灾检测算法,将图像数据和检测信息传送到计算机终端,使得人们在得到检测结果的同时还可以对现场实现监控。本文检测的目标是烟雾和火焰。以烟雾和火焰图像的动态特征作为早期火灾检测的依据,分析了烟雾和火焰与其他干扰物在整体移动规律、发源点的位置变化和帧间相似度上的差别,并用几何算法描述出每一种动态特征。图像处理和识别计算过程是：首先进行图像预处理,利用中值滤波器滤除图像中的孤立噪声,并将图像缩小以减少系统的计算量,然后利用背景差分法和帧间相与提取图像中的运动区域,之后对运动区域进行特征提取,利用滑动窗对连续的多帧图像的特征进行分析,并对提取三个特征值进行加权判断,如果加权值达到设置的阈值则判断有火灾发生。测试的结果表明本系统能够稳定地工作。传感器采集的图像清晰完整,满足系统对图像质量的要求,能够识别出火灾图像,实现早期火灾检测。本系统具有体积小、功耗小、成本低等优点,具有一定的实用价值。
罗凯[10]（2012）在《基于FPGA的火焰燃烧状态检测系统设计与实现》文中研究说明燃烧是一个复杂的过程,包含剧烈的物理和化学变化。同时,燃烧又是生活中必不可少的工具,它能将物质转换成能量供使用。将燃烧控制在合理范围内,使燃烧发挥最高的效率是燃烧状态检测系统的设计关键点。火焰燃烧状态检测系统经过几代的发展,目前已经有通过获取火焰动态图像来分析火焰燃烧状态的技术出现。火焰图像作为火焰燃烧时直接的表现形式,具有信息量大,采集容易等特点,十分适合分析火焰状态。基于FPGA （Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列）的系统,充分利用硬件上的特性可以满足高速图像处理的需要。配合使用SOPC（System On a Programmable Chip）技术,使设计灵活、软硬件可在线编程及更新。本文设计了一个基于FPGA的火焰燃烧状态检测系统,以Altera公司的DE2开发板为硬件平台,使用CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor,互补氧化金属半导体）图像传感器采集火焰图像,VGA（Video Graphic Array,显示绘图阵列）显示器对火焰温度场进行显示,并通过LCD （Liquid Crystal Display,液晶显示器）实时显示火焰特征与燃烧状态。火焰燃烧状态检测系统根据CMOS采集到的火焰图像,利用在FPGA上实现的中心点提取、颜色提取、温度计算、面积计算等算法将火焰图像的几个特征量提取出来,一方面显示出来,另一方面作为BP神经网络的输入量,利用训练好的神经网络求出当前火焰的燃烧状态。整套系统的硬件描述部分由Verilog语言在Quartus II下完成,包括设备初始化、数据采集存储、管脚定义等部分；软核的设计在SOPC Builder中实现；软件算法使用C语言在Nios II编程环境下完成。经过模拟燃烧环境的测试。CMOS摄像头在经过设置后,能够获取相对真实的火焰图像,通过对火焰图像的分析,火焰的燃烧中心、火焰面积以及根据颜色得到的温度分布等参数都比较准确,能够真实地表现燃烧特征。神经网络经过各模式超过200次训练之后,也能够根据火焰特征值判断出火焰燃烧状态,准确率较高,并能够进行实时判断和显示。
二、基于数字图像技术的火焰检测系统开发（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于数字图像技术的火焰检测系统开发（论文提纲范文）
（1）基于随机向量功能连接网络的火焰检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 火焰识别方法 |
| 1.2.2 随机向量功能连接网络 |
| 1.3 现有方法存在的问题 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.5 本文章节安排 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 人工神经网络 |
| 2.1.1 反向传播神经网络 |
| 2.1.2 随机赋权神经网络 |
| 2.2 随机赋权神经网络原理 |
| 2.3 随机赋权神经网络的鲁棒性 |
| 2.4 增量型网络 |
| 2.4.1 前馈网络隐藏层神经元的数量 |
| 2.4.2 增量型随机向量功能连接网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 参数约束的随机向量功能连接网络 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 随机参数优化方法 |
| 3.2.1 指数加权平均算法 |
| 3.2.2 凸函数梯度优化误差序列 |
| 3.2.3 算法流程 |
| 3.3 仿真实验分析 |
| 3.3.1 数据集 |
| 3.3.2 回归实验 |
| 3.3.3 分类实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 正则化随机向量功能连接网络 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 正则化模型 |
| 4.2.1 基于L_(21)损失函数的RVFL模型 |
| 4.2.2 加权算法调整输出权值矩阵 |
| 4.2.3 算法流程 |
| 4.3 仿真实验分析 |
| 4.3.1 函数拟合验证 |
| 4.3.2 分类数据集验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于改进算法的火焰探测器的设计与开发 |
| 5.1 红外热成像技术 |
| 5.2 红外火焰特征 |
| 5.3 红外火焰探测器设计方案 |
| 5.3.1 硬件框架 |
| 5.3.2 硬件系统 |
| 5.3.3 系统软件设计 |
| 5.4 数据格式 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 数据预处理 |
| 5.5.2 算法验证 |
| 5.5.3 火焰探测器的检测结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 主要结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间的科研成果 |
（2）基于火焰光谱分析及图像处理的生物质燃烧监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 火焰燃烧检测技术 |
| 1.2.2 燃料识别技术 |
| 1.2.3 火焰稳定性分析 |
| 1.2.4 生物质燃烧状态监测 |
| 1.3 本文研究内容及方法 |
| 1.4 本文的章节结构 |
| 第2章 燃烧装置与实验方法 |
| 2.1 生物质燃料特性 |
| 2.1.1 生物质燃料分析 |
| 2.1.2 生物质燃烧方式 |
| 2.2 燃烧实验装置 |
| 2.3 燃烧实验方法 |
| 2.3.1 燃料准备 |
| 2.3.2 燃烧工况设计 |
| 2.3.3 燃烧数据采集 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于光谱分析的生物质燃料识别与燃烧稳定性分析 |
| 3.1 生物质火焰的光谱特性分析 |
| 3.1.1 生物质火焰光谱的时域特性 |
| 3.1.2 生物质火焰光谱的频域特性 |
| 3.2 基于集成学习的生物质燃料识别 |
| 3.2.1 集成学习相关理论 |
| 3.2.2 SVM理论基础 |
| 3.2.3 决策树理论基础 |
| 3.2.4 基于集成学习的生物质燃料识别 |
| 3.3 基于光谱分析的生物质燃烧稳定性分析 |
| 3.3.1 单生物质燃烧稳定性分析 |
| 3.3.2 混合生物质燃烧稳定性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于火焰图像的燃料识别与稳定性监测 |
| 4.1 生物质燃烧火焰图像特性分析 |
| 4.1.1 生物质燃烧火焰特征参数 |
| 4.1.2 生物质燃烧火焰图像特性分析 |
| 4.2 基于深度卷积网络与火焰图像的生物质燃料识别 |
| 4.2.1 深度学习理论基础 |
| 4.2.2 基于深度卷积网络的生物质燃料识别 |
| 4.3 基于火焰图像的生物质燃烧稳定性分析 |
| 4.3.1 火焰稳定性指数 |
| 4.3.2 单生物质燃烧火焰稳定性监测 |
| 4.3.3 混合生物质燃烧火焰稳定性监测 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于光谱分析与图像处理的生物质燃烧监测效果评价与策略优化 |
| 5.1 基于光谱分析与图像处理的生物质燃烧监测效果评价 |
| 5.1.1 基于光谱分析与图像处理的燃料识别效果评价 |
| 5.1.2 基于光谱分析与图像处理的稳定性监测评价 |
| 5.2 基于燃料识别与稳定性分析的生物质燃烧监测优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于图像处理的火情预警应用系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 火情预警方法概述 |
| 1.2.1 火情特征 |
| 1.2.2 传统的火情预警方法 |
| 1.2.3 基于视频图像的火情预警方法 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 一种基于图像处理的火情预警系统设计 |
| 2.1 火情预警系统 |
| 2.2 视频图像的烟雾检测 |
| 2.2.1 烟雾动态特征 |
| 2.2.2 烟雾静态特征 |
| 2.3 图像去雾 |
| 2.3.1 图像增强 |
| 2.3.2 图像复原 |
| 2.4 上下文物体检测 |
| 2.4.1 基于全局上下文的物体检测 |
| 2.4.2 基于局部上下文的物体检测 |
| 2.4.3 基于目标上下文的物体检测 |
| 2.5 图像语义描述 |
| 2.5.1 词汇编码和注解 |
| 2.5.2 图像语义的上下文表达 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 一种基于Retinex的火情烟雾图像去雾算法 |
| 3.1 烟雾图像结构构建 |
| 3.1.1 计算图像映射 |
| 3.1.2 基于K-means算法的图像聚类 |
| 3.2 基于平均景深的自适应单尺度Retinex算法 |
| 3.2.1 单尺度Retinex算法 |
| 3.2.2 图像合并和集群 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 一种基于上下文物体检测的火情预警方法 |
| 4.1 视频图像烟雾检测 |
| 4.1.1 移动物体检测 |
| 4.1.2 烟雾区域识别 |
| 4.2 上下文目标检测建模 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 一种基于图像语义描述的烟雾火情预警算法 |
| 5.1 问题分析 |
| 5.2 针对目标对象的局部上下文语义建模 |
| 5.2.1 基于贝叶斯网络的局部上下文建模 |
| 5.2.2 基于火情预警场景的语义上下文学习 |
| 5.3 基于神经网络的图像分割建模 |
| 5.3.1 基于卷积神经网络的物体检测 |
| 5.3.2 基于Kmeans算法的自适应图像分割方法 |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（4）电力设备运行状态的图像分析与故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外水平综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 相关技术背景 |
| 1.3.1 图像识别技术 |
| 1.3.2 研究目标及技术路线 |
| 1.4 本文的主要工作及章节安排 |
| 1.4.1 主要工作内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 电力设备检测相关技术 |
| 2.1 数字图像的基本知识 |
| 2.1.1 数字图像 |
| 2.1.2 图像的颜色模型 |
| 2.1.3 彩色图像的灰度化 |
| 2.2 数字图像处理的内容与发展变化 |
| 2.2.1 传统图像处理技术 |
| 2.2.2 现代图像处理技术 |
| 2.3 计算机视觉简介 |
| 2.4 电力设备检测与分析总体方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 电力设备图像的预处理 |
| 3.1 直方图增强技术 |
| 3.2 图像滤波 |
| 3.2.1 空域滤波 |
| 3.2.2 频域滤波 |
| 3.3 图像锐化 |
| 3.3.1 一阶微分算子算法 |
| 3.3.2 拉普拉斯算子算法 |
| 3.4 图像分割 |
| 3.4.1 边缘检测分割 |
| 3.4.2 区域跟踪分割 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 图像特征提取 |
| 4.1 图像的边缘检测 |
| 4.1.1 Canny算子边缘检测 |
| 4.1.2 Sobel算子边缘检测 |
| 4.2 Harris角点检测 |
| 4.2.1 基本原理 |
| 4.2.2 实现步骤 |
| 4.2.3 检测方法的优点 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 电力设备图像识别方法和原理研究 |
| 5.1 电力设备远行状态分析与故障诊断 |
| 5.1.1 电气设备的热源 |
| 5.1.2 电气设备的热故障 |
| 5.1.2.1 电气设备的外部故障 |
| 5.1.2.2 电气设备的内部故障 |
| 5.2 电力设备特征的提取 |
| 5.2.1 算法的功能实现 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 图像分析在电力设备发生火灾中的应用 |
| 6.1 电力设备运行环境监控火灾检测的图像分析和故障诊断研究 |
| 6.1.1 监控图像中火焰区域的特点 |
| 6.1.2 火焰区域特征的提取 |
| 6.2 发生火焰区域图像的预处理 |
| 6.2.1 直方图增强技术的应用 |
| 6.2.2 图像滤波 |
| 6.2.3 图像锐化 |
| 6.2.4 图像的边缘检测 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 本文取得的主要成果 |
| 7.2 存在的问题和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于图像处理的多功能远程监控家庭智能安防系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外家庭安防发展现状 |
| 1.2.2 国内家庭安防产品特点及趋势 |
| 1.2.3 国内家庭安防面临的问题 |
| 1.3 论文主要研究内容及设计指标 |
| 1.3.1 论文主要内容 |
| 1.3.2 设计指标 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 系统分析及结构设计 |
| 2.1 系统分析 |
| 2.1.1 需求分析 |
| 2.1.2 方案选择 |
| 2.1.3 相关技术概述 |
| 2.1.4 系统总体概述 |
| 2.2 系统结构设计 |
| 2.2.1 系统的层次结构设计 |
| 2.2.2 系统的软硬件平台 |
| 2.2.3 图像采集模块 |
| 2.2.4 人机交互模块 |
| 2.2.5 智能算法处理模块 |
| 2.2.6 智能报警模块 |
| 2.2.7 数据存储模块 |
| 2.2.8 GSM模块选型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统主要功能设计 |
| 3.1 系统开发环境搭建 |
| 3.1.1 开发环境介绍 |
| 3.1.2 OpenCV移植 |
| 3.1.3 语音播放环境 |
| 3.1.4 GSM/GPRS Modem运行环境搭建 |
| 3.2 图像采集模块 |
| 3.3 智能算法分析模块 |
| 3.3.1 图像处理的总体思路和优化 |
| 3.3.2 人员检测算法的设计与实现 |
| 3.3.3 区域入侵检测算法的设计与实现 |
| 3.3.4 烟雾检测 |
| 3.3.5 火焰检测 |
| 3.4 配置客户端的方案设计 |
| 3.5 智能告警模块 |
| 3.5.1 现场声光报警 |
| 3.5.2 远程遥控报警 |
| 3.5.3 警务联动报警 |
| 3.6 系统数据同步及家用级存储方案设计 |
| 3.6.1 系统数据的同步和存储方案设计 |
| 3.6.2 异常数据存储方案设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 系统测试 |
| 4.1 系统测试环境 |
| 4.2 测试方案设计 |
| 4.3 基本功能测试 |
| 4.4 相关性能测试 |
| 4.4.1 人员检测 |
| 4.4.2 区域入侵检测 |
| 4.4.3 烟雾检测 |
| 4.4.4 火焰检测 |
| 4.4.5 测试结果统计 |
| 4.4.6 测试结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 1. Cam Read Thread类 |
| 2. Cam Ana Thread类 |
| 3. void get Energy Map(Mat& frame, Mat& ret) |
| 4. void get Filtered Frame(Mat& frame, Mat& filtered) |
| 5. void calc Density(const Mat& mask, Mat& density, int ksize) |
| 6. void Flame Decider::svm Study() |
（6）基于图像处理的高炉风口燃烧带温度场研究及应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 高炉燃烧带简介 |
| 2.2 高炉理论燃烧温度研究现状 |
| 2.3 高炉风口燃烧带温度检测研究现状 |
| 2.4 基于数字图像处理的火焰温度检测研究现状 |
| 2.5 提高燃烧带温度场检测精度的研究现状 |
| 2.6 高炉风口燃烧带均匀性及活跃性研究现状 |
| 2.7 研究目的及研究内容 |
| 2.7.1 研究目的 |
| 2.7.2 研究内容 |
| 3 高炉理论燃烧温度模型的修正 |
| 3.1 理论燃烧温度模型的修正 |
| 3.1.1 理论燃烧温度模型的修正 |
| 3.1.2 相关参数的确定 |
| 3.1.3 计算流程与参数 |
| 3.2 影响因素分析 |
| 3.2.1 焦炭和煤粉对理论燃烧温度的影响 |
| 3.2.2 鼓风参数对理论燃烧温度的影响 |
| 3.2.3 综合分析 |
| 3.3 小结 |
| 4 基于图像处理的温度检测理论及硬件系统搭建 |
| 4.1 测温原理简介 |
| 4.2 高炉燃烧带温度场检测原型系统选型及搭建 |
| 4.3 物理光学模型 |
| 4.3.1 基本假设 |
| 4.3.2 图像灰度与辐射体温度的关系 |
| 4.4 比色法求解模型 |
| 4.5 小结 |
| 5 提高高炉风口燃烧带温度场检测精度的方法研究 |
| 5.1 黑体炉标定及拟合 |
| 5.1.1 黑体炉标定过程及标定参数 |
| 5.1.2 不同工况下的标定图像及稳定性分析 |
| 5.1.3 标定结果 |
| 5.2 燃烧带辐射有效采集 |
| 5.2.1 曝光时间的控制研究 |
| 5.2.2 增益的控制研究 |
| 5.3 图像噪声去除 |
| 5.3.1 噪声类型 |
| 5.3.2 去噪方法及原理 |
| 5.3.3 图像去噪结果 |
| 5.4 图像边缘检测及提取 |
| 5.4.1 图像边缘简介 |
| 5.4.2 图像边缘检测方法及原理 |
| 5.4.3 图像边缘检测结果 |
| 5.5 小结 |
| 6 高炉风口温度场分布及影响因素研究 |
| 6.1 高炉设备及生产参数 |
| 6.1.1 2000m~3高炉 |
| 6.1.2 2500m~3高炉 |
| 6.2 喷煤高炉正常冶炼风口温度场分布 |
| 6.2.1 2000 m~3高炉 |
| 6.2.2 2500 m~3高炉 |
| 6.3 停煤过程及全焦冶炼风口温度场分布 |
| 6.3.1 停煤过程 |
| 6.3.2 全焦冶炼过程 |
| 6.4 影响因素分析 |
| 6.4.1 风口尺寸 |
| 6.4.2 喷煤量 |
| 6.4.3 风温 |
| 6.5 小结 |
| 7 高炉风口燃烧带均匀性及活跃性评价体系的建立 |
| 7.1 均匀性及活跃性的定义 |
| 7.2 风口燃烧带局部区域均匀性与活跃性研究 |
| 7.2.1 2000 m~3高炉 |
| 7.2.2 2500 m~3高炉 |
| 7.3 风口燃烧带圆周方向均匀性及活跃性研究 |
| 7.4 小结 |
| 8 结论和工作展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于可见光辐射的垃圾焚烧炉火焰温度检测与燃烧诊断（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景与意义 |
| 1.2 垃圾焚烧炉内燃烧诊断的国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 基于可见光辐射的火焰温度检测方法 |
| 2.1 热辐射相关的基本概念 |
| 2.2 基于可见光辐射的测温技术原理 |
| 2.3 CCD成像 |
| 2.4 图像处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 标定实验 |
| 3.1 黑体炉简介 |
| 3.2 光谱检测系统标定 |
| 3.3 火焰探测器标定 |
| 3.4 标定误差计算 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 垃圾焚烧炉内光谱分析 |
| 4.1 垃圾焚烧炉简介 |
| 4.2 垃圾焚烧炉内光谱检测 |
| 4.3 基于烟黑模型的发射率分布计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 垃圾焚烧炉内火焰温度检测与燃烧诊断 |
| 5.1 火焰图像在线检测系统设计 |
| 5.2 火焰检测 |
| 5.3 燃烧诊断分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于嵌入式的垃圾焚烧炉火焰燃烬点检测器的研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 嵌入式技术概述 |
| 1.3 火焰图像检测的研究现状 |
| 1.4 研究目标和主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 火焰燃烬点检测器的系统方案设计 |
| 2.1 垃圾焚烧炉的工艺流程和控制要求 |
| 2.1.1 垃圾焚烧炉的工艺 |
| 2.1.2 垃圾焚烧炉的控制要求 |
| 2.2 检测器的设计要求 |
| 2.3 检测器硬件方案设计 |
| 2.3.1 方案的选择与比较 |
| 2.3.2 方案的整体架构 |
| 2.4 检测器软件方案设计 |
| 2.4.1 操作系统的选择 |
| 2.4.2 软件系统的架构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 检测器的硬件系统设计 |
| 3.1 主处理器模块设计 |
| 3.1.1 主处理器介绍 |
| 3.1.2 最小系统设计 |
| 3.2 图像采集模块设计 |
| 3.2.1 视频解码电路设计 |
| 3.2.2 数据缓存器模块设计 |
| 3.3 模拟量输出模块设计 |
| 3.4 存储模块设计 |
| 3.4.1 DDR2存储器电路设计 |
| 3.4.2 NAND FLASH电路设计 |
| 3.4.3 SD卡接口电路设计 |
| 3.5 液晶显示模块设计 |
| 3.6 通讯模块设计 |
| 3.6.1 USB接口电路设计 |
| 3.6.2 RS485接口电路设计 |
| 3.6.3 以太网接口电路设计 |
| 3.7 电源模块设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 垃圾焚烧炉火焰图像的处理和分析 |
| 4.1 火焰图像的灰度处理 |
| 4.2 火焰图像的噪声抑制 |
| 4.2.1 均值滤波 |
| 4.2.2 中值滤波 |
| 4.3 火焰图像的分割 |
| 4.3.1 双峰法 |
| 4.3.2 最小误差法 |
| 4.3.3 最大类间方差法 |
| 4.4 火焰图像的形态学处理 |
| 4.4.1 数学形态学概述 |
| 4.4.2 膨胀和腐蚀 |
| 4.4.3 开运算和闭运算 |
| 4.5 火焰燃烬点的分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 检测器的软件系统设计 |
| 5.1 操作系统的实现 |
| 5.1.1 Linux系统的实现 |
| 5.1.2 DSP/BIOS系统的实现 |
| 5.2 应用软件设计 |
| 5.2.1 应用软件的开发环境 |
| 5.2.2 应用软件的开发流程 |
| 5.2.3 应用软件的实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（9）嵌入式图像型火灾检测系统的实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的意义 |
| 1.2 图像型火灾检测技术的发展 |
| 1.3 嵌入式图像火灾检测系统组成 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 2 系统功能分析和总体设计 |
| 2.1 系统功能分析 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.2.1 系统总体框架 |
| 2.2.2 系统总体流程 |
| 2.3 系统主要器件的选型 |
| 2.3.1 FPGA的选型 |
| 2.3.2 ARM处理器的选型 |
| 3 FPGA逻辑设计 |
| 3.1 FPGA程序设计流程 |
| 3.2 FPGA内部总体结构 |
| 3.2.1 SPI通信模块 |
| 3.2.2 图像传感器驱动模块 |
| 3.2.3 存储器控制模块 |
| 4 火灾检测算法的研究 |
| 4.1 图像预处理 |
| 4.1.1 滤波 |
| 4.1.2 图像缩小 |
| 4.1.3 图像阈值化 |
| 4.2 运动目标检测方法的选择 |
| 4.3 疑似区域提取与分割 |
| 4.4 早期火灾图像特征提取及识别算法 |
| 4.4.1 火灾图像特征的选择 |
| 4.4.2 火灾图像特征提取 |
| 4.4.3 加权判断 |
| 5 嵌入式Linux系统应用程序设计 |
| 5.1 系统应用程序的总体结构及功能 |
| 5.2 ARM中图像数据的获得 |
| 5.3 图像处理算法的实现 |
| 5.4 图像数据的网络传输 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试方法 |
| 6.2 测试内容 |
| 6.2.1 图像采集测试 |
| 6.2.2 系统检测效果测试 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（10）基于FPGA的火焰燃烧状态检测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文的组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 系统设计的相关知识介绍 |
| 2.1 算法介绍 |
| 2.1.1 降噪原理 |
| 2.1.2 测温原理 |
| 2.1.3 神经网络 |
| 2.2 硬件平台介绍 |
| 2.2.1 DE2开发板 |
| 2.2.2 CMOS传感器 |
| 2.3 软件平台介绍 |
| 2.3.1 Quartus Ⅱ软件平台 |
| 2.3.2 Nios Ⅱ软件平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统分析与设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 总体设计 |
| 3.3 硬件设计 |
| 3.4 软件设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统各功能模块的具体设计与实现 |
| 4.1 基础平台搭建 |
| 4.1.1 顶层设计 |
| 4.1.2 图像获取与整形 |
| 4.1.3 温度场转换 |
| 4.1.4 输出形式 |
| 4.2 滤波算法研究与实现 |
| 4.2.1 自适应均值滤波算法 |
| 4.2.2 本文使用的去噪算法 |
| 4.3 火焰图像特征提取模块 |
| 4.3.1 火焰中心点 |
| 4.3.2 火焰温度 |
| 4.3.3 火焰面积 |
| 4.3.4 特征提取算法实现 |
| 4.4 BP神经网络模块 |
| 4.4.1 BP神经网络 |
| 4.4.2 BP网络学习过程 |
| 4.4.3 BP网络设计 |
| 4.4.4 燃烧状况检测算法实现 |
| 4.5 软核设计与实现 |
| 4.5.1 软核设计 |
| 4.5.2 软核程序实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统测试与结果分析 |
| 5.1 硬件调试 |
| 5.2 软件调试 |
| 5.3 遇到的问题及解决方法 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试环境 |
| 5.4.2 冒烟测试 |
| 5.4.3 火焰识别测试 |
| 5.4.4 特征提取测试 |
| 5.4.5 状态检测测试 |
| 5.5 结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、基于数字图像技术的火焰检测系统开发（论文参考文献）
- [1]基于随机向量功能连接网络的火焰检测方法研究[D]. 刘伟. 江南大学, 2021(01)
- [2]基于火焰光谱分析及图像处理的生物质燃烧监测研究[D]. 葛红. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [3]基于图像处理的火情预警应用系统[D]. 赵烜. 南京邮电大学, 2019(02)
- [4]电力设备运行状态的图像分析与故障诊断研究[D]. 尹腾飞. 上海工程技术大学, 2019(06)
- [5]基于图像处理的多功能远程监控家庭智能安防系统[D]. 张雪峰. 东南大学, 2018(03)
- [6]基于图像处理的高炉风口燃烧带温度场研究及应用[D]. 周东东. 北京科技大学, 2018(02)
- [7]基于可见光辐射的垃圾焚烧炉火焰温度检测与燃烧诊断[D]. 薛祯祯. 中国矿业大学, 2016(02)
- [8]基于嵌入式的垃圾焚烧炉火焰燃烬点检测器的研制[D]. 赵文强. 青岛科技大学, 2016(08)
- [9]嵌入式图像型火灾检测系统的实现[D]. 张静. 大连理工大学, 2013(08)
- [10]基于FPGA的火焰燃烧状态检测系统设计与实现[D]. 罗凯. 东北大学, 2012(05)