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基于ARM的火焰识别系统的设计

作　者: 李光
导　师: 王明顺
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 火焰识别嵌入式操作系统数字图像处理火焰特征人工神经网络
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

随着计算机技术的发展,图像处理、图像识别技术应用到了各行各业。火焰识别更多的应用在了火灾预警领域、炉膛火焰识别领域。其传感器多采用了感烟、感温、感光探测器以及红外对射探测器。对于识别火炬火焰这种在室外大空间复杂背景下的火焰,传统识别方法则无能为力。因此本系统使用数字图像处理技术来识别火炬火焰。由于海上采油平台电力资源有限,我们使用嵌入式的解决方案。处理器采用主频高达203MHz的ARM32位处理器S3C2410A,并扩充了系统内存来运行其软件系统。使用了模块化的设计,设计了比较安全可靠的电源模块,复位模块,USB接口模块。因而能方便使用USB接口的CCD摄像头。为了方便系统升级,预留了以太网通讯模块。在现有的图像处理技术基础上,分析了现有的基于视频的火灾、炉膛火焰识别技术,并结合火炬火焰的特征,设计了一套基于BP神经网络算法的火焰识别技术。系统每隔一段时间截取一帧图像,保留一份副本以保留其颜色信息,然后把彩色图像转为灰度图像,用数学形态学的方法对其进行滤波,灰度变换等预处理和增强,在此基础上对物体轮廓进行跟踪,并计算它的各种形态学参数。匹配相同物体在不同图像中的轮廓,用同一物体的形态学参数的变化作为神经网络的输入参数,来对物体轮廓进行辨识,判断背景中有无火焰。系统使用了LINUX操作系统,选择了WINDOWS XP+VMWARE+REDHAT 9 LINUX作为开发平台,使用了交叉编译器和可视化的QTOPIA作为开发工具。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章绪论  9-15
  1.1 本课题的研究目的和意义  9-10
  1.2 数字图像处理的发展现状  10
  1.3 火焰识别应用的主要技术简介  10-15
    1.3.1 基于传感原理的火焰探测技术  10-11
    1.3.2 基于传感原理的火焰探测技术的缺点  11-12
    1.3.3 基于数字图像处理的火焰识别系统  12-15
第二章硬件设计  15-23
  2.1 系统构成  15
  2.2 S3C2410A芯片简介  15-16
  2.3 系统原理图及分析  16-23
    2.3.1 电源电路  17-18
    2.3.2 复位电路  18-19
    2.3.3 系统时钟  19-20
    2.3.4 系统存储电路  20-22
    2.3.5 USB主机接口  22
    2.3.6 USB摄像头  22-23
第三章构建操作系统和开发驱动  23-35
  3.1 概述  23
  3.2 操作系统的选择  23-24
    3.2.1 几种嵌入式操作系统的比较  24
  3.3 嵌入式系统的构建  24-29
    3.3.1 设计引导程序  25-26
    3.3.2 配置编译内核  26-28
    3.3.3 建立根文件系统  28-29
    3.3.4 在开发主机上进行安装配置  29
  3.4 宿主机嵌入式开发环境的建立  29-30
    3.4.1 宿主机的要求  29-30
    3.4.2 安装交叉编译器  30
    3.4.3 嵌入式linux操作系统图形用户接口  30
  3.5 USB驱动的开发  30-35
    3.5.1 主机控制器驱动的设计  32-35
第四章软件设计  35-63
  4.1 概述  35-36
  4.2 视频的截取  36-38
    4.2.1 常用的数据结构有  36-37
    4.2.2 采集程序实现过程  37-38
    4.2.3 截取图像  38
  4.3 对单幅图像的分析  38-47
    4.3.1 彩色图像变灰阶  38-39
    4.3.2 统计灰度图像的像素灰度直方图  39-41
    4.3.3 图像二值化  41-43
    4.3.4 图像的收缩,膨胀  43-47
  4.4 轮廓跟踪  47-59
    4.4.1 用到的数据结构  47-48
    4.4.2 图像参数的计算  48-59
  4.5 火焰的特征及其识别  59-63
    4.5.1 火焰特征  59-60
    4.5.2 用BP神经网络进行辨识  60-63
第五章总结与展望  63-65
  5.1 本文的主要工作  63
    5.1.1 系统硬件设计  63
    5.1.2 系统的软件设计  63
  5.2 系统尽一步完善  63-65
参考文献  65-69
致谢  69

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