作　　者： ; ;

机构地区： 华南理工大学

出　　处： 《计算机仿真》 2013年第12期241-244,共4页

摘　　要： 研究高浓度烟雾楼宇火场中受困人员定位的准确性。在高浓度烟雾的干扰下,楼宇火场内的视觉效果变差,采集的视觉特征会受到浓烟的影响,特征模糊,无法正常完成提取,传统的计算机视觉定位方法在应用到高浓度烟雾的环境下时,无法摆脱浓雾干扰,造成人员定位不准。为了避免上述传统算法的弊端,提出了一种基于特征分解算法的高浓度烟雾楼宇火场中受困人员定位方法。利用卡尔曼滤波方法,能够对火场中的受困人员定位图像进行滤波处理,从而提高图像的质量。利用特征分解算法,对定位信号的特征进行有效的分解。实验结果表明,应用改进的算法进行高浓度烟雾楼宇火场中受困人员的定位,能够提高定位的准确性,从而对受困人员进行及时的救援。 The accurate positioning of trapped personnel in firing building with high concentration of smoke was researched. An improved positioning method of trapped personnel in firing building with thick smoke was proposed based on feature decomposition algorithm. Using Caiman filtering method, the positioning image of trapped personnel was filtered, and the quality of image was improved. The feature decomposition algorithm was used to locate the signal feature for the effective decomposition. Simulation results show that the positioning accuracy is improved with new method for positioning the trapped personnel in firing building with thick smoke, and the trapped personnel can be rescued timely in application.

关 键 词： 烟雾楼宇 受困人员 定位 特征分解

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]