导　　师： 裴海龙;谢健

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 由于森林独特的自然环境以及人类活动的影响,使得森林常成为火灾的发生地。森林火灾巨大的破坏力给人类带来了无法挽回的重大经济损失、惨重的人员伤亡和对生态环境的严重破坏。传统的森林火灾监测手段都无法有效地进行监测,而小型无人直升机以其长续航时间、灵活、稳定以及任意地点起降的优势在林火监测的舞台上得到了越来越广泛的应用。本文以无人直升机为平台,在此基础上装载可见光和红外组成的双目摄相机和云台,设计并实现了一套森林火灾的实时监测与跟踪系统。本文的主要研究内容如下:(1)实现了基于图像的火灾识别与图像火灾跟踪。研究了森林火灾的燃烧特性,对于彩色图像,建立RGB颜色模型分割火灾疑似区域,基于火灾颜色特征使用CamShift算法实现对火灾的跟踪;对于红外图像,采用阈值法分割火灾疑似区域,选取合理的火灾特征向量,设计了基于SVM的火灾识别算法并对样本进行了训练与验证。(2)实现了双目摄像机的标定与坐标融合。使用张正友标定法标定了双目摄像机的内外参数,研究了摄像机成像模型以及图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系之间的转换关系,实现了红外图像中的坐标与彩色图像中坐标的转换。(3)实现了将图像处理算法移植到DSP端。由于嵌入式系统的ARM内核进行红外图像处理时只能达到3、4Hz,因此本文引入DSP核来提高运算处理速度,本文将基于Opencv的火灾图像处理算法移植到DSP端,最终能够达到红外热像仪的图像采集帧率8.3Hz。(4)设计并实现了一套森林火灾的实时监测与跟踪系统,可以实现无人机与地面站之间的通信,并且在以上基础上设计了彩色图像的火灾识别与跟踪实验、红外图像的火灾识别实验、与云台的联合调试和室外火灾实验等,实验证明在无人机飞行高度大于20m,飞行速度为5m/s时,本文�

关 键 词： 无人机 森林火灾 火灾监测 火灾跟踪

领　　域： []