研究目的
利用图像增强、分割和滤波方法，在LabVIEW中构建一个用于早期火灾检测的图像处理火焰检测系统。
研究成果
在LabVIEW中采用HSV颜色滤波的火焰检测系统，在受控条件下火焰检测准确率高达98%。然而该系统难以区分相似光源造成的误报。未来工作应着重提升火焰与其他发光物体的识别能力。
研究不足
该系统因依赖亮度特性，无法准确区分真实火焰与其他光源（如LED灯、灯泡）。在弱光条件下性能最佳，但在强光环境中效果较差。
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[2018年IEEE国际应用工程会议(ICAE) - 印度尼西亚巴淡岛 (2018.10.3-2018.10.4)] 2018年国际应用工程会议(ICAE) - 基于视觉的监控摄像头火焰检测系统
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[2018年IEEE国际应用工程会议(ICAE) - 印度尼西亚巴淡岛 (2018.10.3-2018.10.4)] 2018年国际应用工程会议(ICAE) - 基于视觉的监控摄像头火焰检测系统
DOI：10.1109/INCAE.2018.8579405
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
火焰探测系统对开发火灾早期预警系统具有重要作用。传统火灾探测系统通常采用热探测器，由于需要较长时间检测温度变化，往往无法及时发现火情。利用摄像头作为图像扫描传感器，具有识别火焰形状或颜色的潜力。本研究旨在基于LabVIEW中的Vision Assistant工具，运用图像增强、分割和滤波方法构建图像处理火焰探测系统。该系统以30帧/秒的帧率和1024×768的分辨率运行，检测准确率可达98%。
作者：
Dedy Slamet Riyadi，Siti Aisyah
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