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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于视频的火灾检测方法研究及实现
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基于视频的火灾检测方法研究及实现
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·选题背景和意义第9-11页
   ·研究和发展状况第11-12页
     ·国内火灾探测技术的发展现状第11页
     ·人工神经网络火灾探测技术的发展现状第11-12页
   ·本课题的主要研究工作第12-14页
第2章 基于视频的火灾探测技术基础第14-24页
   ·图像在计算机中的颜色模型第14-17页
     ·颜色模型第14-17页
   ·腐蚀和膨胀第17-18页
     ·基本概念第17页
     ·开闭运算第17-18页
   ·人工神经网络和火灾图像探测技术第18-23页
     ·人工神经网络的特点第20-21页
     ·人工神经网络的基本模型第21-23页
   ·本章小节第23-24页
第3章 火灾图像的预处理第24-30页
   ·火灾图像滤波第24-26页
     ·中值滤波第24-25页
     ·最小均方误差滤波(维纳滤波)第25-26页
   ·火灾图像前景目标的提取第26-27页
   ·火灾图像的腐蚀和膨胀处理第27-28页
   ·火灾图像的灰度化处理第28-29页
   ·本章小节第29-30页
第4章 火灾图像的特征提取分析第30-43页
   ·火焰图像特征来源第30-31页
   ·特征提取原则第31-32页
   ·火焰图像特征的提取第32-42页
     ·火焰图像区域增长性特征第32-33页
     ·火焰图像的颜色特征第33-36页
     ·基于灰度共生矩阵法的纹理特征第36-38页
     ·火焰像素强度变化特征第38-39页
     ·火焰形体变化特征第39-41页
     ·火焰灰度直方图特性第41-42页
   ·本章小节第42-43页
第5章 基于BP 神经网络的火灾探测第43-51页
   ·BP 神经网络的网络结构第43-46页
     ·神经网络的输入层第43-44页
     ·神经网络的隐层第44-45页
     ·神经网络的输出层第45-46页
   ·BP 神经网络的模型的运行第46页
   ·BP 神经网络算法步骤第46-49页
   ·BP 神经网络的生成第49-50页
   ·本章小节第50-51页
第6章 系统测试第51-57页
   ·系统工作流程第51页
   ·仿真布局第51-55页
   ·基于BP 神经网络的火灾探测测试第55-56页
   ·本章小结第56-57页
总结第57-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页
附录A(攻读硕士学位期间发表的论文)第63-64页
附录B 部分程序源代码第64-75页

 
 
论文编号BS564517,这篇论文共75
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