红外火灾图像识别技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

火灾作为一种突发性灾害，对人类的生命财产安全构成严重威胁。

传统的火灾探测方法往往存在响应速度慢、误报率高等问题，难以满足现代火灾预警的需求。

而红外图像识别技术凭借其非接触式测量、抗干扰能力强、能够全天候工作等优势，为火灾的早期探测和预警提供了新的解决方案。

2. 本选题国内外研究状况综述

红外火灾图像识别技术近年来发展迅速，国内外学者在火焰和烟雾特征提取、识别算法等方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在红外火灾图像识别领域展开了积极探索，在火焰和烟雾特征提取、识别算法等方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.红外图像基础知识：介绍红外辐射的基本原理、红外图像的特点以及红外图像的获取与处理方法，为后续研究奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步开展以下研究工作：1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解红外火灾图像识别的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为后续研究提供理论基础和参考依据。

2.特征分析与算法设计阶段：分析火焰和烟雾的红外辐射特性，研究其在不同环境和背景下的变化规律，并在此基础上，设计高效、准确的红外火灾图像识别算法。

3.系统设计与实现阶段：根据所设计的算法，选择合适的硬件平台和软件工具，搭建红外火灾图像识别系统，并进行软件开发和调试。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面取得创新：1.针对复杂环境下红外火灾图像识别问题，研究基于多特征融合的火灾识别方法，提高算法的鲁棒性和抗干扰能力。

2.探索深度学习技术在红外火灾图像识别中的应用，构建基于深度学习的火灾识别模型，并针对现有红外火灾图像数据集规模较小的問題，研究数据增强方法，以提高模型的泛化能力。

3.开发基于红外火灾图像识别的实验系统，并在实际场景中进行测试和评估，验证所提算法的有效性和实用性，为实际应用提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李晓磊, 孙华, 刘勇, 等. 基于深度学习的红外图像火焰识别算法研究[j]. 红外技术, 2020, 42(6): 548-556.

2.郭琳, 谢维信, 饶丰. 基于faster r-cnn的红外图像火灾检测方法研究[j]. 红外技术, 2021, 43(10): 955-962.

3.张宇, 陈钱, 陈强, 等. 基于改进yolov3的红外火灾烟雾检测算法[j]. 中国安全科学学报, 2021, 31(8): 157-163.