火焰检测论文开题报告文献综述

火焰检测论文开题报告文献综述

导读:本文包含了火焰检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献,主要关键词:火焰,神经网络,卷积,向量,特征,硫酸,挥发性。

火焰检测论文文献综述写法

李哲,马述清[1](2019)在《火焰检测信号传输系统的设计》一文中研究指出火焰检测信号传输系统主要由火焰检测前端、手持终端、安放装置组成。火焰检测前端、手持终端、安放装置的设计主要包括电控部分与机械部分。电控部分的设计包括火焰检测模块、主控模块、通讯模块、显示模块的设计。机械部分的设计主要包括电动旋转台的设计。(本文来源于《吉林工程技术师范学院学报》期刊2019年12期)

李莹,李忠,李海洋,孙可可[2](2019)在《结合颜色空间和CNN的火焰检测》一文中研究指出为了快速准确地对图片中的火焰进行分割检测,消除灯光等疑似火焰区域的干扰,提出基于RGB和HSV颜色空间的火焰检测模型并结合CNN提取火焰轮廓。通过观察RGB叁分量在颜色直方图中的分布特征,制定新的约束条件,并结合HSV颜色空间,消除复杂背景对其进行的干扰,最后利用CNN对提取出火焰轮廓进行分类检测,进一步消除对灯光等疑似火焰区域的误检。实验结果表明,该算法可以准确地检测出火焰区域,降低了误检率。(本文来源于《计算机时代》期刊2019年12期)

田正林,余岳峰,朱小磊,王宇,张忠孝[3](2019)在《基于图像处理的燃气火焰稳定性检测试验研究》一文中研究指出基于燃气燃烧试验台,利用工业电荷耦合器件(CCD)相机获取不同工况下的扩散火焰与预混火焰图像,通过选择合适的图像处理算法获得表征火焰形状、位置和亮度等特征的6个特征量。以不同类型火焰的6个特征量数据为训练样本,通过支持向量机的分类方法对程序进行分类训练,并在燃烧试验台上进行实时监测和稳定性判断。结果表明:各类型火焰检测正确率在99%以上。(本文来源于《动力工程学报》期刊2019年10期)

严波,杨可军,操松元,陈璐,方登洲[4](2019)在《异步近红外传感器在火焰检测中的应用》一文中研究指出由于常用于火焰探测的红外(IR)摄像机或微测辐射热计存在响应速度偏慢和价格昂贵的缺陷,文中提出利用定制异步尖峰图像传感器实现对火焰的快速监测。基于具有良好的时间分辨率、高动态范围和低数据冗余等特征的异步尖峰图像传感器,适用于传感器异步输出的火焰检测算法。通过对传感器测量的实验数据与用传统设备获得的数据结果表明,异步尖峰传感器具有极好的火焰分析和监测潜力。(本文来源于《信息技术》期刊2019年09期)

葛红,徐伟程,闫勇,卢钢[5](2019)在《基于数字图像处理的生物质混燃火焰稳定性检测方法》一文中研究指出低质燃料或混合燃料(如煤粉+生物质等)的燃烧常常出现火焰不稳定现象,导致燃烧效率低、NOx排放量偏高等。由于燃烧器火焰本身的复杂性和现有检测方法的局限性,目前还无法对火焰的稳定性进行定量检测和评估。本文提出一种基于数字图像处理的生物质混燃火焰检测及稳定性评价方法。该方法定义了一个在[0,1]范围内连续取值的通用火焰稳定指数,并采用数字CCD相机采集火焰图像信息,通过图像分析提取火焰长度/高度、亮度、温度、闪烁频率等特征参数,经过对火焰特征参数进行统计分析和数据融合,求得火焰稳定指数,实现火焰稳定性的定量检测和评估。在生物质燃烧试验台对玉米芯、麦秸、柳木和花生壳4种不同生物质两两混合形成的3种混合生物质燃料进行了燃烧试验。试验结果表明定义的火焰稳定指数能够有效表征火焰燃烧状态。(本文来源于《热力发电》期刊2019年09期)

陈蓉,汪鑫[6](2019)在《气相色谱火焰光度法检测膏霜类化妆品中硫酸二甲酯和硫酸二乙酯残留量》一文中研究指出目的:建立气相色谱-火焰光度检测器(FPD)测定膏霜类化妆品中硫酸二甲酯和硫酸二乙酯的残留量。方法:采用Agilent DB-WAX毛细管柱(30 m×0.53 mm,1.00μm),火焰光度检测器(FPD),氮气为载气,程序升温进行测定。结果:硫酸二甲酯和硫酸二乙酯均在0.08~1.2μg·ml~(-1)浓度范围内线性关系良好,相关系数分别为0.999 1和0.998 2,平均回收率分别为94.3%(RSD=2.7%,n=18)和93.5%(RSD=3.1%,n=18),方法检测限分别为0.31μg·ml~(-1)和0.25μg·ml~(-1)。结论:该方法简单、快速、结果准确,可用于膏霜类化妆品中硫酸二甲酯和硫酸二乙酯残留量的测定。(本文来源于《中国药师》期刊2019年09期)

张楠波,俞孟蕻,黄炜亮,李袁[7](2019)在《结合显着性的视频火焰检测》一文中研究指出论文针对传统火焰颜色检测上存在的模型缺陷,提出一种基于RGB颜色通道的高斯分布模型。根据火焰图像R通道像素值分布在其平均值周围的不对称程度定义一种火焰图像的偏度。然后引入了自下而上的视觉显着性概念,先从视频帧序列火焰图像中求得图像的局部显着性,全局显着性,稀疏显着性这叁个初阶段图像特征图谱,对这叁个求得特征图谱进行加权融合,得到的综合火焰显着性图来表征火焰的候选区域。最后提取火焰的空间结构,区域几何等特征,用支持向量机进行最终的分类判别。实验结果表明,论文算法准确率较高,且抗干扰能力强。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年08期)

曲娜,王建辉,陈琦华[8](2019)在《基于YCbCr颜色空间和BP神经网络的火焰图像检测》一文中研究指出根据火灾燃烧时会产生红色光和蓝色光的火焰的特性,采用具有亮度和红、蓝2种颜色信息的YCbCr彩色空间提取火焰特征.采用BP神经网络建立火灾检测模型,YCbCr所提取的亮度分量和红、蓝2个颜色分量作为神经网络的输入.利用100组样本图像训练神经网络模型,通过反向传播来改变神经网络的权值和阈值,从而减小误差.利用10组火灾样本图像和10组干扰样本图像验证模型的有效性.(本文来源于《沈阳大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期)

黄文锋,徐珊珊,孙燚,周兵[9](2019)在《基于多分辨率卷积神经网络的火焰检测》一文中研究指出采用一种基于多分辨率卷积神经网络的火焰检测算法对真实场景中的火焰目标进行检测.该算法以BN_Inception网络为基础架构,采用不同分辨率的神经网络互补学习复杂场景中火焰的多尺度视觉特征,同时该算法重点关注检测目标场景的背景环境、局部目标和整体布局等特征.使用该算法在构造的涵盖大多数真实场景的火焰数据集上进行测试,实验结果表明,提出的算法能够取得更好的检测效果,并在实际场景中得到了有效验证.(本文来源于《郑州大学学报(工学版)》期刊2019年05期)

许武光,吴武杰,许俊斌,王帆寿,陈玲[10](2019)在《浅析挥发性有机物氢火焰检测仪的发展》一文中研究指出浅析便携式挥发性有机物氢火焰检测仪在化工工业泄露方面的重要作用,为确保分析数据的准确性和计量溯源性,本文探讨了该类仪器的计量特性,并对相关问题进行了说明,总结了该仪器校准过程的经验,为未来制定或修订相关国家校准规范提供一定的支撑。(本文来源于《广东化工》期刊2019年13期)

火焰检测论文开题报告范文

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

为了快速准确地对图片中的火焰进行分割检测,消除灯光等疑似火焰区域的干扰,提出基于RGB和HSV颜色空间的火焰检测模型并结合CNN提取火焰轮廓。通过观察RGB叁分量在颜色直方图中的分布特征,制定新的约束条件,并结合HSV颜色空间,消除复杂背景对其进行的干扰,最后利用CNN对提取出火焰轮廓进行分类检测,进一步消除对灯光等疑似火焰区域的误检。实验结果表明,该算法可以准确地检测出火焰区域,降低了误检率。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

火焰检测论文参考文献

[1].李哲,马述清.火焰检测信号传输系统的设计[J].吉林工程技术师范学院学报.2019

[2].李莹,李忠,李海洋,孙可可.结合颜色空间和CNN的火焰检测[J].计算机时代.2019

[3].田正林,余岳峰,朱小磊,王宇,张忠孝.基于图像处理的燃气火焰稳定性检测试验研究[J].动力工程学报.2019

[4].严波,杨可军,操松元,陈璐,方登洲.异步近红外传感器在火焰检测中的应用[J].信息技术.2019

[5].葛红,徐伟程,闫勇,卢钢.基于数字图像处理的生物质混燃火焰稳定性检测方法[J].热力发电.2019

[6].陈蓉,汪鑫.气相色谱火焰光度法检测膏霜类化妆品中硫酸二甲酯和硫酸二乙酯残留量[J].中国药师.2019

[7].张楠波,俞孟蕻,黄炜亮,李袁.结合显着性的视频火焰检测[J].计算机与数字工程.2019

[8].曲娜,王建辉,陈琦华.基于YCbCr颜色空间和BP神经网络的火焰图像检测[J].沈阳大学学报(自然科学版).2019

[9].黄文锋,徐珊珊,孙燚,周兵.基于多分辨率卷积神经网络的火焰检测[J].郑州大学学报(工学版).2019

[10].许武光,吴武杰,许俊斌,王帆寿,陈玲.浅析挥发性有机物氢火焰检测仪的发展[J].广东化工.2019

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