科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
传统的消防机器人受限于火源检测和定位技术，检测和定位精度受环境影响较大，导致效果较差，部署复杂且智能化程度不高。针对这一问题，基于深度学习，结合视频图像处理技术,设计并实现了一套火焰检测、定位及自动跟踪灭火系统。该系统采用高实时深度学习模型进行火灾检测，通过计算和比较图像的结构相似度，结合火焰的动态特征对误报进行排除，进一步提高了检测精度。同时，引入基于冗余图像分割的二次检测，提高小目标火源的检测率，有效增加了消防机器人的检测灭火距离。此外，利用单目相机对火源进行定位跟踪，部署简单。试验结果表明，该系统提升了火焰检测的精度和检测距离，具有良好的实时性，能够满足复杂环境的消防机器人自动灭火。
-
单位国网电力科学研究院; 国电南瑞科技股份有限公司
