利用OpenCV的火源定位与检测系统：结合红外与双目视觉

本文主要探讨了基于计算机视觉技术的火情定位及检测系统，该系统针对传统火灾检测系统因环境影响而导致效果不佳的问题，利用图像处理技术、红外基础理论和双目立体视觉测距理论，结合开源计算机视觉库OpenCV进行设计和实现。系统通过红外测温、轴向比判别、内外焰判别和形状不规则判别等算法，能够准确检测和报警火灾燃烧时的典型图像特征。同时，系统应用双目视觉定位原理对火源进行定位和跟踪，实验证明其在火灾检测和火源定位方面的性能优异。 首先，传统的火灾检测系统通常依赖接触式传感器，但在恶劣环境下易受环境限制和干扰，无法有效检测火灾。而基于图像处理的火灾检测技术则避免了这种限制，它利用光传播原理，通过对火焰图像特征的分析，实现非接触式的火灾预警。这种方法在现代火灾探测领域逐渐成为研究重点。 文章中提到的系统设计结合了红外基础理论，红外测温是检测火源温度的关键，能够实时监测火势变化。轴向比判别和内外焰判别则是通过对火焰形状的分析，识别火焰特征，有效区分火焰与其他热源。形状不规则判别算法则有助于识别出火灾特有的不规则燃烧形态，提高检测准确性。 其次，系统采用了OpenCV库，这是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源工具，包含丰富的图像处理和模式识别函数，为火源定位提供了强大的支持。双目立体视觉测距理论在此基础上被用于火源定位，通过计算两个不同视角下火源的视差，可以精确计算出火源的距离和位置，实现火源的三维定位。 实验结果表明，该系统在火灾检测和火源定位方面表现出良好的性能，可以有效地提供早期火警信号，并对火源进行精确定位，为火灾的及时扑救提供了技术支持。此外，该系统的设计和实现为其他类似火灾检测系统的开发提供了参考。 基于计算机视觉的火情定位及检测系统克服了传统火灾检测系统的局限性，结合了红外技术和双目视觉定位，提高了火警检测的准确性和火源定位的精度，对于提升火灾防范水平具有重要意义。这一技术的应用不仅限于电力行业，也可推广到其他需要火灾预警和安全监控的领域，例如工业生产、建筑安全和森林防火等。