一种消防机器人火源定位及自动跟踪系统

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.

关键词：火焰检测、视频图像、火源定位、自动跟踪、深度学习、消防机器人

所属期刊栏目：42

分类号：X913.4;TP183(安全科学基础理论)

资助基金：国电南瑞科技项目524608220021

在线出版日期：2023-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：966-971