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免费开源项目文档：基于HSV颜色空间和形态学特征的火灾与烟雾智能检测系统

news 2026/6/30 14:24:03

摘要：随着城市化进程的加快，建筑密度不断增大，火灾事故频发，给人民生命财产安全带来了严重威胁。传统的火灾探测器主要基于温度传感器或烟雾浓度传感器，其工作原理依赖于火灾燃烧产物在空间中的扩散与积累，存在响应时间慢、监测范围有限、易受环境气流干扰等固有缺陷，难以满足大空间、开放式场所的早期火灾预警需求。基于计算机视觉的火灾检测方法通过分析监控图像中火焰与烟雾的视觉特征，能够在火灾发生的初期实现快速、远距离、非接触式的探测，已经成为火灾安全领域的研究热点。

内容简介

本文提出了一种基于HSV颜色空间和形态学特征的火灾与烟雾智能检测系统。针对火焰检测，本文提出基于HSV颜色空间的多阈值联合过滤方法，通过色调、饱和度与明度三个通道的约束精确定位火焰候选区域，并结合面积、长宽比与连通域分析剔除误检；针对烟雾检测，本文设计了低饱和度特征提取算法，结合形态学开闭运算去除噪声，并通过圆形度等形状规则性指标排除非烟雾干扰；在此基础上，本文基于MATLAB App Designer开发了图形用户界面，支持图像与视频双模式实时检测，并提供基于检测区域数量与面积占比的三级危险等级评估机制。

实验结果表明，本系统对火焰检测的准确率达到92.5%，对烟雾检测的准确率达到88.3%，平均单帧检测时间小于0.5秒，能够满足实时监控的需求。系统具有部署简单、成本低廉、检测准确、可解释性强等优点，可广泛应用于家庭、办公楼、工厂、仓库等场所的火灾早期预警。

文档概述

文档信息

版本：初稿
页数：37页
字数：18740个字
格式：word（可编辑）
图表：9张图、4张表、19个公式
参考文献：15篇（来源：知网可查）

文档目录

第一章绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 火焰检测研究现状 2
1.2.2 烟雾检测研究现状 3
1.3 本文主要工作 4
1.4 论文组织结构 4
第二章相关理论与技术 6
2.1 颜色空间理论 6
2.1.1 RGB颜色空间 6
2.1.2 HSV颜色空间 6
2.2 形态学图像处理 7
2.2.1 腐蚀与膨胀 7
2.2.2 开运算与闭运算 8
2.3 图像分割技术 8
2.4 连通区域分析 9
2.5 本章小结 9
第三章火焰检测算法设计 10
3.1 火焰颜色特征分析 10
3.2 基于HSV的火焰提取 10
3.3 形态学特征过滤 11
3.3.1 长宽比过滤 11
3.3.2 圆形度过滤 11
3.4 算法流程与实现 12
3.5 本章小结 12
第四章烟雾检测算法设计 14
4.1 烟雾特征分析 14
4.2 低饱和度特征提取 14
4.3 形态学噪声去除 15
4.4 形状规则性过滤 15
4.5 算法流程与实现 15
4.6 本章小结 16
第五章系统设计与实现 17
5.1 系统总体架构 17
5.2 图形用户界面设计 18
5.3 图像检测模块 19
5.4 视频检测模块 19
5.5 危险等级评估 20
5.6 结果保存功能 20
5.7 本章小结 21
第六章实验结果与分析 22
6.1 实验环境与数据集 22
6.2 火焰检测实验 23
6.3 烟雾检测实验 24
6.4 综合性能评估 25
6.5 与其他方法对比 26
6.6 本章小结 27
第七章总结与展望 28
7.1 工作总结 28
7.2 创新点 28
7.3 不足与展望 29
参考文献 30
致谢 31