（定稿）农八师142团生活垃圾处理工程建设项目建议书（喜欢就下吧）

图火焰颜色分布图首先，根据火焰与众不同的特征，以上的火焰早期产生的火焰颜色都分布在红到黄的范围内，可以由空间经过简单比较计算得到。

可以看出，任何图像中只要满足且的颜色都可以看作火焰。

然而这样仅仅能够作为最初始的筛选手段排除最不可能是火焰的物体，因此这样误报率会很高。

根据统计分析，绝大部分的火焰颜色在空间的值可以缩小到更小的范围，根据具体的场景，可以在三个不同的通道设定不同的阈值来检查火焰区域，般情况下，火焰满足∩∩故可以由以下规则判断个像素是否具有火焰的颜色∩∩若同时满足以上三个条件，则可以判定为火焰区域。

火焰的尖角特征火焰的早期是种不稳定且不断发展的，面积是连续增大的。

面积判据通过面积连续增大的特性来判断是否是火焰，但存在以下明显缺陷当照明灯等物体由熄灭到点亮或者向着摄像头运动时，其面积也是连续增大的。

因此，单独使用面积判据是不可靠的。

边缘抖动是早期火焰的重要特征，它与面积判据联合工作可以克服面积判据的不足，使火焰监控更加可靠和准确。

不稳定的火焰本身有很多尖角，尖角的计算首先要利用图像分割和边缘增强技术把原始图像转换为数字图像，然后对图中各部分进行识别和计算。

火焰边缘抖动的个明显表现就是火焰的尖角数目呈现出无规则的跳动。

因此，可以采用个基于边缘抖动的火灾判据尖角判据。

实现尖角判据的主要问题有两个是尖角的识别算法是如何确定尖角跳动的阈值，即找到早期火焰与其它发光物体尖角跳动特性的区别。

尖角的识别过程分为分割特征提取识别。

分割。

分割的目的是将目标图像从背景中分离出来。

边缘增强与提取。

对分割后的图像进行边缘增强，将真实轮廓勾勒出来，可大大减少数据量，便于进步的处理。

特征点的提取和尖角的判别。

提取的目标特征主要是几何形状特性，即目标的高度宽度体态比及面积等，由于火焰的识别是种动态的目标识别，每个几何形状特征都没有固定的值，而只能给出个合适的范围。

④特征点首先是它的顶点。

对火焰尖角来说，尖角的顶点可能是多个点，所以特征点也就为多个。

尖角的另个特征是尖，给人的视觉效果是狭而长，这要求尖角的体态要符合定的标准，尖角左右两边的夹角应满足定的条件。

在计算机中尖角是由系列的点组成的，令尖角中行的亮点数为，上行的亮点数记为，要求尖角狭长可以通过控制的值来实现。

另外，对尖角的宽度和高度也有限制。

尖角的宽度应该有个上限，以避免重复记数，提高尖角检测较模糊，噪声点较多，且出现对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。

阈值分割的优点是计算简单运算效率较高速度快。

在重视运算效率的应用场合，它得到了广泛应用。

火焰直方图统计直方图是统计学中的术语，图像处理技术引用了这概念，主要用来说明图像各亮度像素的分布情况。

它反映了幅图像中不同亮度等级像素所占的比例，可以看出各亮度像素数的多少和它的分布，其形状可以提供许多关于火焰状态的线索。

在图像处理中所说的直方图是指灰度直方图，描述的是图像中具有该灰度值的像素个数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标是该灰度出现的概率。

任意幅图像旦以直方图表示，图像的空间位置信息全部隐去，直方图只展示具有灰度的像素相对数目，并不提示像素原来处于图像的哪个位置图原灰度图直方图火焰图像增强显示图像增强即用来增强图像的些特征，以用于作进步的分析或显示。

图像增强技术可以主观地改善图像的质量。

因此，图像增强技术是为了改善图像感官质量而采取的种方法。

它主要通过增强图像对比度等方法来实现。

如对比度的增强是用来使对比度低的图像更容易显现其特征，而对比度低的可能原因包括光线不足图像感应器的动态范围不够等。

图像增强的过程本身并没有增加原始资料所包含的信息，仅仅是把图像些部分的特征更加强调罢了。

火焰图像存在灰度以及各色分量相对集中的特点，为了能准确观察火焰动态变化，需对火焰图像作增强显示处理。

灰度均衡有时也称直方图均衡，是种通过重新均匀的分布各灰度值来增强图像对比度的方法，即输出的直方图是平的。

下图为经过灰度均衡变换后示意图，与上图即中的图的灰度相对集中，图像对比不强相比，可以发现经过灰度均衡后灰度分布分散，图像对比度增强。

直方图变换及图像增强程序如下，图增强后图像图直方图本章小结本章主要介绍了几个数字图像概念及数字图像预处理步骤，为火焰识别做了铺垫。

火焰识别，就是要通过软件处理，能够根据提取的火焰特征来判断火焰图像的目的，所以，图像处理尤为重要，通过把采集好的图像转化灰色图，二值图，并且通过各种去噪方法，优化图像。

第四章火焰识别静态特征检测颜色识别色彩空间在颜色模型中，图像般由三个图像分量组成，每个分量图像都是其原色图像。

在空间，用以表示每像素的比特数叫做像素深度。

其中每幅红绿蓝图像都是副比特图像，所以每个彩色像素值三个组称为比特深度。

色彩模式使用模型为图像中每个像素的分量分配个范围内的强度值。

图像只使用三种颜色，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕边缘间断。

同时使用检测算子进行垂直和水平方向的提取，发现水平方向的检测结果好于垂直方向。

为了得到连续且平滑的目标边界，以便后续处理，本文最终选取算子检测边缘。

图算子处理的图像原灰度图经算子处理过的图像图边缘检测的图像原灰度图经边缘检测过的图像火焰区域增长性检测火焰还有个显著的动态特性，就是火焰区域面积是不断变化的，在火灾初期面积是不断增大的即火焰区域的增长性，由火焰颜色提取的火焰区域的增长率为是第帧的火焰面积，是第其中，且为整数帧的火焰面积，在数字图像处理中面积可以用像素的和来代表，时间间隔用贞数代表，所以上式可以表示成是第帧图像中火焰区域的像素和，是第帧火焰区域的像素和，因此为从帧到帧的火焰区域像素的增长率，为了得到更可靠的增长率，采用平均增长率，公式如下此处设置个阈值，若，则可确定为火焰区域其中有实验统计得出，否则认为区域具有火焰颜色，但不是火焰。

本章小结本章主要介绍了几种火焰识别的方法，识别火焰，首先要清楚火焰的静态特征，动态特征。

静态特征主要通过火焰颜色，火焰形状来识别动态特征主要通过火焰频，像道理，是他们的无私奉献让我们的社会进步使我们的文化得到传承。

在这里再次感谢我的父母，我的祖国，以及我们可爱的老师，程器将调试好的程序固化到单片机中硬件调试检查线路应焊接无误电源电路调试断开负载用万用表测量的脚应有电压先不装入单片机用短路线把插座的脚接地调整和的安装位置和角度，测量插座的脚电压当和之间无遮挡时脚电压为伏，有遮挡时为伏用相同方法反复调整其他几对红外收发管的位置和角度使插座的各脚的电压符合要求将固化好程序的插入电路中的插座上接上电源即可工作结论通过这两个月的毕业设计，我从中学到了很多以前我没学好的知识。

从最初的茫然，到后来的得心应手其中有太多的过程值得回味。

始进入设计电路阶段，我开始到网上资料，可方向不明确的我，不知道选择什么样的电路，才能把做出红外报警。

问题出来了，我该怎么办呢我要怎样设计我的电路呢就在我不知道怎么办时，这时我想到了找老师。

对以思维混乱的我，老师的话给了我非常大的启发现在你需要实现的红外报警器的功能是什么，根据你的需要设计每部分电路。

老师的话提醒了我做事不能好高骛远，在接下来的段时间我先是上网查看别人的红外报警器的设计思路。

在观看他人设计的时候我发现虽然红外报警器有着很大的前景但是大多素的普通人对红外报警器的了解并不够，所以他们往往不会选择购买红外报警器就更别提区分其中的好坏了。

最终我将我的红外报警器定位在个适用于普遍大众的基础上，并且功能简单实用价格便宜不易损坏。

最终我将简单的红外报警功能与门铃功能集合到我的红外报警器中。

在电路的设计中我采用了模块化设计的思路针对具体的功能，设计电路模块在整合修改，经过最简答功能的实现到多步骤功能的统最终完善整体电路的设计方案。

在方案确定以后我网购了所需的元件，安装并调试电路。

在调试电路的过程中我遇到课很多的问题，如接线红外发射管件装反等。

其中有个问题靠自己的能力始终没有解决，在老师的帮助下终于解决了上电瞬间电路自锁的问题。

原来是三极管级反向击穿的问题，三极管作为种非线性元器件它和其它的些非线性元器件的使用和调试需要我们更加丰富的基础知识和灵活的思路。

在这次毕业设计的过程中它检验了我两年的来的学习，是对我所学知识的次整合更开阔了我的眼界。

参考文献刘慰模拟电子技术基础北京北京理工大学出版社任德齐低频电子技术重庆重庆大学出版社，金泽滇，刘毅坚低频电子线路北京国防科技大学出版社，陈大钦电子技术基础模拟部分北京高等教育出版社，付家才电子工程实践技术化学工业出版到有人闯入时就由输出高低电平间隔的脉冲信号去驱动声光报警电路产生声光报警这可通过使口每隔取反次实现而时间可通过让定时器工作于定时方式重复定时十次实现用工作寄存器作循环计数器初值为采用中断方式编程整个软件由主程序和中断服务程序两部分构成主程序主要功能是对系统进行初始化和对系统进行监视看是否有人闯入其程序流程图如图所示程序清单如下转向主程序定时器中断八转向中断服务程序设置堆栈栈底设置循环计数器初值设置口为正常状态使发红外光设为定时方式设置定时初率上重现种颜色。

图火焰颜色分布图首先，根据火焰与众不同的特征，以上的火焰早期产生的火焰颜色都分布在红到黄的范围内，可以由空间经过简单比较计算得到。

可以看出，任何图像中只要满足且的颜色都可以看作火焰。

然而这样仅仅能够作为最初始的筛选手段排除最不可能是火焰的物体，因此这样误报率会很高。

根据统计分析，绝大部分的火焰颜色在空间的值可以缩小到更小的范围，根据具体的场景，可以在三个不同的通道设定不同的阈值来检查火焰区域，般情况下，火焰满足∩∩故可以由以下规则判断个像素是否具有火焰的颜色∩∩若同时满足以上三个条件，则可以判定为火焰区域。

火焰的尖角特征火焰的早期是种不稳定且不断发展的，面积是连续增大的。

面积判据通过面积连续增大的特性来判断是否是火焰，但存在以下明显缺陷当照明灯等物体由熄灭到点亮或者向着摄像头运动时，其面积也是连续增大的。

因此，单独使用面积判据是不可靠的。

边缘抖动是早期火焰的重要特征，它与面积判据联合工作可以克服面积判据的不足，使火焰监控更加可靠和准确。

不稳定的火焰本身有很多尖角，尖角的计算首先要利用图像分割和边缘增强技术把原始图像转换为数字图像，然后对图中各部分进行识别和计算。

火焰边缘抖动的个明显表现就是火焰的尖角数目呈现出无规则的跳动。

因此，可以采用个基于边缘抖动的火灾判据尖角判据。

实现尖角判据的主要问题有两个是尖角的识别算法是如何确定尖角跳动的阈值，即找到早期火焰与其它发光物体尖角跳动特性的区别。

尖角的识别过程分为分割特征提取识别。

分割。

分割的目的是将目标图像从背景中分离出来。

边缘增强与提取。

对分割后的图像进行边缘增强，将真实轮廓勾勒出来，可大大减少数据量，便于进步的处理。

特征点的提取和尖角的判别。

提取的目标特征主要是几何形状特性，即目标的高度宽度体态比及面积等，由于火焰的识别是种动态的目标识别，每个几何形状特征都没有固定的值，而只能给出个合适的范围。

④特征点首先是它的顶点。

对火焰尖角来说，尖角的顶点可能是多个点，所以特征点也就为多个。

尖角的另个特征是尖，给人的视觉效果是狭而长，这要求尖角的体态要符合定的标准，尖角左右两边的夹角应满足定的条件。

在计算机中尖角是由系列的点组成的，令尖角中行的亮点数为，上行的亮点数记为，要求尖角狭长可以通过控制的值来实现。

另外，对尖角的宽度和高度也有限制。

尖角的宽度应该有个上限，以避免重复记数，提高尖角检测较模糊，噪声点较多，且出现对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。

阈值分割的优点是计算简单运算效率较高速度快。

在重视运算效率的应用场合，它得到了广泛应用。

火焰直方图统计直方图是统计学中的术语，图像处理技术引用了这概念，主要用来说明图像各亮度像素的分布情况。

它反映了幅图像中不同亮度等级像素所占的比例，可以看出各亮度像素数的多少和它的分布，其形状可以提供许多关于火焰状态的线索。

在图像处理中所说的直方图是指灰度直方图，描述的是图像中具有该灰度值的像素个数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标是该灰度