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实验室机器人火灾风险智能视觉预警研究

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由于已有方法未提取实验室火灾风险图像特征点,导致传统方法存在预警延误和预警结果不准确等问题.为此,提出新的实验室机器人火灾风险智能视觉预警方法.通过摄像头采集实验室火灾图像,采用Sobel边缘检测算法和Hough算法分别提取实验室火灾图像的边缘和边缘的直线特征,提取实验室火灾风险特征点.根据火灾特征,采用单目视觉的针孔模型计算火灾风险发生的位置,进而实现实验室机器人火灾风险智能视觉预警.仿真分析结果表明,所提方法能够及时发现实验室火灾风险,同时可实现快速报警.
Research on Intelligent Visual Early Warning of Laboratory Robot Fire Risk

徐建明、徐达明

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仲恺农业工程学院实验室,广东 广州 510225

广东工业大学信息工程学院,广东 广州 510090

实验室 机器人 火灾风险 智能视觉预警

2019年度研究项目

D119205A0

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.385(3)
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