基于机器视觉的火灾安全监控理论与方法


袁非牛 教授、博导

 

 
主讲人: 袁非牛  教授、博导 
时间:2016年10月13日9:30
地点: 奉贤校区4D-100 
举办单位: 信息与机电工程学院
 
主讲人简介:
袁非牛,博士,教授,博导,CCF会员,IEEE高级会员。1998和2001年分别获得合肥工业大学学士和硕士学位,2004年获得中国科学技术大学博士学位。2004~2006年,在中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室从事博士后科研工作。2010~2012年,在新加坡科学技术研究局(A*STAR), 新加坡生物医学成像研究所(SBIC),任高级研究员(Senior Research Fellow)。2011年被评为江西省高校中青年骨干教师。2013年被评为南昌市科技创新领军人才“洪城特聘专家”。2014年被评为江西省青年科学家培养对象。主要研究方向为医学图像处理、3D可视化、3D重建、图像处理与模式识别、视频图像分析和视频烟雾检测等。主持国家自然科学基金、江西省高校科技落地计划、国家科技支撑子专题、中国博士后基金、江西省自然科学基金、教育厅科技项目等项目。在IEEE Transactions on Biomedical Engineering、Pattern Recognition、Pattern Recognition Letters、Digital Signal Processing、Fire Safety Journal、Information Science等期刊或会议上发表论文50余篇。授权国内发明专利2项,申请1项国际PCT发明专利。现为江西省十二五重点学科“计算机科学与技术”学科带头人,“图像处理与智能信息处理”创新团队负责人、智能信息处理研究所所长等。 

内容提要: 
火灾监控事关人们生命和财产等重大安全。现有光电、离子型探测能够精确地检测到火灾的发生。但是,传统火灾监控技术存在监控范围小、响应速度慢等难以解决的缺陷,无法在一些特殊场合的应用,例如高大空间、室外和存在粉尘的恶劣环境等。为了克服传统技术存在的难题,科研人员转而研究基于机器视觉的火灾监控理论、技术。这是一种模拟类似人眼识别火灾的探测技术,具有响应速度快、监控范围广且非接触不易失效等优点。分析、回顾现有基于机器视觉的火灾识别方法,包括图像火焰检测和图像烟雾检测。介绍一些方法基本原理、技术细节等,并阐述存在的优缺点,并提出可能的改进方向。对基于机器视觉的火灾探测可能的发展方向进行展望。 

发布者: 网站管理员
发布日期: 2016/10/11
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