ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP HỆ THỐNG CẢNH BÁO CHÁY BẰNG VIDEO MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT BG Background CCTV Closed Circuit Television FG Foreground FPS Frame per second GUI Graphic User Interface HSV Hue Saturation Value JPEG Joint Photographic Experts Group MPEG Moving Picture Experts Group RGB Red Green Blue ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 6/50 CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG 1.1 Giới thiệu đề tài Cháy thảm họa xảy thời gian nào, nơi đâu để lại hậu vô nghiêm trọng không phát kịp thời Trong thực tế sống sản xuất, có nhiều nguồn nhiệt gây cháy Ví dụ như: lửa trực tiếp, lửa máy móc, lửa chất hóa học… Hiện này, tình hình cháy nổ nước ta diễn phức tạp Các vụ cháy nổ nhà máy xí nghiệp, chung cư… diễn ngày nhiều gây nhiều thiệt hại tài sản tính mạng người Vì vậy, vấn đề phát lửa hệ thống cảnh báo cháy sớm nhu cầu thiết yếu nhằm tăng cường khả phòng chống cháy nổ cho doanh nghiệp, cơng ty hộ gia đình Do đó, giới có nhiều nhà khoa học nghiên cứu để giải vấn đề Hiện nay, có nhiều cơng nghệ, kỹ thuật dùng để phòng chống chữa cháy như: dùng đầu báo cháy, thị giác máy tính… 1.2 Tình hình nghiên cứu Trong khoa học ngày phát triển, có nhiều cơng nghệ, kỹ thuật cảnh báo cháy chữa cháy nghiên cứu phát triển Hiện nay, có phương pháp chủ yếu dùng là: dùng loại cảm biến xử lý ảnh Trong thập kỷ qua, cảm biến khác phát triển, chẳng hạn cảm biến nhiệt độ cảm biến khói sử dụng để cảnh báo lửa dự báo cháy 1.1.1 Cảm biến nhiệt độ khói Cảm biến nhiệt độ: loại đơn giản nhất, cấu tạo gồm cảm biến nhiệt độ đo nhiệt độ khơng khí xung quanh mơi trường Ngưỡng nhiệt độ hoạt động tùy thuộc yêu cầu mà nhà sản xuất đưa Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 7/50 Hình 1-1: Cảm biến nhiệt độ thường dùng Cảm biến khói: Đầu báo khói quang học chế tạo theo nguyên lý khuếch tán hấp thụ ánh sáng phân tử khói ánh sáng truyền khơng khí Khói tạo đám cháy ảnh hưởng tới dòng ánh sáng truyền qua khơng khí Khói ngăn che khuất ánh sáng, nguyên nhân khiến tia sáng bị lệch khuất xạ Đầu báo khói quang học thiết kế dựa nguyên lý ánh sáng ảnh hưởng khói đến chúng Hình 1-2: Nguyên lý hoạt động đầu báo cháy quang học Dựa vào tính chia hệ thống cảnh báo cháy dùng cảm biến chia thành loại cụ thể Các hệ thống cảnh báo cháy lắp đặt tùy thuộc vào nhu cầu đối tượng sử dụng Với môi trường nhỏ hộ gia đình, việc cảnh báo cháy chữa cháy dễ quản lý Nhưng với công ty, nhà máy xí nghiệp hay chung cư việc cần biết xác vị trí cháy quan trọng khâu chữa cháy khắc phục hậu Đầu báo cháy thường: có khả phát cháy, khơng có khả xác định thơng số như: độ bẩn cảm biến, vị trí… Vì đầu báo thường sử Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 8/50 dụng lắp theo dạng kênh, có đầu báo cháy cho biết kênh cháy khơng xác định xác vị trí có cháy Hình 1-3: Đầu báo cháy thường hãng Hochiki Đầu báo cháy địa chỉ: khả báo cháy có khả tự động đo số thông số độ bẩn cảm biến, tình trạng thiết bị, định vị trí, gửi tủ trung tâm nhờ có nhớ EPROM thơng minh tích hợp đầu báo Hình 1-4: Đầu báo cháy địa Ưu nhược điểm hệ thống báo cháy dùng cảm biến: • Ưu điểm: đơn giản, dễ lắp đặt, cảm biến khói phát sớm • Nhược điểm: phát đám cháy xảy gần vị trí đặt cảm biến, độ xác khơng cao, khơng có hình ảnh trường cháy, vùng giám sát Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 9/50 nhỏ công tác điều tra nguyên nhân gặp nhiều khó khăn Thêm vào đó, việc ứng cứu chưa kịp thời nguyên nhân gia tăng thiệt hại đám cháy gây Do phương thức báo cháy chủ yếu điện thoại làm nhiều thời gian để xác minh lấy thông tin nên khâu chữa cháy hiệu không cao Nhận xét: Với phương thức sử dụng cảm biến khói lửa hình ảnh trường không ghi lại nên gây khó khăn việc điều tra, tìm ngun nhân Cùng với đó, hệ thống cảnh báo cháy báo có lửa gần nơi đặt cảm biến gây vấn đề việc cảnh báo phòng ngừa nên hậu khơng giảm thiểu tối đa 1.1.2 Thị giác máy tính Ngày với phát triển mạnh mẽ công nghệ xử lý ảnh, người ngày phát triển lĩnh vực thị giác máy tính nhằm giải vấn đề người, xã hội Phát lửa cảnh báo cháy không nằm vấn đề này, dùng cơng nghệ xử lý ảnh để phân tích phát cháy hồn tồn ngăn chặn, giảm thiểu thiệt hại gây vật chất người xảy vụ cháy Phương pháp cảnh báo cháy thị giác máy tính sử dụng camera giám sát lắp đặt sẵn để theo dõi xuất lửa khói nơi phạm vi giám sát camera Với phương pháp này, thông tin cung cấp sớm giúp quan chức có biện pháp xử lý cách kịp thời Cùng với đó, cơng tác điều tra ngun nhân thuận lợi có hình ảnh trường vùng giám sát phương pháp rộng phương pháp dùng đầu báo Ngọn lửa có tính chất đặc biệt màu sắc, chuyển động, hình dạng tăng trưởng hành động khói 1.3 Mục tiêu nhiệm vụ đề tài Trong đồ án tốt nghiệp này, em tập trung nghiên cứu giải thuật để phát cháy cách xác dựa vào tính chất màu sắc lửa Bên cạnh việc nhận dạng lửa dựa vào tính chất đưa chế Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 10/50 cảnh báo cháy phù hợp tùy theo mức độ cháy cho người dùng đưa hướng khắc phục cách hiệu để tránh thiệt hại nặng nề người tài sản Trong đề tài này, em dùng hình ảnh từ video thu từ camera an ninh Các camera gắn sẵn khu vực đông dân khu dân cư, khu công nghiệp… Sau thu đoạn video, chuỗi hình ảnh tách từ đoạn video Từ chuỗi hình ảnh này, em xử lý khoanh vùng khu vực bị nghi có cháy dựa đặc tính màu sắc lửa Sau khoanh vùng khu vực bị nghi có lửa, em đề biện pháp cảnh báo cháy Nội dung nghiên cứu đồ án tốt nghiệp gồm phần sau: • Tìm hiểu cơng nghệ, kỹ thuật phát cháy sử dụng • Tìm hiểu giải thuật việc phát lửa dựa vào mơ hình khơng gian màu để nhận dạng lửa • Xây dựng thu thập tập sở liệu bao gồm hình ảnh tĩnh chuẩn RGB để nhận dạng • Sử dụng mơ hình khơng gian màu RGB YCbCr để chọn ngưỡng tách ngưỡng cho liệu thu thập • Thực việc phát lửa thuật toán xây dựng mơ hình màu • Xây dựng hệ thống với giao diện, tính cảnh báo cháy phát cháy (phát loa, gửi tin nhắn, gọi điện thoại…) • Dùng giải thuật luồng quang kết hợp không gian màu để phân biệt vật thể khơng chuyển động có màu với lửa Do đề tài thực mức độ đánh giá giải thuật phát cháy qua video để cảnh báo cháy nên sở liệu sử dụng với hình ảnh rõ nét, mơi trường, ánh sáng, khơng bóng mờ… Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 37/50 Hình 4-2: Phân vùng đám cháy dựa vào điều kiện Sau tách vùng chứa lửa thành vùng riêng biệt, kết phân vùng hiển thị trực tiếp hình ảnh xử lý Hình 4-3: Kết lửa phân vùng hình ảnh Nhận xét: Kết thu cho thấy giải thuật cho kết phát vùng lửa tương đối xác, nhiên bên cạnh trương hợp sai thường rơi Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 38/50 vào trường hợp: vật thể khơng chuyển động có màu giống với màu lửa, hình ảnh khơng rõ nét, độ phân giải thấp, hình ảnh có độ sáng cao… Để khắc phục nhược điểm trên, giải thuật luồng quang sử dụng để phát vật thể khơng chuyển động có màu với lửa kết hợp với hệ màu Hình 4-4: Hình ảnh kết sử dụng giải thuật Optical Flow 1.13 Xây dựng giao diện GUI Hình 4-5: Giao diện GUI hệ thống Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 39/50 Hình 4-6: Kết với hình ảnh demo Hình 4-7: Kết cảnh báo cháy video 1.14 Kết xây dựng giải thuật Từ video đầu vào, phần mềm xử lý đưa kết với vùng lửa khoanh vùng Áp dụng giải thuật luồng quang để phát vật thể khơng thể chuyển động có màu với lửa, kết hợp với hệ màu kết xác Sau vùng lửa phát hiện, hệ thống phát cảnh báo qua loa trường, nhân viên trực phát xử lý tình kịp thời Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 40/50 Để đánh giá độ xác giải thuật, sở liệu bao gồm 60 mẫu video (30 giây/ video) sử dụng, cho kết bảng Bảng 5: Số liệu thông kê kết thực nghiệm ` Số mẫu Vùng video phát lửa Vùng phát lửa Vùng phát lửa Độ xác Ban đêm 20 140 nhầm thiếu 100% ánh sáng yếu Ban ngày, ánh 20 240 30 86.7% sáng vừa đủ Ánh sáng mạnh 20 220 43 80% Nhận xét: Với hệ thống cảnh báo cháy video, việc cảnh báo lửa vào ban đêm có độ xác cao hình ảnh bị yếu tố bụi ánh sáng mạnh ảnh hưởng Vào ban đêm, khu vực có lửa khu vực sáng nhất, sử dụng mơ hình màu YCbCr phát huy hiệu tốt Khi ban ngày, yếu tố bụi, ánh sáng mặt trời… giảm thiểu độ xác hệ thống Thuật tốn đơn giản, tính tốn nhanh điều làm phù hợp để sử dụng hệ thống cảnh báo cháy thời gian thực Hệ thống số điểm ảnh cảnh báo sai chưa tối ưu thông số ngưỡng Các thông số ngưỡng đặt theo trường hợp Ví dụ trường hợp cháy rừng: Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 41/50 CHƯƠNG KẾT LUẬN 1.15 Kết luận 1.1.10 Những vấn đề nghiên cứu Đề tài đặt vấn đề nghiên cứu sau: • Tìm hiểu cơng nghệ, kỹ thuật phát cháy sử dụng • Tìm hiểu giải thuật việc phát lửa dựa vào mơ hình khơng gian màu để nhận dạng lửa • Xây dựng thu thập tập sở liệu bao gồm hình ảnh tĩnh chuẩn RGB để nhận dạng • Sử dụng mơ hình khơng gian màu RGB YCbCr để chọn ngưỡng tách ngưỡng cho liệu thu thập • Thực việc phát lửa thuật toán xây dựng mơ hình màu • Xây dựng hệ thống với giao diện, tính cảnh báo cháy phát cháy (phát loa, gửi tin nhắn, gọi điện thoại…) • Dùng giải thuật luồng quang kết hợp không gian màu để phân biệt vật thể không chuyển động có màu với lửa 1.1.11 Những vấn đề hồn thành hạn chế Đề tài hoàn thành vấn đề đặt trên, song tồn hạn chế như: đề tài giới hạn mức độ đánh giá giải thuật, sở liệu sử dụng chưa đủ lớn, chưa phát vùng lửa với nhiều vật liệu cháy khác 1.16 Hướng phát triển Từ ưu điểm kết đạt được, đề tài phát triển theo hướng: - Nhận dạng thêm khói để cảnh báo sớm Sử dụng camera để thu thập hình ảnh Ứng dụng phát cháy rừng Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 42/50 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] Trương Quốc Bảo, Võ Thành Lâm, Võ Văn Phúc, Trương Quốc Định (2006), “Phát triển thuật toán xử lý ảnh máy học để nhận dạng khiếm khuyết bề mặt gạch men”,FAIR’9,tr.590-601 Tiếng Anh: [2] Hui-Fuang Ng (2006), “Automatic thresholding for defect detection”, Journal of Pattern Recognition Letters, Science Direct, vol.36, no.1, pp.16441649 [3] Nobuyuki Otsu (1979), “A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol.9, no.1, pp.62-66 [4] H Haussecker and D J Fleet Estimating optical flow with physical models of brightness variation IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 23(6):661–673, 2001 [5] H H Nagel On the estimation of optical flow: relations between different approaches and some new results Artificial Intelligence, 33:299– 324, 1987 [6] St.Joseph’s College ò Engineering, “Image Processing Based Forest Fire Detection Vipin V Asst Professor”, Department of ECE, pp.87-95 Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 43/50 PHỤ LỤC A function varargout = DATN_HK2_1718_41302122_LeAnhCuong(varargin) gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, 'gui_Singleton', gui_Singleton, 'gui_OpeningFcn', @DATN_HK2_1718_41302122_LeAnhCuong_OpeningFcn, 'gui_OutputFcn', @DATN_HK2_1718_41302122_LeAnhCuong_OutputFcn, 'gui_LayoutFcn', [] , 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end function DATN_HK2_1718_41302122_LeAnhCuong_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject; guidata(hObject, handles); logo=imread('C:\Users\cuong\Desktop\DATN_HK2_1718_41302122_LeAnhCuong \logo.png'); axes(handles.axes1); imshow(logo) function varargout = DATN_HK2_1718_41302122_LeAnhCuong_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output; function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) [filename path]= uigetfile ({'*.jpg';'*.png';'*.jpeg';'*.tif';'*.bmp';'*.*'}, 'Chon anh'); image = imread([path,filename]); figure(1) Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 44/50 subplot 331 imshow(image) title('Anh demo') Red = image(:,:,1); Green = image(:,:,2); Blue = image(:,:,3); [m,n]=size(image); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A1 = zeros(m,n/3); Rmean = mean(mean(Red)); Gmean=mean(mean(Green)); Bmean=mean(mean(Blue)); for i=1:m for j=1:n/3 if Red(i,j) > Green(i,j) && Green(i,j) > Blue(i,j) && Red(i,j) > Blue(i,j) A1(i,j)=1; else A1(i,j) = 0; end end end subplot 332 imshow(A1) title('Dieu kien 1') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A2 = zeros(m,n/3); for i=1:m for j=1:n/3 if Red(i,j)>=Rmean && Green(i,j) >= Gmean && Blue(i,j) =Cb(i,j) A3(i,j) = 1; else A3(i,j) = 0; end end end subplot 334 imshow(A3) title('Dieu kien 3') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A4 = zeros(m,n/3); for i = 1:1:m for j = 1:1:n/3 if Cr(i,j)>=Cb(i,j) A4(i,j) = 1; else A4(i,j) = 0; end end end subplot 334 imshow(A4) title('Dieu kien 4') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A5 = zeros(m,n/3); for i = 1:1:m for j=1:1:n/3 if Y(i,j)>Ymean && Cb(i,j)Crmean A5(i,j) = 1; else A5(i,j) = 0; end end end subplot 335 imshow(A5) title('Dieu kien 5') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A6 = zeros(m,n/3); Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 46/50 for i=1:m for j=1:n/3 if Cb(i,j)=150 A6(i,j)=1; else A6(i,j)=0; end end end subplot 336 imshow(A6) title('Dieu kien 6') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A7=zeros(m,n/3); for i=1:1:m for j=1:1:n/3 if A1(i,j)==1 && A2(i,j)==1 && A5(i,j)==1 && A3(i,j)==1 && A4(i,j)==1 && A5(i,j)==1 && A6(i,j)==1 A7(i,j)=1; else A7(i,j) = 0; end end end subplot 337 imshow(A7) title('Dieu kien tong') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% sz = size(A7); A = ones(sz); P = A - A7; Ibw = ~im2bw(P,graythresh(P)); Ifill = imfill(Ibw,'holes'); Iarea = bwareaopen(Ifill,30); Ifinal = bwlabel(Iarea); stat = regionprops('struct',Ifinal,'Boundingbox', 'MajorAxisLength','MinorAxisLength'); hold on; subplot 338 imshow(image) title('ket qua') for cnt = : numel(stat) bb = stat(cnt).BoundingBox; rectangle('Position',bb,'Edgecolor','r','linewidth',2,'linestyle','-'); Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 47/50 end function axes1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) [filename path]= uigetfile ({'*.mp4';'*.avi';'*.*'}, 'Chon video'); video = VideoReader(fullfile(path,filename)); NumberOfFrames=video.NumberOfFrames; opticFlow = opticalFlowHS; for k=1:video.NumberOfFrames % while hasFrame(video) file=strcat('frame',num2str(k),' of',num2str(NumberOfFrames)); set(handles.text9,'string',file); image = read(video,k); % image=readFrame(video); axes(handles.axes2) imshow(image) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Red = image(:,:,1); Green = image(:,:,2); Blue = image(:,:,3); [m,n]=size(image); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A1 = zeros(m,n/3); Rmean = mean(mean(Red)); Gmean=mean(mean(Green)); Bmean=mean(mean(Blue)); for i=1:m for j=1:n/3 if Red(i,j) > Green(i,j) && Green(i,j) > Blue(i,j) && Red(i,j) > Blue(i,j) A1(i,j)=1; else A1(i,j) = 0; end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A2 = zeros(m,n/3); for i=1:m for j=1:n/3 if Red(i,j)>=Rmean && Green(i,j) >= Gmean && Blue(i,j) =Cb(i,j) A3(i,j) = 1; else A3(i,j) = 0; end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A4 = zeros(m,n/3); for i = 1:1:m for j = 1:1:n/3 if Cr(i,j)>=Cb(i,j) A4(i,j) = 1; else A4(i,j) = 0; end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A5 = zeros(m,n/3); for i = 1:1:m for j=1:1:n/3 if Y(i,j)>Ymean && Cb(i,j)Crmean A5(i,j) = 1; else A5(i,j) = 0; end end Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 49/50 end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A6 = zeros(m,n/3); for i=1:m for j=1:n/3 if Cb(i,j)=150 A6(i,j)=1; else A6(i,j)=0; end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A7=zeros(m,n/3); for i=1:1:m for j=1:1:n/3 if A1(i,j)==1 && A2(i,j)==1 && A5(i,j)==1 && A3(i,j)==1 && A4(i,j)==1 && A5(i,j)==1 && A6(i,j)==1 A7(i,j)=1; else A7(i,j) = 0; end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % sz = size(A7); % A = ones(sz); % P = A - A7; % Ibw = ~im2bw(P,graythresh(P)); % Ifill = imfill(Ibw,'holes'); % Iarea = bwareaopen(Ifill,30); % Ifinal = bwlabel(Iarea); % stat = regionprops('struct',Ifinal,'Boundingbox', % 'MajorAxisLength','MinorAxisLength'); % hold on % for cnt = : numel(stat) % bb = stat(cnt).BoundingBox; % rectangle('Position',bb,'Edgecolor','r','linewidth',2,'linestyle','-'); % end % axes(handles.axes2) % imshow(image) % hold on %%%%%%%%%%%%%%%% % opticFlow = opticalFlowLK('NoiseThreshold',0.009); % opticFlow = opticalFlowLKDoG('NumFrames',3); Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 50/50 % % % % % % % % % % opticFlow = opticalFlowHS; frameGray = rgb2gray(image); flow = estimateFlow(opticFlow,frameGray); u=flow.Vx; v=flow.Vy; [a,b]=size(u); xgrid = 1:5:size(u,2); ygrid = 1:5:size(u,1); [xi,yi]=meshgrid(xgrid, ygrid); Vxi = interp2(u, xi, yi); Vyi = interp2(v, xi, yi); axes(handles.axes3) imshow(image) hold on; quiver(xgrid, ygrid, Vxi, Vyi, 2, 'b'); hold off; drawnow; F = zeros(a,b); for i=1:a for j=1:b if u(i,j)~=0 && v(i,j)~=0 F(i,j)=1; else F(i,j)=0; end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A8 = size(m,n/3); for i=1:m for j=1:n/3 if A7(i,j)==1 if u(i,j)~=0 if v(i,j)~=0 A8(i,j)=1; else A8(i,j)=0; end end end end end a=sum(sum(A8)); nguong = 200; load train.mat; Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 51/50 if a>= nguong Thongbao = string('CANH BAO CHAY'); sound(y); else Thongbao = string('AN TOÀN'); end set(handles.thongbao,'string',Thongbao); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5 sz = size(A8); A = ones(sz); P = A - A8; Ibw = ~im2bw(P,graythresh(P)); Ifill = imfill(Ibw,'holes'); Iarea = bwareaopen(Ifill,30); Ifinal = bwlabel(Iarea); stat = regionprops('struct',Ifinal,'Boundingbox', 'MajorAxisLength','MinorAxisLength'); hold on axes(handles.axes4) imshow(image) hold on for cnt = : numel(stat) bb = stat(cnt).BoundingBox; rectangle('Position',bb,'Edgecolor','r','linewidth',2,'linestyle','-'); end end function axes2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) axis off function axes3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) axis off function axes4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) axis off Hệ thống cảnh báo cháy video ... đầu báo thường sử Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 8/50 dụng lắp theo dạng kênh, có đầu báo cháy cho biết kênh cháy khơng xác định xác vị trí có cháy Hình 1-3: Đầu báo cháy. .. chúng Hình 1-2: Nguyên lý hoạt động đầu báo cháy quang học Dựa vào tính chia hệ thống cảnh báo cháy dùng cảm biến chia thành loại cụ thể Các hệ thống cảnh báo cháy lắp đặt tùy thuộc vào nhu cầu đối... mức độ đánh giá giải thuật phát cháy qua video để cảnh báo cháy nên sở liệu sử dụng với hình ảnh rõ nét, mơi trường, ánh sáng, khơng bóng mờ… Hệ thống cảnh báo cháy video ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang