图像识别与应急疏散系统技术解析

# 图像识别与应急疏散系统技术解析 ## 1. 图像识别模型基础 在图像识别领域，我们先设定一些基本参数。设 $N$ 为个体总数，$S$ 为每个个体的类别总数。那么，$y_s(j)$ 代表第 $j$ 个个体的第 $s$ 个输出的实际值，$y_k(j)$ 则是第 $g$ 个网络生成的预测值。 在模型结构方面，虽然两个分支的初始结构相同，但由于实际图像和修改后图像的差异，它们的卷积层具有不同的权重。当到达第五个池化层时，会计算并合并损失函数，以促进误差传播和调节参数。 训练过程中，数据集里的 $n$ 张图像会被分为训练集和测试集。测试集包含总数 $n/4$ 的图像，其余图像用于训练，并输入到卷积神经网络（CNN）模块进行训练。为了计算相邻元素，引入了使用余弦距离度量的局部偏差因子。 ## 2. 图像识别方法与流程 ### 2.1 训练数据集处理 输入视频文件用于将图片数据划分为训练图像。模型从这些照片中学习，以便后续能推广到其他图像，训练集包含已知输出。会使用测试视频和 Keras 技术，通过 Python 中的 Haar Cascade 方法和 Tensor Flow 库来测试模型。具体操作步骤如下： 1. 准备输入视频文件。 2. 从视频中提取图片数据。 3. 将图片数据划分为训练图像和测试图像。 4. 利用训练图像训练模型。 5. 使用测试图像和 Keras 技术、Haar Cascade 方法以及 Tensor Flow 库进行模型测试。 ### 2.2 检测模型构建 深度学习需要收集大量的图像和视频数据。构建的检测模型经过测试和训练，以实现准确预测。 ### 2.3 数据流图（DFD） 数据流图（DFD）以图形方式表示信息系统中的数据流动。它常作为初步步骤，帮助人们在不深入细节的情况下全面了解系统，之后可进一步完善。DFD 有助于可视化数据处理，明确数据的输入、输出和存储位置。与专注于控制流的传统流程图或结合控制流和数据流的 UML 活动图不同，DFD 不提供关于流程时间安排或执行顺序的信息。DFD 也被称为气泡图，用于系统设计的自顶向下方法，使用特定符号和标记以符合 DFD 约定和标准。 下面是一个简单的 mermaid 格式流程图，展示图像识别的大致流程： ```mermaid graph LR A[输入视频文件] --> B[提取图片数据] B --> C[划分训练集和测试集] C --> D[训练模型] D --> E[测试模型] ``` ## 3. 图像识别结果 当采用 CPM 方法进行特征提取时，系统的精度会提高。结合 CNN 算法，系统在实际场景和训练数据集上测试时达到了 73% 的准确率。 ## 4. 应急疏散系统背景与需求 随着全球人口的增长和预期寿命的提高，世界各地的死亡原因迅速增加。火灾发生时，人们往往会匆忙奔向已知出口，但这不一定是最佳选择。因此，开发一个能通知和提醒人们前往相对安全出口的系统至关重要。 应急疏散系统主要关注将风险警报信息传递给真正需要的人。该系统使用物联网（IoT）技术跟踪火灾位置，并通知人们安全撤离。通过在适当的时候向用户提供火灾事故信息，人们能够了解可能发生的风险。向用户的手机发送警报消息可能会降低火灾事故中的人员死亡率。 ## 5. 应急疏散系统相关研究 在文献调研中，了解到许多关于当前应急疏散系统的研究： - Deng. H 等人研究了由于复杂的室内布局和不可预测的火灾场景进展导致的疏散困难，结合计算机视觉和建筑信息模型（BIM）数据用于室内定位。 - Fang. W 等人开发了基于 IoT 技术的火灾疏散系统，可引导人们在火灾事故中前往最安全的路径。 - Fujimura 等人和 Mori. K 等人借助支持向量机（SVM）算法开发了灾难识别系统，通过该算法让 ERESS 移动终端了解持有者的行动意图，从而判断是否为紧急情况。 - Fakrulradzi Idris 等人开发了火灾检测和警报系统，使用温度和火焰传感器检测火灾，并设计了使用 LabVIEW 软件分析和显示火灾概率的图形用户界面（GUI）。 - Gokceli 等人专门为建筑自动化系统（BAS）开发了应急疏散系统，还制定了子服务定义并研究了中央管理模型。 - Huixian Jian