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. 图像识别相关技术 ### 1.1 数据定义与处理 在图像识别任务里，设个体总数为 $N$，每个个体的类别总数为 $S$。$y_s(j)$ 代表第 $j$ 个个体的第 $s$ 个输出的实际值，$y_k(j)$ 表示第 $g$ 个网络生成的预测值。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存在差异，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。 在训练过程中，数据集中的 $n$ 张图像会被划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。为计算相邻元素，会引入使用余弦距离度量的局部偏差因子。 ### 1.2 训练方法 - **训练数据集**：利用输入的视频文件将图片数据划分为训练图像。模型通过这些图片学习，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。 - **检测模型构建**：由于存在大量图像和视频，深度学习的数据收集是必要的。该模型经过测试和训练，以实现准确预测。 ### 1.3 数据流程图（DFD） 数据流程图（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，用于在不深入细节的情况下全面了解系统，并可进一步完善。DFD 有助于可视化数据处理，明确数据的输入、输出以及存储位置。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（顺序或并发）的信息。DFD 也被称为气泡图，用于系统设计的自顶向下方法，使用特定符号和符号来符合 DFD 约定和标准。 ### 1.4 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，该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。 ## 2. 应急疏散系统 ### 2.1 引言 随着全球人口的增加和预期寿命的提高，世界各地的死亡原因迅速增加。火灾发生时，人们往往会匆忙冲向已知出口，但这不一定是最佳选择。因此，应急疏散系统的主要目标是开发一种媒介，通知并提醒人们前往相对安全的出口。该系统使用物联网（IoT）技术跟踪火灾位置，然后通知人们安全离开。通过及时向人们提供火灾风险信息，发送警报消息到他们的手机，可能会降低火灾事故中的死亡率。 ### 2.2 文献综述 - **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，引入计算机视觉用于室内定位，并有效利用建筑信息模型（BIM）的数据。 - **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找到最安全的路径。 - **Fujimura 等人和 Mori. K 等人**：借助支持向量机（SVM）算法开发了灾害识别系统，通过 SVM 算法判断是否为紧急情况。 - **Fakrulradzi Idris 等人**：开发了用于检测火灾并提醒人们的系统，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 GUI。 - **Gokceli 等人**：为建筑自动化系统（BAS）开发了应急疏散系统，给出了子服务定义并研究了中央管理模型。 - **Huixian Jiang 等人**：通过人工智能（AI）技术实现了智能疏散路径，为大型建筑和公寓开发了智能火灾疏散系统。 - **Han. Z 等人**：为高层建筑开发了实时疏散路线规划，使用传感器系统和无线数据传输系统实现实时数据收集。 - **Imran Zualkernan 等人**：使用 IoT 技术跟踪建筑物内人员和火灾的位置，并引导居民安全疏散，还使用蓝牙低功耗信标定位用户是否有手机，借助温度和烟雾