图像型火灾探测器在灭火实践中的应用

图像型火灾探测器在灭火实践中的应用

冯光飞毛伟龙欧恩光

单位:河南联纵消防科技有限公司 邮编:450000

摘要：随着国民生活水平的提高，国民生活安全变得越来越重要。火灾成为威胁人民生活的一大威胁。火灾的发生和发展是极其复杂的过程， 有着丰富的特征信息。 火灾探测的基本内容是寻求、 接收和识别这些特征信息［１］。 对于火灾探测的研究， 如何提升火灾的适用性、 可靠性， 减少误报、 漏报的情况一直都是研究热点内容。 传统火灾探测是运用传感原理而形成的火灾探测器， 近几年基于传统的火灾探测观念一直没有突破性进展。 这也就导致提升传统火灾探测器的探测效率脚步停滞不前， 可靠性不高。 与此同时， 由于现代图像处理技术的快速发展， 推动着基于视频图像的火灾探测技术的功能的提升， 并且通过相应的算法研究火灾火焰和火焰烟气两个应用分支， 所以图像型火灾探测器近几年出现了蓬勃发展的趋势。

关键词：图像型火灾探测器；灭火实践；应用

引言

火灾是人类常见的灾害之一。当前运用数字图像处理技术进行火灾的早期探测成为火灾预防及扑救的一个重要的研究方向。从20世纪70年代至今，图像型火灾探测的研究成果很多。通过文献调研，成果主要集中在火灾图像特征的选择和提取、火灾图像分割、多特征智能融合和火灾探测抗干扰测试等方面，关于火灾图像的预处理则没有专门的研究。然而，火灾图像的预处理在图像型火灾探测中却扮演着重要角色，它是后续火灾图像处理分析的基础，预处理结果的好坏间接地决定了图像型火灾探测效果的优劣。火灾探测技术经过近一个半世纪的发展，在火灾防护方面取得不菲的成绩。目前己经取得了比较完善的体系，随着科技的进步和人们生活水平的提高，人们对火灾探测系统的性能方面要求越来越高，同时由于现阶段火灾探测产品本身的缺陷使得在探测过程中越来越不能满足人们的需求，在这样的背景下不断的推动着火灾探测技术的发展。

1传统火灾探测系统组成及缺陷

目前传统火灾探测系统的组成部分主要包括烟感探测器、温感探测器、烟温复合式探测器、可燃气体探测器、红外对射探测器、感温电缆、信号输入模块、手动报警按钮等。只有在一般的建筑物中烟感探测器和温感探测器烟感探测器才能发挥作用。烟感探测器的原理是若发生火灾，燃烧形成的烟雾会经过空气对流传输到探测器中，但只有烟雾浓度达到一定标准后报警信号才会发出，无法在火灾一开始时就准确捕捉到火情，而且还很容易出现漏报、误报情况。温感探测器，它采用模拟开关量式的定温型感温元件，其缺点是无法探测到68℃以下的温度，并且无法显示和预告当前的温度值和温度上升的速率。通常点式温感探测器很容易受到周围环境的影响，并且该探测方法只适用于12m以下的一般建筑物中。缆式探测器对周围环境的要求很高，若现场环境中存在静电、电磁等干扰，结果往往不准确。烟温复合式探测器误、漏报率更高。总之，传统的火灾探测系统由于智能化水平低，很难在火灾初期就发现火灾，无法起到良好的预警作用，导致火灾事故屡禁不止。并且这些探测器的安装工序复杂，造价昂贵，在运行过程中还需要对其进行清洁和维护保养，因此采用这些传统的探测器需要花费大量的人力和财力，而他们的预报率并不高，得不偿失。

2火灾探测技术的发展趋势

2.1多参量复合火灾探测技术

火灾的发生是一个复杂的物理和化学反应过程。在这个过程中会产生很多火灾特征参量,比如燃烧物、烟、温度和火焰等。这些火灾参量往往会受环境的干扰,并且不同环境和不同类型火灾的特征参数不尽相同,所以单独检测火灾的某一个参数是不能有效地探测火灾，而多参量复合火灾探测技术可以探测多个火灾参数，并应用信号处理技术和先进的火灾探测算法，就可以避免因使用单火灾参量造成的漏报、误报，同时还可以实现早期报警。因此，可以探测多个火灾参量的复合探测技术的研究成了今后火灾探测领域的主要方向。

2.2智能化火灾探测技术

火灾探测技术的智能化是多技术的融合，自动化程度高，能主动采集现场环境参数，比如温度、光波、烟雾等模拟信号，再转换成数字信号传送给计算机，结合智能算法，将现场数据和火灾特征参数进行对比判断，从而实现早期准确报警，避免误报、晚报和漏报。随着火灾探测技术愈加智能化，我们还可以依据探测出的火灾信号对火场范围、火势大小、烟雾浓度及火灾的蔓延方向和速度给出具体的描述，甚至可以结合电子地图进行形象提示、对出动力量和灭火战术提出合理的建议，实现快速启动联动机制，最大程度地降低人员伤亡和财产损失，并且可以查询火灾相关参数，用以日后可调查起火原因、判定责任事故的科学依据。

3图像型火灾探测技术

3.1图像型火灾探测技术概述

近年来，随着数字图像、计算机技术等信息技术的发展，图像型火灾探测技术以信息技术为基础，结合数字图像处理等多学科技术，能够不受空间的制约，降低环境中的气流、灰尘、水蒸气、静电、高温物体等多干扰源的影响，降低误报、漏报的次数，能够对早期火灾现象做到尽早探测的目的。图像型火灾探测系统的组成部分一般包括图像信息采集系统、视频传输系统、视频处理系统、算法检测系统、综合信息处理及储存系统和报警系统及消防联动系统等组成。

3.2图像火焰探测算法

在整个火灾火焰探测过程中，包括视频图像信息采集系统、视频传输系统、视频处理系统、综合信息处理及储存系统、报警系统及消防联动系统等组成。其中，视频处理系统包括火灾信息提取，特征分析，火灾识别等是火灾探测核心算法部分。王俊明等人通过将视频捕捉到的火焰图像信息进行颜色分析后，再次建立区域面积模型对疑似火灾区域进行二次分析，这样可以有效降低环境中白炽灯等干扰源的影响。关于识别火焰的闪烁频率的算法，国内沈诗林等人通过快速傅里叶转换技术对火焰图像的闪烁频率进行研究，得出了火焰的闪烁频率只与油盘底座相关的结论。国外Toreyin等人在提取火焰的颜色区域的过程中，运用小波变换的方式来分析火焰的闪烁频率。目前随着计算机信息技术的快速发展，火灾探测算法中出现了神经网络，环境自适应，向量机等算法研究方向，国外Yamagishi等人通过将颜色从RGB空间转到HSV色彩空间，确定火焰区域的基础上，运用人工神经网络进行识别。国内宋卫国等人也提出来了利用火焰燃烧的形态变化进行特征信息提取，运用BP神经网络来进行火焰识别的算法研究，虽然火焰信息的识别需要大量的训练，与图像库有很大的关系，但火灾探测可靠性和适用性有了进一步的提升。

结语

在人们日常生活中，火灾科学已经渗透到人们生活中的各个领域，与经济建设，社会建设，公共安全等息息相关，火灾探测技术是人们从被动接受火灾到主动预防火灾的主观意识的重要体现。本文较全面综述了传统火灾探测技术，图像型火灾探测技术及探测原理、优势及发展趋势。图像型火灾探测技术是目前火灾探测技术的一个重要研究方向，随着视频图像采集，计算机科学技术等图像信息技术的发展，图像型火灾探测技术具有广泛的发展空间和研究前景，在今后的研究领域中将会有更加蓬勃广阔的发展。

参考文献

[1]何沛.火灾自动报警系统存在的几个问题及改进措施[J].消防技术与产品信息，2003（05）.

[2]马鑫，黄全义，刘全义，疏学明，赵全来.基于物联网的建筑火灾动态监测方法[J].清华大学学报：自然科学版，2012.

[3]张春生，赵云胜，卢颖，叶彬.基于RBF网络的火灾探测信号处理算法研究[J].安全与环境工程，2010（6）.

[4]石冀军.火灾自动报警监控通讯及联网技术的应用与发展[J].中国职业安全卫生管理体系认证，2004（08）.

[5]程柱，任宝立.火灾自动报警监控通讯及联网技术的应用与发展[J].黑龙江科技信息，2010（07）.