CN103150856A - 火灾火焰视频监测预警***及火灾火焰检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种火灾火焰视频监测预警***及火灾火焰检测方法，火灾火焰视频监测预警***由网络视频CCD摄像头、视频管理模块、火灾火焰检测子***和预警子***组成；火灾火焰检测方法是对火灾火焰的静态和动态特征进行信息融合，给出一种基于神经网络与D-S证据判决的火灾判别算法，该算法能够根据火情大小给出三个预警阈值，三个预警阈值对应现场声光报警、远程短消息报警和网络报警这三个级别的预警模式；本发明是监测火灾初期细微火源的火灾火焰视频监测***，并基于多特征信息融合进行火灾火焰级别判别，抗干扰能力强，空间适用性强，火灾预警准确度高，误报率低。

Description

火灾火焰视频监测预警***及火灾火焰检测方法

技术领域

本发明属于公共安全领域，涉及火灾监测预警***，具体涉及一种火灾火焰视频监测预警***及火灾火焰检测方法。

背景技术

火灾是威胁人类生存的重大隐患，尤其是近年来，频发的火灾给人们造成了重大的生命和财产损失。据统计，我国2011年共发生火灾125402起，造成1106人死亡，直接经济损失19.8亿元。2011年6月上海发生的特大火灾，造成58人死亡，直接经济损失1.58亿元。及时地发现火灾源并及时采取有效消防措施扑灭初期火焰，可以大大减少各种损失。

火灾探测器作为火灾预警***的核心部件，大约经历了从感温探测器→离子感烟探测器→光电感烟探测器→气敏探测器→红外探测器→视频探测器的发展历程。作为传统的火灾检测器的感温、感烟、气敏类探测器主要用于室内小范围的火灾检测，具有空间适用性有限、信息可靠性差、易受外界干扰等缺点。而红外探测器的价格昂贵，限制了其使用范围。视频探测器是一种以图像处理技术为基础的火灾检测器，利用摄像机监控监测点情景，通过对所捕捉的视频信息进行处理、分析，进而实现火灾火焰的检测和火灾的预警，抗干扰能力较强，空间适用性强。视频火灾预警技术中，火灾火焰检测方法是核心，虽然国内专家在近几年对视频火灾火焰检测方法开展了一定的研究开发工作，但是成熟的技术鲜有应用，相应的产品也很少面世。

发明内容

本发明的目的在于：提供一种火灾火焰视频监测预警***及火灾火焰检测方法，是监测火灾初期细微火源的火灾火焰视频监测***，并基于多特征信息融合进行火灾火焰级别判别，抗干扰能力强，空间适用性强，火灾预警准确度高，误报率低。

本发明的技术解决方案是：火灾火焰视频监测预警***采用物联网的分布式***架构来部署，由网络视频CCD摄像头、视频管理模块、火灾火焰检测子***和预警子***组成；所述网络视频CCD摄像头负责完成成像，支持WiFi无线传输，同时支持TCP/IP网络远程图像传输，并具有动态检测录像功能；所述视频管理模块采用通用视频管理模块；所述火灾火焰检测子***由图像采集卡获得网络视频CCD摄像头的实时图像，用数字图像处理技术处理获得图像后，调用火灾火焰判别程序，给出是否有火情的判断结论，若是有火情给出火情级别的判断结论；所述预警子***采用三级预警模式，即现场声光预警、远程短信息预警和网络预警；发生一级火情时，安装在被监测区的监测点内的声音报警器和警报灯负责实现现场声光预警，预警指令由监测点位控制模块自主下达；Android手机服务器通过Java Servlet实时访问预警数据库并在监测点发现二级火情时向指定责任人发送预警短消息以实现远程短信息预警；无线传输利用WiFi技术，预警数据的传输采用加密传输，确保数据的安全性；当火灾火焰检测***传达的火情达到最高三级时，跳出报警窗口和图片，实现网络报警，并传送现场火灾实况。

本发明还提出一种火灾火焰检测方法，对火灾火焰的静态和动态特征进行信息融合，给出一种基于神经网络与D-S证据判决的火灾判别算法，该算法能够根据火情大小给出三个预警阈值，三个预警阈值对应现场声光报警、远程短消息报警和网络报警这三个级别的预警模式；具体如下：

步骤一：所述网络视频CCD摄像头完成现场成像，图像采集卡获得网络视频CCD摄像头传输过来的现场的数字图像，利用数字图像处理技术对该数字图像进行预处理；

步骤二：利用灰度域值化技术通过比较前后两帧图像的灰度域值的变化检测火灾火焰的运动特征；通过比较前后两帧图像火焰面积是否有增长检测火灾火焰的面积变化特征；HIS色彩空间内检测火焰颜色特征；通过提取火灾火焰的圆形度特征实现对环境自然光和日光灯亮度信息背景干扰的区分；提取火灾火焰的尖角数目，利用火灾火焰的尖角数目随着燃烧时间呈现不规则变化的规律的特点将火灾火焰的尖角数目的变化作为火灾判据之一；火灾火焰燃烧初期主频率在12Hz以内，而周围环境的变化对频率影响并不显著，因此提取火灾火焰的闪烁特征作为火灾判据之一；

步骤三：采集监测点的火灾火焰数据样本，选用先行对监测点的火灾火焰数据样本进行训练获得包括火灾火焰颜色特征、火灾火焰的圆形度特征、火灾火焰的尖角数目和火灾火焰的闪烁频率特征这四种火灾火焰特征的权值和阈值；

步骤四：利用公式（1）得到火灾火焰预警阈值：

（1）

式中：为第i个火灾火焰特征输出，

，H ₀表示无火灾火焰，H ₁表示有火灾火焰；

 ，m _i （H₀）和m _i （H ₁）为第i个火灾火焰特征的检测概率和误判概率；

步骤五：利用上述所检测到的实时阈值与经验阈值比较来实现火灾火焰实时检测和预警。

本发明的优点是：

1、采用物联网的分布式***架构来部署，空间适用性强，既可以用于仓库、实验室类室内小范围的火灾监测及预警，也可以用于森林类大范围火灾监测及预警。

2、采用网络视频CCD摄像头获取监测点图像，利用数字图像处理技术使预警***有较高的抗干扰能力和网络化特征，与红外火灾监测***相比性价比较高。

3、对火灾火焰的静态和动态特征进行信息融合，给出一种基于神经网络与D-S证据判决的火灾判别算法，能快速判别预警，误判率较低。

4、采用三级火灾火焰预警子***，能够根据现场实时火焰实现预警***智能化，科学合理并有序地调度火灾发生时的人力、财力。

附图说明

图1为本发明的火灾火焰视频监测预警***结构示意图。

图2为火灾火焰图像检测流程图。

图3为多特征火灾火焰检测方法原理图。

具体实施方式

下面结合附图说明本发明的技术解决方案。

如图1所示，火灾火焰视频监测预警***采用物联网的分布式***架构来部署，由网络视频CCD摄像头、视频管理模块、火灾火焰检测子***和预警子***组成；所述网络视频CCD摄像头负责完成成像，支持WiFi无线传输，同时支持TCP/IP网络远程图像传输，并具有动态检测录像功能；所述视频管理模块采用通用视频管理模块；所述火灾火焰检测子***由图像采集卡获得网络视频CCD摄像头的实时图像，用数字图像处理技术处理获得图像后，调用火灾火焰判别程序，给出是否有火情的判断结论，若是有火情给出火情级别的判断结论；所述预警子***采用三级预警模式，即现场声光预警、远程短信息预警和网络预警；发生一级火情时，安装在被监测区的监测点内的声音报警器和警报灯负责实现现场声光预警，预警指令由监测点位控制模块自主下达；Android手机服务器通过Java Servlet实时访问预警数据库并在监测点发现二级火情时向指定责任人发送预警短消息以实现远程短信息预警；无线传输利用WiFi技术，预警数据的传输采用加密传输，确保数据的安全性；当火灾火焰检测***传达的火情达到最高三级时，跳出报警窗口和图片，实现网络报警，并传送现场火灾实况。

如图2、3所示，火灾火焰检测方法是对火灾火焰的静态和动态特征进行信息融合，给出一种基于神经网络与D-S证据判决的火灾判别算法，该算法能够根据火情大小给出三个预警阈值，三个预警阈值对应现场声光报警、远程短消息报警和网络报警这三个级别的预警模式；具体如下：

步骤一：所述网络视频CCD摄像头完成现场成像，图像采集卡获得网络视频CCD摄像头传输过来的现场的数字图像，利用数字图像处理技术对该数字图像进行预处理；

步骤二：利用灰度域值化技术通过比较前后两帧图像的灰度域值的变化检测火灾火焰的运动特征；通过比较前后两帧图像火焰面积是否有增长检测火灾火焰的面积变化特征；HIS色彩空间内检测火焰颜色特征；通过提取火灾火焰的圆形度特征实现对环境自然光和日光灯亮度信息背景干扰的区分；提取火灾火焰的尖角数目，利用火灾火焰的尖角数目随着燃烧时间呈现不规则变化的规律的特点将火灾火焰的尖角数目的变化作为火灾判据之一；火灾火焰燃烧初期主频率在12Hz以内，而周围环境的变化对频率影响并不显著，因此提取火灾火焰的闪烁特征作为火灾判据之一；

步骤三：采集监测点的火灾火焰数据样本，选用先行对监测点的火灾火焰数据样本进行训练获得包括火灾火焰颜色特征、火灾火焰的圆形度特征、火灾火焰的尖角数目和火灾火焰的闪烁频率特征这四种火灾火焰特征的权值和阈值；

步骤四：利用公式（1）得到火灾火焰预警阈值：

（1）

式中：

为第i个火灾火焰特征输出，

，H ₀表示无火灾火焰，H ₁表示有火灾火焰；

 ，m _i （H₀）和m _i （H ₁）为第i个火灾火焰特征的检测概率和误判概率；

步骤五：利用上述所检测到的实时阈值与经验阈值比较来实现火灾火焰实时检测和预警。

火灾火焰预警***分为感知终端、数据采集分析层和终端应用平台三个部分，感知终端包括通过云台安装在被监测区的监测点内的高分辨率CCD摄像机、声音报警器和警报灯，数据采集分析层包括安装在各个监测点的计算机中的视频采集卡、Mysql数据库和Android手机服务器，终端应用平台是具有数据处理功能的连接至因特网并拥有公网IP地址的计算机；CCD摄像机负责完成监测点内情景成像，图像采集卡采集CCD摄像机所成图像，通过视频管理模块对读取的数字图像依次进行预处理，各个特征提取，利用多特征信息融合算法输出预警信息；根据火情大小采用三级预警模式，包括现场声光预警、远程短消息预警和网络预警；火灾初期，预警指令由监测点位控制模块自主下达或由监控中心下达，安装在被监测区的监测点内的声音报警器和警报灯负责实现现场声光预警，选择启动简易消防措施消灭火情，或由位于监测点附近能听到警报声的责任人采用人工方式消灭火情；若火情没有减弱，则启动远程短消息预警模式，Android手机服务器通过Java Servlet实时访问预警数据库并在监测点发现火情时向指定责任人发送预警短消息，此时现场声光报警仍然有效；指定责任人到现场处置火情，若火势仍然无法控制，此时启动网络报警，跳出报警窗口和图片，同时传送远端视频信息，选择由监控中心的工作人员110报警或者***自动110报警，动用公共消防设施灭火。

Claims (2)

1.火灾火焰视频预警***，其特征是：火灾火焰视频监测预警***采用物联网的分布式***架构来部署，由网络视频CCD摄像头、视频管理模块、火灾火焰检测子***和预警子***组成；所述网络视频CCD摄像头负责完成成像，支持WiFi无线传输，同时支持TCP/IP网络远程图像传输，并具有动态检测录像功能；所述视频管理模块采用通用视频管理模块；所述火灾火焰检测子***由图像采集卡获得网络视频CCD摄像头的实时图像，用数字图像处理技术处理获得图像后，调用火灾火焰判别程序，给出是否有火情的判断结论，若是有火情给出火情级别的判断结论；所述预警子***采用三级预警模式，即现场声光预警、远程短信息预警和网络预警；发生一级火情时，安装在被监测区的监测点内的声音报警器和警报灯负责实现现场声光预警，预警指令由监测点位控制模块自主下达；Android手机服务器通过Java Servlet实时访问预警数据库并在监测点发现二级火情时向指定责任人发送预警短消息以实现远程短信息预警；无线传输利用WiFi技术，预警数据的传输采用加密传输，确保数据的安全性；当火灾火焰检测***传达的火情达到最高三级时，跳出报警窗口和图片，实现网络报警，并传送现场火灾实况。

2.火灾火焰检测方法，其特征是：火灾火焰检测方法是对火灾火焰的静态和动态特征进行信息融合，给出一种基于神经网络与D-S证据判决的火灾判别算法，该算法能够根据火情大小给出三个预警阈值，三个预警阈值对应现场声光报警、远程短消息报警和网络报警这三个级别的预警模式；具体如下：

步骤一：所述网络视频CCD摄像头完成现场成像，图像采集卡获得网络视频CCD摄像头传输过来的现场的数字图像，利用数字图像处理技术对该数字图像进行预处理；

步骤二：利用灰度域值化技术通过比较前后两帧图像的灰度域值的变化检测火灾火焰的运动特征；通过比较前后两帧图像火焰面积是否有增长检测火灾火焰的面积变化特征；HIS色彩空间内检测火焰颜色特征；通过提取火灾火焰的圆形度特征实现对环境自然光和日光灯亮度信息背景干扰的区分；提取火灾火焰的尖角数目，利用火灾火焰的尖角数目随着燃烧时间呈现不规则变化的规律的特点将火灾火焰的尖角数目的变化作为火灾判据之一；火灾火焰燃烧初期主频率在12Hz以内，而周围环境的变化对频率影响并不显著，因此提取火灾火焰的闪烁特征作为火灾判据之一；

步骤三：采集监测点的火灾火焰数据样本，选用先行对监测点的火灾火焰数据样本进行训练获得包括火灾火焰颜色特征、火灾火焰的圆形度特征、火灾火焰的尖角数目和火灾火焰的闪烁频率特征这四种火灾火焰特征的权值和阈值；

步骤四：利用公式（1）得到火灾火焰预警阈值：

（1）

式中：

为第i个火灾火焰特征输出，

，H ₀表示无火灾火焰，H ₁表示有火灾火焰； ，m _i （H₀）和m _i （H ₁）为第i个火灾火焰特征的检测概率和误判概率；

步骤五：利用上述所检测到的实时阈值与经验阈值比较来实现火灾火焰实时检测和预警。

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