CN104200600B - 基于火情分析的消防监控*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于火情分析的消防监控***，所述监控***位于无人机上，包括数字相片拍摄设备、火情分析设备、拥堵指数分析设备和主控制器，数字相片拍摄设备拍摄巡逻区域图像或目标路段图像，火情分析设备对巡逻区域图像执行火情分析，主控制器基于火情分析结果确定无人机检测路段拥堵指数的检测面积，拥堵指数分析设备基于目标路段图像执行路段拥堵指数分析，目标路段为无人机检测路段拥堵指数的检测面积内到达火情发生位置的路段。通过本发明，能够自动监控设定巡逻区域内的火情状况，并基于火情图像中火情的严重程度，决定所述检测面积的大小，为当地消防部门赶赴现场提供重要参考数据。

Description

基于火情分析的消防监控***

技术领域

本发明涉及消防监控领域，尤其涉及一种基于火情分析的消防监控***。

背景技术

随着无人机技术的日趋成熟和航空摄影技术的进一步拓展，民用无人机应用领域日益广泛，包括：摄影测量、应急救灾、公共安全、资源勘探、环境监测、自然灾害监测与评估、城市规划与市政管理、林火病虫害防护与监测等。

当前，各国消防部门面临着日益复杂的灭火救援和社会救助形势，对各类地震救援、抗洪抢险、山岳救助及大跨度或高层火灾等情况，传统现场侦查手段的局限性已日益凸显。如何有效实施消防预警和现场侦测，并迅速、准确处置灾情显得尤为重要。无人机应用技术及***解决方案的成熟运用，使得无人侦察机平台结合视频、红外等监控及传送设备，通过空中对设定巡查区域进行火灾隐患巡查、现场救援指挥及火情侦测成为消防部门新的选择。

因此，提供一种新的消防监控***，抛弃原有的现场火情监控手段，通过无人机为载体，对巡查区域进行数据采集，以判断是否发生火情以及火情的具体状况，并进一步地了解火情发生位置周围预定区域内各条路段的拥堵状况，为当地消防部门提供第一手数据。

发明内容

为了解决上述传统现场侦查手段带来的问题，本发明提供了一种基于火情分析的消防监控***，借用无人机平台进行预定区域的图像数据采集，对采集到的图像进行分析，以确定当地是否发生火情以及火情的具体状况，并在发生火情时，将火情发生位置附近的区域作为路段拥堵指数检测区域，根据火情的严重程度确定检测区域的检测面积，以在火灾严重时为消防车辆赶赴现场提供更多的路段参考数据。

根据本发明的一方面，提供了一种基于火情分析的消防监控***，所述监控***设置在无人机上，包括数字相片拍摄设备、火情分析设备、拥堵指数分析设备和主控制器，所述数字相片拍摄设备用于拍摄巡逻区域图像或目标路段图像，所述火情分析设备用于对所述巡逻区域图像执行火情分析，所述主控制器基于所述火情分析结果确定无人机检测路段拥堵指数的检测面积，所述拥堵指数分析设备用于基于所述目标路段图像执行路段拥堵指数分析，所述目标路段为所述无人机检测路段拥堵指数的检测面积内到达火情发生位置的路段。

更具体地，所述基于火情分析的消防监控***还包括，GPS定位设备，连接GPS卫星，用于接收无人机的实时GPS位置，所述火情发生位置为所述GPS定位设备接收到所述主控制器发送的火情报警信号时的所述实时GPS位置；用户输入设备，用于根据用户的输入，设定火焰上限灰度阈值、火焰下限灰度阈值、烟雾上限灰度阈值、烟雾下限灰度阈值、路段上限灰度阈值、路段下限灰度阈值、预设火情比例阈值和火情面积对照表，所述火情面积对照表保存了火情像素比例数值与检测面积的一一对应关系；存储设备，预存拍摄高度，连接所述用户输入设备以存储所述火焰上限灰度阈值、所述火焰下限灰度阈值、所述烟雾上限灰度阈值、所述烟雾下限灰度阈值、所述路段上限灰度阈值、所述路段下限灰度阈值、所述预设火情比例阈值和所述火情面积对照表；无线通信接口，连接当地消防控制平台，用于接收所述当地消防控制平台发送的巡逻区域；无人机驱动设备，用于在所述主控制器的控制下，驱动无人机飞行到所述巡逻区域或所述目标路段的上方，飞行高度为所述拍摄高度；红外温度传感器，用于基于所述火情发生位置处辐射的红外线，检测所述火情发生位置处的气温；所述火情分析设备将所述巡逻区域图像中灰度值在所述火焰上限灰度阈值和所述火焰下限灰度阈值之间的像素识别并组成火焰目标子图像，将所述巡逻区域图像中灰度值在所述烟雾上限灰度阈值和所述烟雾下限灰度阈值之间的像素识别并组成烟雾目标子图像，计算所述火焰目标子图像的总像素数和所述烟雾目标子图像的总像素之和占据所述巡逻区域图像总像素的火情像素比例数值；所述拥堵指数分析设备将所述目标路段图像中灰度值在所述路段上限灰度阈值和所述路段下限灰度阈值之间的像素识别并组成路段目标子图像，识别所述路段目标子图像中的车辆以确定所述路段目标子图像中的车辆数量，基于所述车辆数据计算目标路段的路段拥堵指数；所述主控制器与所述数字相片拍摄设备、所述火情分析设备、所述拥堵指数分析设备、所述GPS定位设备、所述存储设备、所述无线通信接口、所述无人机驱动设备和所述红外温度传感器分别连接，当所述火情像素比例数值大于等于所述预设火情比例阈值时，发出火情报警信号，在发出火情报警信号后，基于所述火情像素比例数值在所述火情面积对照表中查找对应的检测面积，采用GPS定位设备确定在所述检测面积内的多条目标路段，通过所述无人机驱动设备控制无人机以所述拍摄高度飞行到每一条目标路段的上方，命令所述数字相片拍摄设备拍摄每一条目标路段的目标路段图像，控制所述拥堵指数分析设备以基于所述目标路段图像计算每一条目标路段的路段拥堵指数，将所述检测面积和每一条目标路段的路段拥堵指数通过所述无线通信接口发送到所述当地消防控制平台；其中，所述主控制器在发出火情报警信号后，还将所述火情报警信号和所述火情发生位置通过所述无线通信接口发送到所述当地消防控制平台，并控制所述红外温度传感器，以将所述火情发生位置处的气温通过所述无线通信接口发送到所述当地消防控制平台，其中，所述检测面积为圆形，该圆形的圆心为所述火灾发生位置。

更具体地，所述基于火情分析的消防监控***还包括，照明设备，用于为所述数字相片拍摄设备拍摄巡逻区域图像或目标路段图像提供辅助照明。

更具体地，所述基于火情分析的消防监控***中，所述数字相片拍摄设备包括35毫米定焦镜头和三轴稳定平台，所述数字相片拍摄设备的供电电压为6伏。

更具体地，所述基于火情分析的消防监控***中，所述控制器还包括图像编码器，在所述主控制器发出所述火情报警信号后，所述图像编码器基于MPEG-2压缩编码标准对所述巡逻区域图像执行图像编码，将编码后的巡逻区域图像通过所述无线通信接口发送到所述当地消防控制平台。

更具体地，所述基于火情分析的消防监控***中，所述存储设备中存储的所述火焰上限灰度阈值、所述火焰下限灰度阈值、所述烟雾上限灰度阈值、所述烟雾下限灰度阈值、所述路段上限灰度阈值、所述路段下限灰度阈值、所述预设火情比例阈值或所述火情面积对照表，在没有所述用户输入设备的相应用户输入时，为出厂默认值。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

图1为根据本发明实施方案示出的基于火情分析的消防监控***的结构方框图。

图2为根据本发明实施方案示出的基于火情分析的消防监控***的火情分析设备的结构方框图。

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的基于火情分析的消防监控***的实施方案进行详细说明。

当前，消防部门对火情监控的手段主要采用传统现场侦查模式，这种模式无法实时提供火情报警信息，会延误火情报警时间，影响救灾效果，同时无法满足复杂地形的火情监控需求，而以无人机为设备载体的火情监控模式，利用无人机空中侦察的灵活性和快捷性，实现传统现场侦查模式无法实现的救灾效果。

无人机，即无人驾驶飞机，其英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。从技术角度定义可以分为：无人直升机、无人固定翼机、无人多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机这几大类。从用途方面分类可分为军用无人机和民用无人机。军用方面，可用于完成战场侦察和监视、定位校射、毁伤评估、电子战，而民用方面，可用于边境巡逻、核辐射探测、航空摄影、航空探矿、灾情监视、交通巡逻和治安监控。

本发明的基于火情分析的消防监控***，能够及时飞赴重点区域进行火情监控，对重点区域拍摄图像数据，基于图像数据分析火情的严重程度，并在火情严重时，提供更广阔的区域进行路段拥堵指数分析，为消防部门提供赶赴现场的各条路段的实时拥堵状况，从而方便消防部门后续的救灾行动。

图1为根据本发明实施方案示出的基于火情分析的消防监控***的结构方框图，如图1所示，所述监控***被安装在无人机上，包括数字相片拍摄设备1、火情分析设备2、拥堵指数分析设备3和主控制器4，数字相片拍摄设备1与火情分析设备2和拥堵指数分析设备3分别连接，主控制器4与数字相片拍摄设备1、火情分析设备2和拥堵指数分析设备3分别连接，数字相片拍摄设备1用于拍摄巡逻区域图像或目标路段图像，火情分析设备2用于对巡逻区域图像执行火情分析，主控制器4基于火情分析结果确定无人机检测路段拥堵指数的检测面积，拥堵指数分析设备3用于基于目标路段图像执行路段拥堵指数分析，所述目标路段为所述无人机检测路段拥堵指数的检测面积内到达火情发生位置的路段。

所述检测面积可选择为圆形，该圆形的圆心为所述火灾发生位置。所述检测面积还可选择其他形状的图形，这些图形的形心为所述火灾发生位置。

接着，对本发明的基于火情分析的消防监控***的具体结构进行进一步的说明。

所述消防监控***还包括GPS定位设备，连接GPS卫星，用于接收无人机的实时GPS位置，所述火情发生位置为所述GPS定位设备接收到所述主控制器4发送的火情报警信号时的所述实时GPS位置。

所述消防监控***还包括用户输入设备，用于根据用户的输入，设定火焰上限灰度阈值、火焰下限灰度阈值、烟雾上限灰度阈值、烟雾下限灰度阈值、路段上限灰度阈值、路段下限灰度阈值、预设火情比例阈值和火情面积对照表，所述火情面积对照表保存了火情像素比例数值与检测面积的一一对应关系；存储设备，预存拍摄高度，连接所述用户输入设备以存储所述火焰上限灰度阈值、所述火焰下限灰度阈值、所述烟雾上限灰度阈值、所述烟雾下限灰度阈值、所述路段上限灰度阈值、所述路段下限灰度阈值、所述预设火情比例阈值和所述火情面积对照表。

所述消防监控***还包括无线通信接口，连接当地消防控制平台，用于接收所述当地消防控制平台发送的巡逻区域；无人机驱动设备，用于在所述主控制器4的控制下，驱动无人机飞行到所述巡逻区域或所述目标路段的上方，飞行高度为所述拍摄高度；红外温度传感器，用于基于所述火情发生位置处辐射的红外线，检测所述火情发生位置处的气温。

图2为所述火情分析设备2的结构方框图，所述火情分析设备2包括图像分割单元21和与图像分割单元21连接的像素计算单元22，图像分割单元21将所述巡逻区域图像中灰度值在所述火焰上限灰度阈值和所述火焰下限灰度阈值之间的像素识别并组成火焰目标子图像，将所述巡逻区域图像中灰度值在所述烟雾上限灰度阈值和所述烟雾下限灰度阈值之间的像素识别并组成烟雾目标子图像，像素计算单元22计算所述火焰目标子图像的总像素数和所述烟雾目标子图像的总像素之和占据所述巡逻区域图像总像素的火情像素比例数值。

所述拥堵指数分析设备3将所述目标路段图像中灰度值在所述路段上限灰度阈值和所述路段下限灰度阈值之间的像素识别并组成路段目标子图像，识别所述路段目标子图像中的车辆以确定所述路段目标子图像中的车辆数量，基于所述车辆数据计算目标路段的路段拥堵指数。

所述主控制器4与所述数字相片拍摄设备1、所述火情分析设备2、所述拥堵指数分析设备3、所述GPS定位设备、所述存储设备、所述无线通信接口、所述无人机驱动设备和所述红外温度传感器分别连接，当所述火情像素比例数值大于等于所述预设火情比例阈值时，发出火情报警信号，在发出火情报警信号后，基于所述火情像素比例数值在所述火情面积对照表中查找对应的检测面积，采用GPS定位设备确定在所述检测面积内的多条目标路段，通过所述无人机驱动设备控制无人机以所述拍摄高度飞行到每一条目标路段的上方，命令所述数字相片拍摄设备1拍摄每一条目标路段的目标路段图像，控制所述拥堵指数分析设备3以基于所述目标路段图像计算每一条目标路段的路段拥堵指数，将所述检测面积和每一条目标路段的路段拥堵指数通过所述无线通信接口发送到所述当地消防控制平台。

其中，所述主控制器4在发出火情报警信号后，还将所述火情报警信号和所述火情发生位置通过所述无线通信接口发送到所述当地消防控制平台，并控制所述红外温度传感器，以将所述火情发生位置处的气温通过所述无线通信接口发送到所述当地消防控制平台。

其中，所述基于火情分析的消防监控***还可以包括照明设备，用于为所述数字相片拍摄设备1拍摄巡逻区域图像或目标路段图像提供辅助照明，所述数字相片拍摄设备1可包括35毫米定焦镜头和三轴稳定平台，所述数字相片拍摄设备1的供电电压可选为6伏，所述控制器4还可包括图像编码器，在所述主控制器4发出所述火情报警信号后，所述图像编码器基于MPEG-2压缩编码标准对所述巡逻区域图像执行图像编码，将编码后的巡逻区域图像通过所述无线通信接口发送到所述当地消防控制平台，以减少传输的数据量。

其中，所述存储设备中存储的所述火焰上限灰度阈值、所述火焰下限灰度阈值、所述烟雾上限灰度阈值、所述烟雾下限灰度阈值、所述路段上限灰度阈值、所述路段下限灰度阈值、所述预设火情比例阈值或所述火情面积对照表，在没有所述用户输入设备的相应用户输入时，可选用出厂默认值。

另外，在自然界中，当物体的温度高于绝对零度时，由于它内部热运动的存在，就会不断地向四周辐射电磁波，其中就包含了波段位于0.75～100μm的红外线，红外温度传感器就是利用这一原理制作而成的。

红外线是一种人眼看不见的光线，但事实上它和其它任何光线一样，也是一种客观存在的物质。任何物体只要它的温度高于热力学零度，就会有红外线向周围辐射。红外线是位于可见光中红色光以外的光线，故称红外线。它的波长范围大致在0.75～100μm的频谱范围之内。红外辐射的物理本质是热辐射。物体的温度越高，辐射出来的红外线越多，红外辐射的能量就越强。研究发现，太阳光谱的各种单色光的热效应从紫色光到红色光是逐渐增大的，而且最大的热效应出现在红外辐射的频率范围之内，因此人们又将红外辐射称为热辐射或者热射线。

红外温度传感器的传感原理是，利用辐射热效应，使探测器件接收辐射能后引起温度升高，进而使传感器中一栏与温度的性能发生变化。检测其中某一性能的变化，便可探测出辐射。多数情况下是通过赛贝克效应来探测辐射的，当器件接收辐射后，引起一非电量的物理变化，也可通过适当变化变为电量后进行测量。

采用本发明的基于火情分析的消防监控***，针对现有消防监控***反应速度慢、提供数据不全面、无法适应复杂地形的技术问题，使用灵活快捷的无人机搭载平台，引入图像采集处理设备进行火情分析，根据火情严重程度，决定火情发生位置附近检测拥堵指数的面积的大小，为消防部门提供精确的即时数据，保证了消防部门的救灾效果。

可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (1)

1.一种基于火情分析的消防监控***，其特征在于，所述监控***设置在无人机上，包括数字相片拍摄设备、火情分析设备、拥堵指数分析设备和主控制器，所述数字相片拍摄设备用于拍摄巡逻区域图像或目标路段图像，所述火情分析设备用于对所述巡逻区域图像执行火情分析，所述主控制器基于所述火情分析结果确定无人机检测路段拥堵指数的检测面积，所述拥堵指数分析设备用于基于所述目标路段图像执行路段拥堵指数分析，所述目标路段为所述无人机检测路段拥堵指数的检测面积内到达火情发生位置的路段；

所述监控***还包括：

GPS定位设备，连接GPS卫星，用于接收无人机的实时GPS位置，所述火情发生位置为所述GPS定位设备接收到所述主控制器发送的火情报警信号时的所述实时GPS位置；

用户输入设备，用于根据用户的输入，设定火焰上限灰度阈值、火焰下限灰度阈值、烟雾上限灰度阈值、烟雾下限灰度阈值、路段上限灰度阈值、路段下限灰度阈值、预设火情比例阈值和火情面积对照表，所述火情面积对照表保存了火情像素比例数值与检测面积的一一对应关系；

存储设备，预存拍摄高度，连接所述用户输入设备以存储所述火焰上限灰度阈值、所述火焰下限灰度阈值、所述烟雾上限灰度阈值、所述烟雾下限灰度阈值、所述路段上限灰度阈值、所述路段下限灰度阈值、所述预设火情比例阈值和所述火情面积对照表；

无线通信接口，连接当地消防控制平台，用于接收所述当地消防控制平台发送的巡逻区域；

无人机驱动设备，用于在所述主控制器的控制下，驱动无人机飞行到所述巡逻区域或所述目标路段的上方，飞行高度为所述拍摄高度；

红外温度传感器，用于基于所述火情发生位置处辐射的红外线，检测所述火情发生位置处的气温；

所述火情分析设备将所述巡逻区域图像中灰度值在所述火焰上限灰度阈值和所述火焰下限灰度阈值之间的像素识别并组成火焰目标子图像，将所述巡逻区域图像中灰度值在所述烟雾上限灰度阈值和所述烟雾下限灰度阈值之间的像素识别并组成烟雾目标子图像，计算所述火焰目标子图像的总像素数和所述烟雾目标子图像的总像素之和占据所述巡逻区域图像总像素的火情像素比例数值；

所述拥堵指数分析设备将所述目标路段图像中灰度值在所述路段上限灰度阈值和所述路段下限灰度阈值之间的像素识别并组成路段目标子图像，识别所述路段目标子图像中的车辆以确定所述路段目标子图像中的车辆数量，基于所述车辆数量计算目标路段的路段拥堵指数；

所述主控制器与所述数字相片拍摄设备、所述火情分析设备、所述拥堵指数分析设备、所述GPS定位设备、所述存储设备、所述无线通信接口、所述无人机驱动设备和所述红外温度传感器分别连接，当所述火情像素比例数值大于等于所述预设火情比例阈值时，发出火情报警信号，在发出火情报警信号后，基于所述火情像素比例数值在所述火情面积对照表中查找对应的检测面积，采用GPS定位设备确定在所述检测面积内的多条目标路段，通过所述无人机驱动设备控制无人机以所述拍摄高度飞行到每一条目标路段的上方，命令所述数字相片拍摄设备拍摄每一条目标路段的目标路段图像，控制所述拥堵指数分析设备以基于所述目标路段图像计算每一条目标路段的路段拥堵指数，将所述检测面积和每一条目标路段的路段拥堵指数通过所述无线通信接口发送到所述当地消防控制平台；

其中，所述主控制器在发出火情报警信号后，还将所述火情报警信号和所述火情发生位置通过所述无线通信接口发送到所述当地消防控制平台，并控制所述红外温度传感器，以将所述火情发生位置处的气温通过所述无线通信接口发送到所述当地消防控制平台；

其中，所述检测面积为圆形，该圆形的圆心为火灾发生位置。