基于圖像處理的火災探測技術

徐玉姣　洪鎮南　全菲

摘 要：基于圖像處理的火災探測技術具有準確性高、實時性好、信息豐富等優勢，是火災探測領域重點研究的內容。本文根據火焰的面積增長率、火焰尖角等作為特征提取對象，通過MATLAB仿真技術對火焰特征進行實驗研究，實驗證明此技術具有一定的理論參考價值。

關鍵詞：MATLAB；圖像處理；火焰特征；火災探測

Fire Detection Technology Based on Image Processing

Abstract：Fire detection technology based on image processing has the advantages of high accuracy，good real-time，rich information and so on. The paper study the flame features，through the MATLAB simulation technology with the features of flame area growth rate and flame angle.The experiment results show that this technology has a certain reference value.

Key words：MATLAB；image processing；flame features；fire detection

隨著我國市場經濟體制的發展和完善，城市中大型建筑物所占比例越來越高，包括大型商場、會議中心、電影院、展覽館、博物館和物流倉庫等，它們在人們生活中起著十分重要的作用。但是，大型建筑物相對于其他建筑物來說，具有內部跨度大、結構復雜等特征。一旦發生火災時，產生的煙霧很難達到火災探測器所在的房間頂部，或者由于受到熱障區域的影響無法及時啟動報警。然而，基于圖像處理的火災探測技術結合了成像技術、圖像處理技術、計算機技術等先進的信息處理技術，不再受到建筑物空間高度、熱障區域、氣流限制等影響，其火災探測功能具有高智能、高靈敏和非接觸等優勢，可以快速探測到火災發生早期產生的煙霧和火焰，及時發出報警信號，確保人員安全疏散。目前，基于圖像處理的火災探測技術已經成為了大型建筑物火災防范的有效手段。

1 火災圖像的預處理和圖像識別流程

⑴圖像預處理：主要包括火災圖像的灰度處理、二值化處理、濾波降噪處理等步驟，本文采用的圖像預處理技術是中值濾波。

⑵圖像背景提取：本文主要采用更新算法對火災圖像的背景進行更新和提取。

⑶特征提?。焊鶕祷幚碇蟮幕馂膱D像來計算火焰的面積增長率、尖角等特征。

⑷輸出火災識別部分：將提取到的火焰圖像的特征進行歸類，經過分類判別和初步識別后，當完全滿足這兩個條件時，可以確定火災發生。

2 火災圖像的特征提取與仿真

2.1 面積變化率識別

在火災發生的初期階段，火焰從無到有的出現是一個不斷擴張和蔓延的過程，由于火焰會受到氣流速度、熱量流動等諸多因素的影響，會促使火焰處于不斷跳動的狀態。由此，可以得到火焰的物理特性：火焰圖像的高亮區域呈連續變化、不斷增長的趨勢。汽車大燈、強光手電筒等也同樣具有高亮面積部分連續變化的特征。對比火焰物理特征可知，火焰的蔓延和擴張還是比較緩慢的，相鄰火焰的面積變化率不會大幅度增長或降低，而汽車大燈、快速移動的手電筒則會導致相鄰圖像的高亮區域面積變化率較大。相反，家用白熾燈由于光源固定，其面積變化率最低，幾乎可以接近零變化率。由此可見，基于圖像處理的火災探測技術可以通過判斷面積變化率的方式來區別火災、固定光源、移動光源等干擾。

本文連續計算10幀火災圖像的火焰面積，得到火焰面積的增長率，記作Ij。

公式（1）中，A是火焰面積，Rj是火焰區域。將采集到的火災圖像通過二值化處理、濾波降噪和圖像分割后，分別計算每一幀火焰區域的面積，并代入公式（1）中，最終可以獲得連續若干幀火災圖像的面積增長率。

MATLAB仿真實驗部分代碼如下：

RGB=imread（＼E：＼實驗＼picture4.jpg）； //讀取RGB火災圖片//

I=rgb2gray（RGB）； //灰度化處理//

BW=im2bw（I，0，6）； //二值化處理，添加閾值分割//

A=length（find（BW==1））； //火災圖像區域面積//

……

2.2 火焰尖角的識別

抖動是火災發生早期時火焰的重要特征之一，其與面積變化率的判斷聯系緊密，可以彌補面積變化率判斷的不足之處，確?；馂臋z測技術更加精準可靠。火焰邊緣抖動的最明顯表現是其尖角成無規則、無規律的跳動，但火焰尖角的形態基本不會發生變化?；鹧婕饨蔷哂懈叨雀摺挾刃『托螒B狹長等特點，尖角數量是通過幀圖像邊緣提取實現的。因此，可以根據火焰的特征對其尖角進行識別。

火焰尖角的識別過程如圖2所示：

火焰尖角具有高度高、寬度小和形態狹長等特點，所以，對火焰尖角進行檢測要進行相應的調節，其檢測步驟如下：

（1）確認火焰尖角頂點的位置；

（2）對提取得到的火焰圖像邊緣進行特征提取之后，按照其邊界點逐點掃描，如果存在一個左右相鄰區域內連續50個點的高度全部小于或等于該邊界點，則判斷為疑似火焰尖角點，同時將這些火焰邊界點利用坐標矩陣記錄；

（3）判斷這些邊界點是否屬于火焰尖角。

MATLAB仿真實驗部分代碼如下：

sum=0； //計算得到火焰尖角的個數//

for k=1； //得到疑似火焰尖角的行數、列數和邊界矩陣//

for i=1：n //比較之后確定其在邊界矩陣中的位置//

if （is equal （tt（i，：），jj（k，：）））

if（i>50&i+50

d1=sqrt（（tt（i+50）-tt（i））^2+（tt（i，2）-tt（i+50，2））^2）； //火焰尖角到達左邊第50個點的距離//

d2=sqrt（（tt（i+50）-tt（i））^2+（tt（i，2）-tt（i-50，2））^2）； //火焰尖角到達郵編第50個點的距離//

c=sqrt（（tt（i-50）-tt（i+50））^2+（tt（i+50，2）-tt（t-50，2））^2； //左邊第50個點到右邊第50個點的距離//

……

3 基于MATLAB的實驗結果分析

3.1 實驗環境

計算機一臺、高清攝像頭、打火機、紙張、木料、白熾燈，以MATLAB作為實驗分析工具，每秒鐘截取30幀的圖像，圖像大小為160*120像素，再進行灰度處理、二值化處理、濾波降噪、閾值分割等。

3.2 面積增長率實驗結果

選取連續的10幀火災圖像，計算火災圖像亮點區域的面積增長率，圖3給出了詳細的面積增長率實驗數據。

由圖3可知，當紙張和木料燃燒時，圖像的面積變化率較大，始終呈現較強的增長趨勢；當點亮打火機時，檢測到的圖像面積變化范圍較小；當打開白熾燈時，圖像的面積變化率始終穩定。

3.3 火焰尖角實驗結果

選取連續的1800幀火災圖像進行分割，形成分割圖，按照每30幀計算一次火焰尖角的平均值，得到了如圖4所示的每分鐘獲得的實驗數據。

如圖4可知，當紙張和木料燃燒時，其火焰尖角始終保持在5個以上，火焰尖角的變化較大；當點亮打火機和白熾燈時，火焰尖角的變化率始終控制在一定范圍內，保證在5個以下，因此，火焰尖角可以作為火災探測中的重要參數。

4 結論

綜上所述，本文在分析了基于圖像處理的火災探測技術流程和原理之后，對火災圖像的火焰面積變化率、尖角等特有屬性進行深入研究，采用MATLAB實驗環境對火災圖像的識別進行仿真。實驗表明，火焰面積變化率、火焰尖角均可以作為火災探測中的決策參數。在進一步研究火災探測系統時，可以將其作為決策參數的輸入部分，確?；馂奶綔y的及時性和準確性。

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