淺析機器視覺在消防技術中的應用

方江平 萬峰 傅琪 蘇俊

摘要：隨著人工智能和圖像處理技術的不斷發展，機器視覺技術在多個領域發揮了其價值。其中，在消防技術中，機器視覺得到了很好的應用。本文通過調研國內外最新文獻和產品信息，簡要介紹了機器視覺原理，重點分析了機器視覺在檢測火災時采用的關鍵算法與應用流程。并通過分析典型應用案例，總結機器視覺在消防技術中的應用前景。

關鍵詞：機器視覺;消防應用;特殊區域;火災防控

1 引言

煙霧傳感器和相應的水泵是過去幾十年自動消防系統的一部分。但在室內環境火災傳感器中還存在一定的空白，只有當火災或煙霧接觸傳感器時才會發出報警信號。到這個時候，火勢變得無法控制，水泵也無法控制火勢。另一個缺口是控制戶外火災，這些火災會對田野、戶外儲存空間和油庫造成損害。在室外環境中安裝火災傳感器是難以實現的，但機器視覺技術的發展為室外環境的監控提供了可行性。

目前消防機器人在消防領域已經有所應用。但由于機器視覺對于火災監測的算法還未完善，導致具備火災判斷與處理能力的消防機器人的發展和應用還未普及。針對這一方面，一些學者已經做出了機器視覺對火災監測流程的相應算法。同時，也有學者針對森林火災、油庫火災等大型特殊火災場所的火災監測和處理做出了相應研究。

本文總結了近年來國內外相關領域的研究課題，淺析機器視覺在消防系統中的應用。詳細介紹了機器視覺的原理和幾種對于火災分類與判別的方法。并對機器視覺在消防技術中應用的前景趨勢進行了分析。

2 機器視覺技術在火災探測中的應用原理

在以往的火災探測中，主要是利用機器視覺技術中的數字圖像處理技術來對于視頻中火焰進行運動檢測和邊緣檢測。優化了火焰的檢測技術，實現了對煙霧產生的火焰的檢測和火焰像元的擴散。這些系統可以用來減少火災的誤檢。圖1為機器視覺檢測系統的基本組成部分。

基于機器視覺的智能消防系統（如圖2），將實現火災探測和火災控制一體化。其配備了兩種不同功能的攝像頭：普通攝像頭和火災控制結合，拍攝消防炮發射火炮的畫面;而紅外攝像頭用于檢測火焰元素，提取特征。從而來判斷火災是否發生以及火災的嚴重程度。當火災被判定發生時，系統會啟動報警裝置，啟動消防炮等滅火裝置進行自動滅火。該系統在消防炮滅火過程中會追蹤其軌跡，結合提取到的火焰特征來調整角度，使消防炮更準確的將水噴射到火災發生處。而最終依靠紅外攝像頭所提取圖片來判斷是否成功滅火。

3 火災檢測流程中的關鍵技術

機器視覺要使用在消防系統中，有一個重要的問題是對于火災的特征提取和判斷。根據判斷結果，智能系統才能觸發內部判斷，從而采取相應的措施。因此，火災的檢測流程就十分重要。如圖3所示，可以分為疑似區域提取-提取火焰特征-判斷火災類別-火災處理四部分。

3.1疑似區域提取

在機器視覺中，由于設備等各種原因，都會使采集到的圖像含有噪聲。因此，對采集到的圖像進行去噪處理、增強圖像對比度等方法，來減少噪聲的干擾，使得提取的圖像特征更符合實際，從而使處理過后的輸入圖像比原圖更加適合于特定的應用。

火災的發生是逐漸蔓延的，在一系列監測圖像中，體現在相對于固定背景出現新的目標。通過采用運動檢測算法對這些圖像進行檢測，對相應前景區域再進行顏色判別，最終得到火災疑似區域。

3.2提取火焰特征

隨著計算機視覺方法的發展，視頻火災檢測與現有的煙霧探測器、熱傳感器等火災檢測方法相比，具有更好的檢測效果。有學者針對火焰的視頻處理做出了相應研究，認為火焰的燃燒從零開始，每一個階段有其相應的視覺特征。他將煙、火焰作為移動的對象（如圖4），并將其用于進一步的分析，如背景差、時間差、光流分析等。后來他轉向頻率分析，比如小波分析，傅里葉分析來區分火焰和運動物體。小波域能量分析可以解釋煙氣的時變特性。監控攝像機實時檢測視頻場景中的火焰，提供早期預警，確保對破壞性火災危險的快速反應。

3.3火災分類

在智能系統提取完采集到的圖片中所含有的火焰特征后，根據得到的火焰特征可以進行火災的分級?？偟姆譃?級（可自動處理火災），2級（需自動處理且對附近消防部門進行報備的中型火災），3級（進行滅火處理與通知消防官兵緊急出動的大型火災）。此外，應針對不同地區采取不同的分類。在礦山地區的火災級別可以適當的降低半級，而草原和森林等擴散速度快，災害影響大的區域（如圖5），火災級別需要相應提升。

3.4火災處理

在進行火災分類之后，需要進行相應的處理措施。在一些偏遠無人地區，需要裝備自動滅火裝置，由自動滅火裝置進行前期的處理，并根據分級來進行通知與報備。

4 機器視覺在消防火災中的典型應用

如果所監測區域已經發生嚴重火災，及時反應并進行應對就非常重要?；诖耍托枰詣訙缁鹣到y。消防水炮（如圖6）的控制使用是自動滅火系統的核心。根據前文所述，其工作主要有三個過程：首先，獲取真實的火焰圖像; 其次，對圖像中的疑似區域進行特征的提取，并進行判別與分類; 最后，智能控制系統操控消防水炮來控制火勢，達到火災防控的目的。

在森林，平原，油田等室外區域，需要防火的面積較大，單一的消防水炮不能夠滿足對整個區域防控的能力。為了完全覆蓋整個監控區域，有時需要多臺消防炮的配合使用。在火災發生時，智能系統會調用最近區域的消防炮，在第一時間進行滅火，但是當火勢極其兇猛或者火災危險程度特別高的時候，就會觸發內部機制，更進一步的調用多個區域的資源，使用多個消防水炮一起工作來參與滅火。

其中需要強調的是，消防水炮安裝地點與智能消防攝像裝置的安裝地點需要有一定的安全距離。安裝距離過近將導致兩者不能有效的配合工作。因為消防水炮在工作時會產生大量水霧，這會影響攝像裝置的清晰度，從而影響整個智能消防系統的正常運行。

下面有一些針對不同地區所設計或已經投入使用的裝置。

4.1險峻地形中火災的處理

一些研究者設計使用多功能防火機動巡查裝備（如圖7），該裝備有著卓越的越野性能和良好的機動性能，可在白天和夜間兩種工作模式間進行自由轉換。該裝備利用車頭搭載的智能攝像機采集圖像來自主判斷火災情況，并在車身搭載了脈沖式水槍，可以在各種險峻地形（如沙地、泥地、草地、雪地和礫石地等）進行消防作業。

4.2智能攝像系統的消防應用

攝像機和計算機視覺方法在許多場合中有著良好的應用。例如使用安全攝像頭和紅外監視攝像頭進行火災探測。室內的自動報警設備分為感煙式和感溫式，其工作在封閉的小空間內相對較為容易及時發現火災。然而，在一些大型空間，例如森林、大型建筑、倉庫等，探測器功能就不能得到很好的發揮，因為在這些場景中，火災從發生到檢測到煙霧和溫度是需要時間的?；谝曈X系統的火災探測不會受到空間的影響，智能攝像系統可以盡快探測煙和熱并提供火焰傳播方向，這樣可以在火災開始時就進行相應的處理和控制?；跈C器視覺的火災探測設備可以以相對較低的成本接入現有的監視系統中。比起傳統方式，該系統更高效便捷。

同時，智能攝像頭也可以直接搭載在自動滅火的消防設備上（如圖8），不僅可以快速的檢測到火災，還能立即用消防設備所攜帶的消防炮進行火災的控制處理。

5 發展前景趨勢

近年來，機器視覺技術得到了迅速發展，但仍然存在諸多不足，主要包括：

（1）在視覺系統的搭建上，主要使用的視覺傳感器（可見光攝像機占了絕大多數）是相同種類的。由于缺乏了不同類視覺傳感器之間的復雜度，在單一視覺傳感器下的成像系統往往有著固有缺陷，導致對環境信息的采集不夠充分。例如，盡管可見光攝像機能對于色彩、細節等信息獲取度較高，但在煙霧濃度較高、照度不佳的環境下工作效果受限。而紅外熱像儀雖然在低照度情況下工作良好，但獲取熱紅外圖像的質量卻不如可見光攝像機。

（2）對于機器視覺算法的研究還不夠全面，使得機器視覺在分析理解環境信息的能力上有所欠缺。一方面，諸如火場地形分析，火場人員識別與跟蹤，以及火情態勢分析等方面的視覺感知算法雖然有研究者涉及，但總體處于相對空白的狀態。另一方面，機器視覺在消防技術中多是應用于復雜的室外環境，因此包括火焰檢測、火焰傳播軌跡預測等方面的算法性能仍有較大的優化空間。

（3）視覺信息處理系統的計算能力仍有待提升，這需要計算機軟硬件的發展支持。機器視覺想要對分析和理解環境信息能力進行增強，需要在有限時間實現對火焰圖像這類大數據更為充分有效的計算處理，因而對智能機器視覺系統的計算能力有著很高的要求。為此，對于計算機的GPU等設備有著更高的要求。

因此，一方面需要結合不同視覺傳感器的優點來構建更為完善的視覺感知系統，以此增強采集環境信息的能力。另一方面，提高機器視覺對于分析理解環境信息的能力必不可少，可以通過加強對火場環境信息采集算法的研究來進行提升。最終，配合快速發展的計算機運行系統，可以給機器視覺和消防技術的結合帶來更好的應用前景。

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