基于深度學習的火災煙霧監控系統

鄭偉 鄭詩印 李森林

摘 要：因為煙霧比火焰更早出現，因此及時發現火災煙霧極為關鍵，其對火災蔓延具有良好的控制作用，設計完善的火災煙霧監控系統是21世紀的一種必然趨勢。本文圍繞火災煙霧監控系統的相關內容展開研究，以期為該領域提供一定參考。

關鍵詞：深度學習;火災煙霧;監控系統

1傳統火災探測方式

從傳統火災探測方式的角度分析，其主要涵蓋了兩方面的內容，其一是感溫探測;其二是感煙探測[1]。感溫火災的原理并不復雜，操作過程也十分簡單，具有很強的適用性，但是如果溫度與溫度傳感器產生聯系時，表明火災已發展至第三階段，無論是人員，還是財務，均受到嚴重的不利影響，因此，感溫火災探測器無法實現早期探測的目標。在火勢較小時，感煙火災探測器能夠探測到煙霧，但如果某環境的空間較大，那么感煙火災探測器想要發出警報必須以足夠的煙霧濃度為前提條件，否則，將無法發出警報[2]。

2火災煙霧監控系統需求分析

在主頁面中，監視人員可以清晰看到每個區域的監控畫面，調出想要查看的往期錄像，實時查詢日志信息，針對故障設備信息進行多角度、多方位的分析，將其統計完整 [3]。（1）監視人員：監視人員登錄：在登錄系統中輸入正確的賬號密碼即可登錄成功。實時監控查看：在查看監控的過程中并不局限，可以了解到各個區域的畫面，在查看頁面的階段里有兩種選擇方法，即特定區域和電視墻投影。往期錄像管理：針對往期視頻進行查看的過程中，可通過地點與時間來完成。警告日志管理：將相應的警告信息體現在日志之后，監視人員能夠及時了解到哪個地點出現了異常情況。（2）管理員：實時監控查看：與監視人員功能并沒有明顯的差異性。往期錄像管理：管理員不僅具有查看視頻的權限，同時還具有整理視頻的權利。用戶權限管理：針對用戶賬戶進行刪除與建立，分配用戶權限。設備故障管理：將設備日志管理作為主要的應用手段，準確認識到監視人員匯報的設備信息存在的不足之處，從而開展處理工作[4]。警告日志管理：將全部監視人員的警告日志進行歸納整理。操作日志：將各個管理人員操作的實際情況進行完整記錄。

3系統設計流程

本系統主要由五個模塊構成，包括視頻圖像采集模塊、圖像預處理模塊、煙霧目標檢測模塊、視頻顯示模塊以及檢測結果儲存模塊等，系統總體流程圖如圖1所示。

由上圖可見，其一是視頻圖像采集模塊：從本地存儲讀入視頻文件或從攝像頭讀入視頻信息。其二是圖像預處理模塊：將視頻文件轉化成圖像序并處理至固定大小，并對圖像噪聲進行處理。其三是煙霧目標檢測模塊：通過本文提出的深度煙霧檢測模型對圖像進行煙霧檢測，判讀是否存在煙霧區域。其四是視頻顯示模塊：將檢測的結果標記并框定在圖像中，并實施反饋到系統上。其五是檢測結果存儲模塊：將檢測出的圖像信息保存，同時保存檢出信息的幀號和對應時間。

4模塊設計

4.1視頻圖像采集模塊

系統應可從本地存儲中提取視頻信息也可從監控攝像頭中獲取視頻信息，成功讀入后系統繼續運行，讀入失敗要返回讀取失敗的狀態碼。

4.2圖像預處理模塊

將視頻信息進行調整，并處理為圖像信息，同時根據圖像處理后的需求，進一步清除圖像在產生過程中受到的噪聲干擾。

4.3煙霧目標檢測模塊

系統通過本文提出的煙霧檢測模型對經過預處理的圖像進行檢測，圖像首先經過改進后的VGG16模型提取煙霧特征圖作為條件GAN的約束條件，然后將圖像和煙霧特征圖輸入條件GAN的生成器中產生煙霧密度圖，通過OpenCV處理可得到此密度圖是否存在煙霧，以及存在煙霧的位置。

4.4視頻顯示模塊

對煙霧檢測模塊產生的結果進行處理，圖像中有煙霧的區域通過紅框標記。在系統運行的硬件條件得到滿足的情況下，本系統可達到實時監控的效果。

4.5檢測結果存儲模塊

將系統檢測出的煙霧預警信息儲存下來，通過時間和攝像頭編號（或視頻文件編號）分類保存。方便監視人員整理與查看。

4.6數據庫設計

智能監控系統包含五種實體，分別為監視人員、管理員、警告信息、視頻信息、設備信息。監視人員可以查看警告信息和處理警告信息，但是不能對其進行修改，同時負責記錄設備情況，監視人員可以查詢視頻信息，但不能修改視頻信息。管理員同樣可以查詢和處理警告信息，并且需要反饋設備信息。從圖中可以看出該系統數據類型擁有比較多的實體對象，其中管理員和監視人員實體較為重要。

參考文獻：

[1]祁永來，魏子欽，陳曉云.基于GSM的倉庫環境智能監控系統設計[J].電子世界，2020（19）：168-169.

[2]張本法，李華榮.基于西門子PLC的火災監控系統設計[J].農村經濟與科技，2019，30（24）：311-312.

[3]白玉峰，孫偉鵬，林楚偉，江永，吳水雄，周哲峰.基于視頻監控平臺的圖像火災探測系統的研究[J].電力安全技術，2019，21（06）：34-37.

[4]楊元浩，王康，官曉鵬.一種基于LoRa技術的聯網型獨立式煙霧報警器[J].今日消防，2019，4（02）：10-11.

（大創項目“基于深度學習的智能應急火災煙霧監控系統”階段成果之一，項目編號202010481057X）

作者簡介：

鄭偉（1981.12-），副教授，南陽師范學院。研究領域：嵌入式系統、人工智能。

鄭詩印（1999.06-），本科，南陽師范學院

李森林（1999.03-），本科，南陽師范學院