基于紅外熱成像技術的城市軌道交通隧道火災探測研究

張文慶，沙 健

（1.山東瑞康安全評價有限公司安徽分公司，安徽 蕪湖 241000；2.四創電子股份有限公司，安徽 合肥 230093）

城市軌道交通隧道由于其狹長型結構，環境較為密閉，空間小且通風條件差，一旦發生火災，可燃物產生的濃煙將沿隧道迅速擴散，很快充滿整個空間，對人員的生命造成威脅，同時也大大增加了滅火救援及安全疏散的難度[1-3]。對隧道環境及車輛實時溫度監測，并進行早期的火災探測是預防火災發生的重要手段[4-5]。現有火災探測技術包括感煙型、感溫型、感光型等[6-7]，由于城市軌道交通隧道使用環境影響，誤報率高，早期火災準確預警困難[8]。隨著機器視覺、圖像識別技術的發展，圖像型火災探測技術也逐步得到了廣泛應用[9]。采用紅外熱成像技術不僅可以實現實時顯示監控視頻信息，還可以對物體溫度信息在線監控，同時具備環境適應性強、探測距離遠等特點[10]，對于實現城市軌道交通隧道火災的準確預警具有重要意義。本文利用火焰在紅外熱像儀內的成像特點，結合圖像識別及在線溫度監測技術，提出了2 種識別算法，并成功開展了將紅外熱成像技術應用到城市軌道交通隧道火災早期探測的試驗研究。

1 基于紅外熱成像技術的火焰探測算法

對于火焰探測算法，可以從火焰的視頻圖像特征來進行分析，一般可以從它的形態特征劃分為以下2種：一種是靜態特征，另一種是動態特征。對比于靜態特征的容易獲取，動態特征顯得格外復雜，主要是其動力學性質的獲得和解析相對較難。在以往的火災中，火焰多為非平穩狀態，隨著不同時刻的變化，火焰的各個特征如形狀、面積、強度等，在不同階段都會發生改變。所以，處理火焰圖像的過程實際上就是處理一幅連續的火焰動態圖像，利用多種不同的算法來求取圖像中各個物體與先前的圖像之間的對應關系，最后得到的結果就是圖像上各個物體在變化過程中相繼改變的規律。

運動的目標檢測其實是計算機在處理視覺方面技術的關鍵難題之一，魯棒性的目標檢測方法有助于后期一些步驟的進行，如特征提取、目標識別和跟蹤等。通過紅外線成像所獲得的視頻，其視頻圖像上像素數值與探測傳感器上的紅外線輻射量相對應，紅外圖像上灰度所對應的數值與目標的溫度成相對關系，也就是說，紅外熱圖像實際構成了一個溫度分布圖。另外，因為生產成本高，雖然熱成像儀設備具有高精度，但其分辨率大大降低。清晰度與畫面質量息息相關，即清晰度越高，圖像細節越多。利用紅外熱成像技術所建立的火焰探測算法，是以所取的溫度特性為基礎，來判斷圖像中是否存在疑似對象。其次，在對已獲取的圖像進行預置處理，這樣就會使之前的溫度圖像轉換為規范化的灰度圖像，然后，對于圖像中的噪聲和孔洞，可以利用圖像的目標分割算法和形態學處理方法來進行消除處理，同時也可以快速提取火焰的動態特征，如面積波動、火焰形狀及其變化和頻譜特征等，基于火焰的動態和靜態特征，可以使其構造一組特征向量來實現對物體的跟蹤匹配操作，以此來構建火焰的特征模型，最后利用決策樹機制來實現對目標的分類和識別工作。

2 探測系統設計

本文采用的火災探測系統主要由控制軟件、監控終端及前端紅外熱像儀3 個部分組成，通過數據傳輸網線即可從電腦終端實現對前端探測設備的分析與控制，且具有自動保存錄像，能適應復雜使用環境的特點，如城市軌道交通隧道、地鐵隧道、綜合管廊等。

電腦監控終端可在線接收前端傳輸的溫度信息，并將其轉換為視頻圖像，具有可視直觀等優點。通過電腦終端，用戶還可以根據監測對象的不同，調整監測的區域及范圍。系統軟件具有溫度歷史數據分析、變化趨勢預警功能，可自動記錄報警時間，自動進行檢測，便于用戶對報警記錄進行快速準確查找。前端紅外熱像儀可根據監測的距離、畫面清晰度等需要配置不同參數的探測設備。結合紅外熱成像的特點，本系統設計了2 種探測報警模式：①模式一為在線溫度監測報警模式，可實時監測環境內的溫度信息，并根據溫度特征及區域面積特征進行預警，具有報警靈敏性高等特點；②模式二為采用溫度監測與圖像分析識別結合的模式，系統具有反應速度快、探測準確性高等特點。

模式一在線采集前端探測設備的溫度圖像，當監測對象溫度異常時，系統自動統計并計算超過閾值范圍的面積，一旦發現面積超過設定的范圍，即對圖像實行標準化分析，通過目標分割及圖像分析，再次進行提取溫度特征值，當溫度特征值超過設定閾值時，即可實現火災預警，分析流程如圖1 所示。系統可以實現火災發生前的報警，具有提前預警、靈敏度高的特點。

圖1 模式一分析流程圖

模式二采用溫度監控與圖像識別相結合的分析模式，當發現溫度在正常監控范圍時，系統自動計算溫度超過范圍的面積，當面積超過規定閾值時，系統自動提取當前圖像，當圖像的時間序列小于等于幀數時，即進行檢測和目標掛鏈分析。當圖像的時間序列大于幀數時，系統自動提取當前圖像的特征值，特征值主要為火焰的動態特征，如火焰抖動特征、火焰形狀變化特征等，提取的特征值與標準特征值比較分析，當滿足條件時，即輸出火警信息，分析流程如圖2 所示。該探測模式具有準確度高、反應速度快的特點。

圖2 模式二分析流程圖

3 試驗及結果

3.1 試驗平臺的搭建

城市軌道交通隧道中火災類型較多，有車輛及所載貨物的自燃、隧道內電氣設備的短路自燃、車輛碰撞引發的火災等，本文選擇了具有代表意義的木垛火、棉繩火作為試驗對象，研究基于紅外熱成像的火災探測系統在城市軌道交通隧道環境中的適應性及對各種燃燒物質引發火災的探測有效性。試驗中主要以記錄點火開始至探測系統的報警響應時間，來反映探測的靈敏性。通過改變火源的大小，研究探測系統對不同大小火源的探測適應能力，通過改變探測設備與火源之間的距離，研究探測系統可實現的探測距離及范圍。試驗平臺主體隧道長80 m，寬5 m，凈高5.4 m，為拱形鋼筋混凝土結構。將紅外熱成像探測設備安裝在隧道的一側，安裝高度為4 m，安裝布置示意圖如圖3所示。

圖3 紅外熱成像探測設備布置示意圖

3.2 試驗過程與結果分析

3.2.1 木垛火探測試驗結果分析

試驗中采用了尺寸為25 cm×25 cm×25 cm、50 cm×50 cm×50 cm 的2 種木垛，木垛均由相同材質、相同形狀的杉木條拼裝而成，木垛表面澆上一定量的汽油進行引燃。試驗過程中，保持前端紅外探測攝像頭與火源之間無遮擋物。試驗中分別設置探測距離為30 m、60 m、75 m，表1 為各工況下3 次試驗探測響應的平均時間。

表1 木垛火探測試驗報警結果

通過表1 試驗結果可以看出：基于紅外熱成像的火災探測系統在2 種探測模式下對木垛火均具有良好的探測響應能力，未出現漏報及錯報現象，可以在75 m范圍內實現對城市軌道交通隧道木垛火的監控探測，充分體現了紅外熱成像具有探測距離遠的優點。當探測距離相同時，比較分析工況a1 與A1、工況a2 與A2、工況a3 與A3，可以發現木垛火火源規模的增大對探測響應時間的影響較小，因為初期點燃時，火源未完全充分燃燒，溫度升高區域的面積及形成火焰的面積均相當，所以初期火災探測時，響應時間的一致性較高。當火源規模相同時，隨著探測距離的加大，2種模式下探測的響應時間均有增長，這是因為隨著探測距離的增大，相同大小的物體在探測設備內成像的面積會隨著減小，系統在分析時，報警信息就會稍晚發出。

3.2.2 棉繩火探測試驗結果分析

試驗采用0.2 kg、0.4 kg、0.8 kg 的棉繩作為火源，將棉繩固定在金屬圓環上，然后懸掛在支架上，在棉繩下端點火。試驗過程中，保持前端紅外探測攝像頭與火源之間無遮擋物。試驗中分別設置探測距離為30 m、60 m、75 m，表2 為各工況下3 次試驗探測響應的平均時間。

表2 棉繩火探測試驗報警結果

通過表2 試驗結果可以看出：探測系統對棉繩火同樣具有較高的反應靈敏度，在75 m 范圍內對不同火源大小的棉繩火在15 s 的時間內均實現了報警，且無漏報。但從整體來看，在相同距離條件下，系統對棉繩火的探測時間要大于系統對木垛火的探測時間，這主要是因為棉繩在被點燃時，溫度及煙氣的變化為其主要特征，而火勢的蔓延速度要低于木垛火，火焰的面積要比木垛火小。在相同火源大小、相同探測距離的情況下，模式一的探測響應時間要短于模式二的響應時間，主要是因為棉繩在初期被點燃時，以溫度升高的特征較為明顯，而此時火焰的發展尚在較小范圍內，所以在溫度監測模式下更易被捕捉，更容易報警。在探測距離相同時，特別是在30 m 及60 m 范圍內，火源規模的大小對報警時間的影響較小，主要是由于在點燃初期時，火焰的大小及過火的面積接近，系統的探測時間也就接近。同樣，在相同的火源規模時，探測距離越大，火焰面積及溫度超出閾值的面積顯現在圖像中的比例就會越小，響應的時間也就越長。

4 結論

本文利用紅外熱成像可以在線測溫及遠距離探測的技術優勢，結合火焰在紅外熱像儀內的成像特點，提出了2 種火災探測分析的模式，分別為在線溫度監測報警模式及溫度監測與圖像識別結合的模式，并在城市軌道交通隧道試驗平臺內進行了實體火災試驗。結果表明：城市軌道交通隧道實體火災試驗中2 種探測模式均可以在75 m范圍內能有效實現對早期火災的探測報警，且無漏報，具有反應速度快、靈敏度高的特點；2 種探測模式下，當探測距離相同時，火源規模的增大對探測響應時間的影響較小；在以溫度及煙氣為主要特征的棉繩火試驗中，模式一的探測靈敏性要高于模式二的探測靈敏性。