基于深度學習的視頻監控火情智能識別系統設計與實現

摘要：基于深度學習的視頻監控火情智能識別系統設計研究中，采用VGG16網絡架構提取火焰特征，引入注意力機制增強特征表達能力，構建了支持矢量機分類器進行火情判別。研究設計了數據采集、預處理、特征提取、火情判別和預警生成等功能模塊，實現了火情的自動檢測與預警。實驗結果顯示，該系統在不同場景下的平均檢測準確率達97.8%，響應時間2.1s，誤報率和漏報率分別為1.3%和0.7%，性能顯著優于傳統方法。

關鍵詞：深度學習；火情識別；視頻監控

隨著信息技術對消防產業的深度賦能以及消防產業的數字化轉型，基于計算機視覺的火災智能監測技術成為當下研究的核心方向[1]。傳統感煙探測器在實際應用中常出現誤判且響應延遲等問題，其技術局限難以滿足現代消防安全體系建設需求。本研究著眼于機器視覺技術在火災預防領域的創新應用，搭建了多模態火災特征分析系統。該系統可實時解析視頻流數據，實現對早期火情特征的精確辨識以及風險預警的快速響應，有效提高火災防控的主動性與處置效率，對完善公共安全防護體系、減少火災事故帶來的社會經濟損失具有重要的實踐意義。

1 深度學習在火災檢測中的研究進展

深度學習在火災檢測領域發展迅速。早期多運用支持矢量機（SVM）等傳統機器學習方法，不過其存在特征表達能力不足的問題。當下，卷積神經網絡（CNN）依靠出色的特征提取與分類能力成為主流。部分研究者基于經典CNN架構（如VGG、ResNet），借助引入注意力機制、多尺度特征融合等方式提升檢測性能。例如，王化魯[2]構建了一種雙流網絡框架，分別對可見光和紅外圖像進行處理，在低照度環境下召回率達到93%以上。由于實際火災場景多樣，研究者構建了包含不同環境（如室內、森林、車輛等）的大規模火災數據集，用以訓練和評估檢測模型。這些數據集往往有數萬張圖像樣本，且按一定比例劃分成訓練集、驗證集和測試集，確保模型的泛化能力。在模型訓練時，通常運用隨機梯度下降等優化算法，同時設定適宜的超參數（如學習率、批量大小、正則化系數等）來加快收斂速度并避免過擬合。除靜態圖像檢測外，研究者也在探索視頻分析技術，利用連續幀間的時序信息識別火情，準確率可達98%以上。

2 基于深度學習的視頻監控火情智能識別系統設計

2.1" 系統架構設計

本文提出的火情智能識別系統采用模塊化設計，主要包括五個功能模塊，系統架構見圖1。

數據采集模塊負責從視頻監控設備獲取原始視頻流，傳輸至服務器。然后，數據預處理模塊對視頻幀進行抽取、尺寸歸一化、數據增強等操作，輸出符合深度學習模型輸入要求的圖像數據。接下來，深度學習模型訓練模塊利用預處理后的樣本數據，采用VGG16等CNN架構進行特征提取和分類器訓練，并使用交叉驗證等方法優化模型性能，最終得到訓練完成的火情識別模型。在應用階段，火情識別模塊實時分析輸入的監控視頻，通過前向傳播計算每一幀的火焰概率，并結合時序信息進行火情判定。當連續3幀及以上被識別為火情時，報警模塊即向監控中心發送預警信息，同時觸發聲光報警裝置。系統各模塊相互協作，實現從數據采集到火情報警的全流程自動化處理。

2.2" 系統功能實現流程

2.2.1" 構建視頻數據預處理流程

本系統采集的原始視頻數據可能存在分辨率不一、幀率不穩定、畫面抖動模糊等問題，因此，需要進行一系列預處理操作。首先，按照25幀/s的采樣率提取視頻關鍵幀，在保證時序信息完整性的同時減小數據量。將提取的幀圖像統一縮放至224×224像素，以適配后續CNN模型的輸入尺寸要求[3]。其次，考慮到實際應用場景的多樣性，系統還引入了數據增強策略，對圖像進行隨機水平翻轉、隨機旋轉±15°以及亮度調整等變換，擴充訓練樣本的多樣性，提升模型的魯棒性。最后，為加速模型收斂，將圖像RGB通道像素值歸一化至[0，1]區間。

完成上述預處理步驟后，系統將視頻數據轉化為一組統一尺寸、像素值歸一化的幀圖像序列，為后續的特征提取計算做好準備。

2.2.2" 執行火焰特征提取計算

經過預處理的幀圖像將被送入特征提取模塊，通過深度CNN自動學習火情相關的高層語義特征。本系統選用VGG16作為基礎特征提取網絡，該網絡由13個卷積層和3個全連接層組成，具有良好的特征表達能力[4]。為充分利用不同卷積層的特征信息，系統在VGG16的第3、8、15卷積層后分別接入注意力機制模塊，通過學習每個通道的重要性權重，自適應調整特征圖，突出火焰區域的顯著性特征。

在提取多尺度特征后，系統采用特征金字塔網絡（FPN）對不同層級的特征圖進行融合，綜合利用低層次的紋理信息和高層次的語義信息。FPN通過自頂向下的上采樣與橫向連接，逐步將高層語義特征傳遞至低層，實現特征的跨尺度融合。將融合后的特征圖通過全局平均池化操作壓縮為512維的特征矢量，作為圖像的最終特征表示。

經過上述特征提取計算，系統能夠得到視頻幀圖像具有高度語義化且能用于火情判別分析的深層特征，為后續的火情識別判別提供堅實的數據支撐。基于這些圖像特征，系統會進一步搭建火情分類模型，以實現對火焰區域的精確位置確定以及火情程度的實時評估[5]。

2.2.3" 實現火情判別評估

在獲取圖像的高層語義特征后，系統需進一步判斷是否存在火情以及評估火情嚴重程度。本系統運用SVM作為火情分類模型，把提取的512維特征矢量輸入SVM中進行二分類預測。SVM通過尋找最優分離超平面，將特征空間劃分為火情和非火情兩個區域，同時最大化類間間隔，具備良好的泛化性能。

在應用階段，系統把每一幀的特征矢量輸入訓練好的SVM模型中，得到該幀的火情概率Pfire。若Pfire＞θ，則判定當前幀存在火情，其中θ為預設的判別閾值，一般取值在0.5～0.8之間，具體需根據實際應用場景調整。為提升識別的可靠性，系統規定連續3幀及以上均檢測為火情時，才觸發報警機制，以防因光照變化等因素導致誤報。

借助上述火情判別評估流程，系統可快速且準確地識別視頻監控畫面中的火災隱患，為后續報警處理提供決策依據。確定火情后，系統將自動向監控中心發送預警信息，并觸發聲光報警裝置，提醒相關人員及時處置，最大程度降低火災損失。

2.2.4" 生成火情預警信息

當系統連續檢測到多幀畫面出現火情時，報警模塊會自動創建并發送預警信息，促使相關人員盡快采取應對措施，以防患未然。預警信息的生成需綜合考量多個方面因素，以便盡可能全面且精準地呈現火情狀況。

系統會記錄火情發生的時間、位置等基礎信息，為后續調查取證提供支撐。隨后，系統會分析火焰區域在圖像中所占的像素比例，用以評估火情嚴重程度。其中，像素占比Rfire的計算公式為：

（1）

式中：Nfire——火焰區域像素數；

Ntotal——圖像總像素數。

根據Rfire的大小，系統將火情劃分為4個等級：I級（Rfire＜10%）、II級（10%≤Rfire＜30%）、III級（30%≤Rfire＜50%）和IV級（Rfire≥50%），分別表示輕度、中度、重度和嚴重火情。為增強預警信息的可讀性，系統還自動生成對火情的文字描述，如“監控點A區域發生III級火情，請立即前往處理”等。

在生成預警信息后，系統借助消息隊列中間件（如RabbitMQ）將其推送至監控中心，同時觸發聲光報警裝置（如警笛、閃光燈）在現場發出警示。監控中心依據預警信息采取相應舉措，比如派遣消防車、組織人群疏散等。另外，系統還支持向移動端App推送通知，以實現遠程預警。

火情預警信息的生成是本系統的關鍵輸出內容，對火災防控的效率與準確性有著直接影響。系統通過綜合分析火情發生的時間、位置以及嚴重程度等因素，提供全面且細粒度的預警信息，為相關人員決策提供可靠依據。

3 系統實驗驗證

3.1" 實驗場景搭建與實驗方案

為驗證所設計系統的實際應用效果，本研究在某商業建筑內部搭建實驗環境，選取建筑內的走廊、辦公室和儲物間3類典型場景進行測試。實驗采用海康威視DS-2CD2686FWD-IS網絡攝像機采集視頻數據，分辨率為2688×1520，幀率為25幀/s。實驗目標是評估系統在不同場景下的火情識別性能，并與傳統基于顏色和運動特征的算法進行對比。傳統方法采用HSV顏色空間閾值法結合幀差法進行火焰檢測，具體閾值設置為：H通道范圍[0°，60°]、S通道范圍[0.2，1]、V通道范圍[0.5，1]。實驗中使用標準酒精燈作為可控火源，在確保安全的前提下，通過調節火焰大小（高度范圍5～15cm）和攝像機距離（2～5m）設置不同實驗工況。每組實驗重復測試10次，每次持續時間為120s。系統性能評估采用以下指標：檢測準確率（預設目標＞95%）、平均響應時間（預設目標＜3s）、誤報率（預設目標＜2%）和漏報率（預設目標＜1%）。所得數據行t檢驗，P＜0.001表明差異有統計學意義。

3.2" 結果討論

通過系統實驗驗證，獲取了全面的性能評估數據，實驗結果見表1。從測試數據可知，本文提出的基于深度學習的火情識別系統在各項性能指標上優于傳統方法，且達到預設目標值。

表1" 火情識別系統性能測試結果對比

評估指標 本系統 傳統方法 t P

檢測準確率/% 97.8 89.3 8.76 ＜0.001

平均響應時間/s 2.1 4.3 -9.12 ＜0.001

誤報率/% 1.3 4.8 -7.45 ＜0.001

漏報率/% 0.7 2.9 -6.89 ＜0.001

系統在3類典型場景下的平均檢測準確率為97.8%，遠高于傳統方法的89.3%（t=8.76，P＜0.001）。尤其在低照度條件（儲物間場景）下，本系統準確率仍為95.6%，而傳統方法降至82.1%。平均響應時間為2.1s，相較于傳統方法的4.3s提升了51.2%，滿足快速預警需求。

在可靠性方面，系統誤報率為1.3%，漏報率為0.7%，均低于預設指標，且明顯優于傳統方法（誤報率4.8%，漏報率2.9%）。進一步分析顯示，系統性能提升主要源于深度學習模型強大的特征提取能力，尤其是通過注意力機制增強了對火焰特征的感知能力。

以上實驗數據表明，該系統完全符合實際應用需求，具有良好的推廣價值。

4 結束語

本研究構建的視頻監控火情智能識別系統，采用深度學習技術，將VGG16網絡和注意力機制相結合，達成高精度的火情檢測。經實驗驗證，該系統性能指標良好，為智能消防監控提供了可行方案。

參考文獻

[1]韋鳳生.微感知技術在森林火災早期識別中的應用[J].農村科學實驗，2024（6）：133-135.

[2]王化魯.基于樓宇的火災應急智能巡檢機器人開發[D].長春：長春工程學院，2022.

[3]陳曦.火災預警智能視頻監控系統在件雜貨碼頭的應用[J].科學技術創新，2020（18）：99-100.

[4]史衍賀.社區火災煙霧識別及火情評估方法研究[D].北京：北方工業大學，2024.

[5]張玉龍.面向森林防火的空地一體視頻監控系統[D].濟南：山東大學，2022.