监控完全遮挡场景下火焰特征分析方法*

为解决监控完全遮挡场景下火灾原因认定面临的问题,探究火焰的视频特征分析方法。利用油盘火、垃圾桶火焰和短路火花3种实体火焰模拟室内火灾,布置普通彩色CCD监控摄像头使之被完全遮挡,收集火灾视频进行预处理,利用视频分析技术提取、对比、分析油盘火焰、垃圾桶火焰和短路火花的HSV颜色、火焰面积增长、质心变化、Harris角点变化、火焰频闪等特征,并总结对应特征变化规律。结果表明:在监控完全遮挡场景下,提出的火焰视频特征分析方法可以较为精确地定量表征火焰动静态特征,为火灾调查工作的顺利开展提供有力的工具。     

基于PCA-BP神经网络的多股铜导线 熔痕定量金相识别方法研究

为实现火灾现场中多股铜导线熔痕的自动识别,采用主成分分析(PCA)和反向传播(BP)神经网络算法对四种多股铜导线熔痕(一次短路熔痕、二次短路熔痕、过负荷熔痕和火烧熔痕)的金相组织进行了识别研究。利用Image-Pro Plus 6.0和Axio-Imaging软件获取每种熔痕30组17维金相组织参数数据,采用PCA对四种熔痕共120组数据降维,获得前6个主成分得分矩阵,建立具有6个输入层节点,10个隐层节点和4个输出节点的神经网络模式识别模型。随机抽取每种熔痕的20组样品的主成分得分矩阵作为训练集,将每种熔痕的剩余10组主成分得分为测试数据,输入最终训练完成的模型进行识别,其识别准确率达到92.5%。实验结果表明采用PCA+BP神经网络的算法,可以较好地实现多股铜导线熔痕识别,为火灾物证鉴定工作提供了有力的工具。     

互联网时代我国全民消防监督管理新机制的构建

针对当前我国消防监督管理存在的监管模式单一、警力不足等问题,在"96119"火灾隐患举报模式的基础上,结合互联网普及率高、移动终端使用广泛的社会现状,提出将"互联网+"与消防监督管理相结合,本着"发动群众,依靠群众"的原则,构建了我国全民消防监督管理新机制,并对构建这种新机制的必要性、可行性、内容和特点以及构建的方式方法进行了探讨。拟构建的全民消防监督管理新机制也可以推广至其他公共安全监管领域。