一种基于纹理特征的主动红外烟雾识别方法

视频图像火灾探测技术因其探测效率高、响应速度快等优点而被广泛应用,但普通摄像机无法拍摄零照度(黑暗)甚至低照度环境下的烟雾图像。而火灾发生时往往先产生烟雾,若能实现火灾早期的烟气探测将有利于预防火灾规模的扩大和人员财产的损失。利用红外摄像机结合红外发射灯来成像以完成对火灾的探测,具体探测过程为:首先利用中值滤波去除原始灰度图像中的噪声;其次利用三帧差分法提取烟雾前景;然后通过Local Binary Patterns与灰度共生矩阵分别获取烟雾纹理的局部和统计特征;最后将烟雾纹理特征输入Fisher分类器以识别烟雾与非烟雾(如水汽、飞尘等),并及时发出报警信号。设计有无环境风和人为干扰环境下的烟雾与水汽试验,利用烟雾运动的不规则性与扩散性、图像的Gabor特征、LBP尺度验证所用纹理特征。结果表明,从分类正确率和响应时间看,在低照度环境下所用纹理特征优于其他烟雾特征法。另外,通过调节相机与火源之间的距离,可得到应用于实际工程的红外摄像机最佳安装距离。     

基于改进GMM算法的林火烟雾识别研究

针对森林火灾烟雾场景光照突变时传统混合高斯模型(GMM)无法适应的问题,提出基于改进GMM的林火烟雾识别算法。通过六足机器人平台上的CCD摄像机读取当前帧图像,与混合高斯模型建立的前一个背景图像作差分得到变化区域,计算二值化后的变化区域中像素值为1的像素点占总像素点的比例,与设定的阈值相比较从而判别森林火灾场景中的光照是否发生突变。若场景内光照发生突变,采用一个较大的更新速率α,保持模型的稳定性;若场景内光照未发生突变,根据不同的情况自适应调整更新速率α的值,保证模型快速收敛。实验表明,改进的GMM算法可检测到场景中相对完整的动态烟雾区域,满足林火烟雾的检测要求,以期为图像处理在森林火灾巡检机器人上的应用和进一步研究提供参考。     

基于U-Net深度神经网络的早期火灾烟雾自动分割方法

在火灾事件监测中,为了减少数据处理量、加快探测速度,需要先分割出疑似烟雾区域。传统的烟雾分割算法大多需要设置阈值进行处理,算法的环境适应能力还需进一步提升。在研究中,使用U-Net结构的深度神经网络进行早期火灾烟雾的自动分割,通过半自动算法人工辅助分割出烟雾区域的图像样本,基于深度神经网络对分割烟雾区域进行学习,得到原始视频帧到分割结果的映射模型,并据此模型进行烟雾区域分割。在测试集上的分割实验结果表明该方法与传统方法相比,不需要设置阈值,自动化程度更高,分割速度极快,在疑似烟雾区域分割任务中性能较好。     

《可视图像早期火灾报警系统技术规程》解读

正可视图像早期火灾报警系统技术,作为传统火灾报警系统的有效补充,具有报警速度快、可同时识别火焰和烟雾、火灾定位准确及可视化的特点,在全社会得到了广泛的应用。由24家单位共同编制的CECS 448:2016《可视图像早期火灾报警系统技术规程》(以下简称《技术规程》)已经在全国正式颁布实施两年。     

基于YOLOv5s的城镇森林交界域火灾探测模型

为精准监控城镇森林交界域火灾及定位其空间分布,提出基于改进YOLOv5s网络的城镇森林交界域火灾目标探测模型。首先收集城镇森林交界域火灾图像,利用图像注释工具标注出目标探测数据集;然后将坐标注意力(CA)机制引入YOLOv5s的主干网络,增强模型的方向及位置信息感知,以精准定位出城镇森林交界域火灾起火点;最后以准确度、召回率、平均准确度为评价指标,在自建数据集上进行训练、测试。模拟结果表明：改进的YOLOv5s模型整体性能提升,在城镇森林交界域火灾目标探测中,建筑物火灾平均精确度增加了0.8%,森林火灾则增加了1.3%。     

基于知识图谱的火灾图像识别研究

为了全面分析图像型火灾识别技术的发展趋势和研究动态,更准确地为火灾探测领域科研工作提供研究方向,运用Web of Science已有文献数据和科学知识图谱软件以及Python-matplotlib库,定量分析国际火灾图像研究的发文时间、发文作者、发文机构、高被引文献等特征,从主题、关键词、摘要入手分析当前研究热点与前沿趋势动态。结果表明：国际火灾图像识别研究成果数量整体上呈现出波浪式上升趋势;欧美国家在火灾图像识别领域的研究较为深入,而中国在该领域研究起步较晚;J Comp Neurol、Remote Sens Environ、Fire Safety J、J Geophys Res-Atmos为代表期刊形成共被引期刊合作网络;研究热点主要表现在火灾图像识别的深度学习模型、森林火灾图像及火灾影响、火灾遥感图像识别算法3个方面;研究前沿主要表现在基于深度学习的火灾烟雾探测,火烧迹地的森林植被覆盖与流失,煤矿、工业热源、电动汽车的火灾探测,阻燃性4个方面。     

森林防火智能分析系统解析

森林火灾是森林最危险的敌人,也是林业最可怕的灾害,它会给森林带来最具有毁灭性的后果。夏季季气候炎热,温度高,大风天气多,野外用火大量增加,且雷击多等因素的影响,潜伏着发生大的森林火灾的危险。当前,建立林业防火智能监测预警及应急指挥系统,实现林区视频的自动监控、烟火准确识别、火点精确定位、火情蔓延趋势推演、扑救指挥的辅助决策、灾后评估等多方面功能,不断提升森林火灾综合防控能力显得十分紧迫和重要。森林火灾危害大,扑灭困难,于是在火灾还在萌芽状态立即扑灭显得尤为重要。森林火灾因为常常处在深山老林中,不易发现,故而发现火灾对于早扑灭火灾具有重要意义。北京和普威视借助于先进的红外热成像仪图像采集、图像探测系统、无线网络传输系统及显示系统组成的智能森林防火指挥系统以数字化、网络化视频监控为基础,与一般的网络化视频监控相比,它是一种更高端的视频监控智能化的应用。该系统能够实现无人值守不间断工作,自动对视频图像信息进行分析判断;及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头,以最快、最佳的方式进行告警和提供有用信息;能有效的协助消防人员处理火灾危机,并最大限度的降低误报和漏报现象;同时还可查看现场实时图像,根据直观的画面直接指挥调度救火。     

火灾烟雾探测技术的发展与探讨

简述了火灾烟雾探测的基本原理，针对火灾烟雾中固态产物的物理特征，从探测器设计和相应算法两个层面综述了国内外火灾烟雾探测技术的进展，展望了火灾烟雾探测技术的发展趋势。     

森林防火视频监控系统的设计

本文设计的森林防火视频监控系统能够实现无人值守不间断工作,自动对视频图像信息进行分析判断;及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头,以最快、最佳的方式进行报警和提供有用信息;能有效地协助消防人员处理火灾危机,并最大限度地降低误报和漏报现象;同时还可查看现场实时图像,根据直观的画面直接指挥调度救火.     

高灵敏度红外图像式烟雾相对浓度测试的研究和实现

为准确可靠的对大空间的早期火情做出监测,避免大规模火灾的发生,对烟雾情况进行研究,研制了图像式的高灵敏度红外烟雾相对浓度测试仪。该测试仪利用了烟雾粒子的光衰减原理工作,接收主动的矩阵式红外发射源发出红外光,将获得的CCD图像登信息传送到计算机,利用相邻帧平均滤波进行数字滤波处理,插值形成浓度的二维平面投影图,连续监测得到动态监测图。     

基于扩展分形特征的图像型火灾检测

针对火灾检测中存在的不稳定及误判率高的问题,提出一种基于扩展分形特征的图像型火灾检测算法。首先在图像的HSI颜色空间进行火焰疑似区域的分割,然后采用文中提出的扩展分形特征计算方法计算图像扩展分形特征,利用该特征对目标事物对比度和大小尺寸敏感的特性,对火焰区域进行再次分割,得到最后的火焰区域。实验结果表明,该算法运行效率较高、误报率较低,适用于多种场合的火灾检测。     

FMF的火焰显著性检测

为准确定位火源点,实现火灾预警,提出一种基于人眼视觉注意机制的实时监测火灾预警方法。首先,根据图像对抗理论,提取视频序列中每一帧图像的亮度和颜色特征;其次,运用像素级显著性检测算法,构建描述特征信息的多尺度空间高斯金字塔;然后,运用跨尺度特征相加方法,融合中心-邻域对比度金字塔,得到静态显著性图;最后,结合动态帧差法,将多特征融合(FMF)算法得到的显著性图作动态帧差,寻找视频帧中属于火焰的区域,在公开的数据集上就4种评价指标与6种代表性算法作对比。结果表明:FMF算法通过显著性分析方法描述多尺度空间特征信息,其鲁棒性更强;与6种算法相比,FMF算法在准确率和漏检率上有较明显的优势,且能准确识别与定位火焰,防范火灾的发生。     

林火管理成本中几个基本要素的确定与相互关系

通过用经济学的观点分析了林火管理成本中基本要素的相互关系及这些要素的确定,研究了林火防治成本与森林火灾损失之间的关系,提出了林火管理经济学中防治可能性区域的判据。     

建筑火灾中烟雾的危害及控制

本文论述了建筑火灾中烟雾的产生及危害,得出烟雾对人体的危害主要是因燃烧产生的有毒气体所引起的窒息和对人体器官的刺激以及高温作用.通过对烟雾的流动规律的探讨,引出了对烟雾实施有效控制的方法,并给出了几种典型情况下火灾逃生的方法.     

林火管理成本几个基本要素的确定与相互关系

通过用经济学的观战分析了林火管理成本中基本要素的相互关系及这些要素的确定,了林火防治成本与森林火灾损失之间的关系,提出了林火管理经济学中防治可能性区域的判据。     

建筑火灾中烟雾的危害及控制

本文论述了建筑火灾中烟雾的产生及危害，得出烟雾对人体的危害主要是因燃烧产生的有毒气体所引起的窒息和对人体器官的刺激以及高温作用。通过对烟雾的流动规律的探讨，引出了对烟雾实施有效控制的方法，并给出了几种典型情况下火灾选生的方法。     

澳大利亚@你知道吗

不管是家宅火灾、大楼火灾还是森林火灾,在澳大利亚,火魔之威胁随处、随时都存在着。为此,我们要在家里安装烟雾报警器、要在大楼里安装火灾报警系统、在树林火灾高发期要打好防火隔离带。(以下列出有关火灾与澳大利亚火灾的若干事实以供参考。)     

基于红外热成像的隧道火焰检测技术研究

精准的火焰检测是有效避免火灾发生的关键,针对传统的火灾探测算法在公路隧道等大空间环境中存在及时性与准确性相互制约的问题,通过研究隧道火焰初期在图像中呈现的静态和动态特征,提出了一种基于红外热成像的公路隧道火灾初期火焰检测方法。利用温度阈值获取疑似火焰区域,根据红外图像在引导滤波器作用下降噪,同时利用区域增长法分割疑似火焰区域;从疑似区域中提取的特征值构成特征向量,进行数据归一化提高SVM收敛速度;利用人工蜂群算法优化参数。结果表明：ABC-SVM能够实现公路隧道火灾初期的火焰识别,检测正确率相较于RBF方法提升了2.26%,运行时间缩短了2.29 ms;检测正确率相较于SVM方法提升了0.87%,运行时间缩短了2.22 ms。本方法可以对初期隧道火灾进行快速、有效检测,并有良好的环境适用性。     

城市公路隧道火灾分段烟控方案研究

为研究多排烟井隧道内火灾场景下的烟控关键技术参数,以长沙市某城市公路隧道为背景,首先通过对该隧道内的火灾致灾原因及灾害特点等因素进行分析,确定该隧道内的车辆事故下的火灾热释放速率;其次利用基于火灾动力学理论的计算模型分析该隧道内车辆火灾事故,研究火灾事故下隧道内的烟雾分布规律及特性;最终基于各类通风方案下烟雾控制情况制定合理的烟雾控制方案。结果表明,城市隧道内30 MW的火灾场景下仅利用1个排烟井无法将烟气完全抑制在火灾至火灾下游1个排烟井范围内;利用火灾下游两个排烟井排烟时,烟雾能够得到较好地控制,第二个排烟井下游不受烟气的影响。     

索状炸药与灭火弹在扑灭森林火灾上的应用效果分析

通过对索状炸药与灭火弹在扑灭森林火灾应用的效果分析,确定更适用于扑灭森林火灾的产品.