火灾探测技术

火灾探测技术发展与展望

( 安全科学与工程赖春明 K247)

摘要：本文介绍了传统火灾探测的发展及其原理，根据对他们的分析，指出了这些方法所存在的缺点。以及介绍了视频监控的图像型火灾探测技术方法及原理，对火灾的发生进行实时、准确、可靠的预警。

关键字：火灾探测；技术；图像型

Abstract：This paper introduces the development and the principle of traditional fire detection, according to the analysis, point out the existing drawbacks of these methods. And introduces the principle and method of detecting technology of image fire video monitoring, real-time, accurate, reliable warning of fire.

Keywords: fire detection; Technology; image technique

1 概述

随着我国经济的飞速发展，各行各业都取得了举世瞩目的成就。但同时事故发生的概率及其造成的损失也大大的增大。火灾就是其中比较常见的一种事故灾害。火灾是一种在空间和时间上失去人为控制并且造成一定损失的燃烧过程。按着火灾发生场所不同可以分为森林火灾、建筑物火灾、车辆火灾等。导致火灾发生的原因有地震、火山、爆炸、生产事故、电气火灾等。随着计算机技术的发展，数字图像处理和模式识别的技术已经广泛地应用到了各行各业，对于火灾的识别，传统的方法是用各种感光、感烟、感温探测器进行早期预警。如果能够充分地利用采集到的图像信息进行处理将会大大增加火灾判别的可靠性。同时，通过监控区域的实时监测能够在火灾发生的初期阶段迅速地做出反应，并且进行相应的分析和处理，可以大大地缩短预警时间，及早地控制火灾蔓延。现在的技术难点是如何把关注点从火焰图像的静态特征转移到火焰图像的动态特征上。

2 火灾探测技术的发展

1847 年美国牙医Charming和缅因大学教授Farmer 研究出了世界第一台应用于城镇火灾报警的发送装置[1]，1890 年英国成功研制了第一个感温式火灾探测器，从此，人类开创了火灾自动探测报警技术的新纪元。一百六十年来，在世界科学迅速发展的浪潮中，火灾探测技术也得到了飞快的发展，基于各种火灾识别的火灾探测器相继问世，并且日趋完善。从19世纪40年代至20世纪40年代，漫长的一百年中，感温探测器一直处与主导地位，其灵敏度比较低，探测火灾的速度比较慢。最初，这样的感温火灾探测系统主要应用于军事用途，受到当时国际环境的影响，军事上的应用是刺激火灾探测技术发展的一个很自然的原因。到了20 世纪50 年代，瑞士物理学家EmstMeili 制造出现代离子感烟探测器的雏形

[2]，感烟探测技术使人类火灾探测技术向前迈进了一大步。截止1970 年，离子感烟探测器已经在欧洲安装了近百万只，迄今仍然占已经安装火灾探测器的90%。离子感烟探测器以绝对的优势统治了30 年之久，在此期间人们也在研究光电感烟技术，只是受限于种种技术原因不能得到实际应用。20 世纪70 年代末，高寿命的光电元件技术的得了突破性的进展，光电感烟探测器应运而生。离子感烟和光电感烟各有千秋，且有一定的互补性。国外一直致力于研究发展光电感烟探测器，并取得了长足进步。在日本，光电感烟探测器的销售量已经占到90%，欧洲也在大幅度减少离子感烟探测器。当大空间内部存在遮挡物时，火灾燃烧产物在空间的传播受到空间高度和面积的影响，然而常规的感烟、感温探测器只有当火灾发展到一定程度时，才会做出相应。在大空间复杂环境下，现行的火灾探测技术难以发挥有效作用，存在一些弊端。

3 原有火灾探测器存在的弊端

感温火灾探测器是用来探测由火灾而产生的温度变化来发出警报信号。场地空间太高或空气的气流速度大于5m/s，都会影响感温探测器的感应。

感烟探测器是用来探测火灾产生的烟气并发出报警信号。火灾发生后，气温较高的火灾烟气向上运动，安装于顶棚上的感烟探测器探测到烟气的浓度大于某一极限浓度，就会发出报警信号。但是如果灾烟气上升到十几米或几十米高处时，受到空气的稀释，其温度和浓度都会大大降低。到达顶棚的烟气浓度达不到报警极限，这样感烟探头就不会产生报警信号。

感光火灾探测器是探测火焰发

出的红外或紫光并发出报警信号。这种探测器由于判据单一，容易对高功率热源或强光产生误报警。综上所述，由于火灾发生的不确定性和多变性，普通的感温、感烟、感光以及复合型的火灾探测器不可避免地要受到监控环境的面积、高度、湿度、粉尘、气流等因素的影响，这些影响在大空间的火灾探测中更加明显。

4 新型火灾探测技术

近年来，国内外很多研究机构对火灾探测技术进行了深入的研究。其中基于数字图像处理和模式识别技术的视频监控的图像型火灾探测技术得到了飞速发展。视频监控的图像型火灾探测技术是以计算机为核心，并且结合了光电成像技术、计算机图像处理技术，具有非接触式探测、高智能、强灵敏的特征而不受空间高度、气流速度、热障、易爆、有毒等环境条件的限制，能够及时探测到早期的火焰和产生的烟雾。这一技术主要依靠人工神经网络识别技术完成。

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称A.N.N)是在对人脑组织结构和运行机理的认识理解基础之上，模拟其结构和智能行为的一种工程系统。早在20 世纪40 年代初

期，心理学家McCulloch、数学家Pitts 就提出了人工神经

网络的第一个数学模型(M- P)，从此开创了神经科学理论研究的时代。1949 年(Hebb)提出了改变神经元连接强度的学习规则即著名的赫伯规则，至今仍然在各种类型的神经网络模型中起着重要的作用。在这之后

F.Rosenblatt 等学者又先后提出了

感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。人工神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的系统，它的这一特点决定着人工神经网络具有高速信处理能力。由于人工神经网络中神经元个数众多，整个网络存储信息容量的巨大，因此它有着较强的信息处理能力，即使输入信息不完全、不准确或模糊不清，只要输入的模式接近于训练样本，系统就能够给出正确的推理结论。日本学者Y.Okayama 和S.Nakanishi 把人工神经网络和模糊逻辑应用于火灾的早期识别[6]，它们已经成为提高现有探测系统的有效工具。火灾探测系统不再单一的依靠开关信号，而是反映火灾特征的模拟量。人工神经网络具有模拟人类大脑思维方式的特征，可以处理非线性的、不完整的数据，它不仅可以在正常情况下给出问题的次最优解，而且还能够在数据资料残缺不全的情况下仍可以正常运转，给出比较满意的结果。火灾检测信号是一类非线性信号，因此利用神经网络方法可以解决火灾检测中的可靠性问题[7]。

5 结论

根据对传统火灾探测的及其原理分析，指出了这些方法所存在的缺点。以及介绍了视频监控的图像型火灾探测技术方法及原理，而其能够对火灾的发生进行实时、准确、可靠的预警。通过对两者的比较，可以发现，视频监控的图像型火灾探测技术必然得到广泛应用和长足发展。

参考文献

[1]Meili E. The Ionization Chamber Smoker Detector[J].Swiss Electrotechnical

Association ,BulletinNo.23,1952.

[2]孙宇，王建等.浅谈图像型早期火灾监测与数控固定消防水炮扑救技术[J].消防科

学与技术，2003，22（3）：223-225. [3]刘亮亮.基于视觉颜色模型的火灾图像

分割[J].中国电力教育，2006 年研究综述与技术论坛专利：258-261.

[4]周锦荣.基于图像型的火灾视频监控系

统[J].煤矿现代化，2005，3：31-33. [5]李婷.浅谈火灾探测中的图像分析[J].

信息技术，2006，11：35-37.

[6]Y.Okayama.A Primitive Study of a Fire DetectionMethod Controlled by

Artificial Neural Net[J].Fire Safety Journal, 1991,17(6):535-553.

[7] 贾永红数字图像处理[M].武汉：武汉大学出版社，2003，70-71.