浅谈图像火灾探测技术发展现状及趋势

浅谈图像火灾探测技术发展现状及趋势

作者：周威

来源：《品牌与标准化》2014年第10期

【摘要】本文介绍了国内外目前在图像火灾探测技术领域的几种典型产品以图像火灾探测算法研究的技术现状，并对基于CCTV闭路电视系统的图像型火灾探测系统和基于DSP技术的分布智能式火灾探测系统进行了比较，分析了系统构成及算法的特点，对图像火灾探测技术发展趋势做以讨论和展望。

【关键词】材质微凸体粘着磨损

1 概述

随着机器视觉和图像处理技术的发展和广泛应用，视频图像识别技术在火灾探测报警领域的应用也越来越广泛。与以往常规火灾探测器相比，基于视频图像技术的火灾探测器采用非物理接触式的探测原理，能直接对监控区域内烟、火源的图像特征进行识别，其测距离远、保护范围广、灵敏度高、响应速度快、抗干扰能力强、环境适应性好[1]，符合目前用最小的代价、最短的时间实现可靠早期报警的技术理念[2]，尤其适合于对车厂码头、油罐库区、工业车间和大型商超等典型室内、外高大空间场所的火灾监控和探测报警，该项技术已逐渐成为探测报警研究领域中的热点，为国内外广泛关注。

图像火灾探测技术根据探测对象及识别算法的不同，可分为图像火焰探测技术和图像烟雾探测技术，总的来说，此项技术在国内尚属起步阶段，产品在识别技术、系统构成和适用场所等方面还存在差异，目前只有作为特种火灾探测产品的国家标准，而相关工程应用规范还没有出台。而欧美等发达国家在此领域的研究和应用起步稍早，其产品技术和在典型场所应用技术研究也相对领先，在新一版的美国国家火灾报警规范（NFPA 72）中已对图像型火灾探测系统的应用场所和使用方式给出了指导建议和规定[3][4]。相比之下国内的相关研究成果和产品主要集中于少数以图像识别为研究领域的科研院所和有自主开发能力的厂商。

这里将主要就视频图像火灾技术和图像型火灾探测产品等方面介绍国内外图像型火灾探测系统的发展现状及趋势。

2 视频图像火灾探测技术及产品发展现状

对于视频图像火灾识别技术来说，火灾识别算法是其核心内容。火灾的图像识别信息主要包括其光谱和空间结构的静态、动态特征[5]。早期，人们通过提取烟雾和火焰的颜色特征信息来探测视频图像中烟雾和火焰的存在，并利用HSV和HIS等彩色空间模型进一步增强了这样颜色信息提取的可靠性[6]，但仅靠静态的光谱特性很难有效鉴别真实烟火和干扰信息，技术人员又将烟雾的扩散和火焰的轮廓等特征的提取综合到识别算法之中[7]，目前，主要的视

频图像火灾识别算法是通过分别对烟雾在图像信息中引起的对比度连续变化和火焰在图像中表现出的颜色、轮廓及其变化频率等特征的综合处理来识别图像中的火灾信息的[8]。在系统组成方面，目前较为成熟的图像型火灾探测系统一般都是基于CCTV（closed-circuit TV）闭路电视监控系统的。该系统利用安装于现场的监控摄像头采集图像信息后通过视频信号线将模拟视频信号传输到消防控制中心图像处理计算机上转换成数字图像信号，再由图像处理计算机分析图像内容、识别火灾信息。此类系统将安防监控和火灾探测报警有机地结合起来，既增加了系统的效率和可靠性，又有效地降低了系统成本和应用限制，是目前应用最为广泛的图像型火灾探测系统。

但由于这种基于CCTV闭路电视系统的视频图像火灾探测系统，采用数据集中处理的方式，需要将视频信号通过视频信号线传输到处理主机上进行处理和火灾信息识别，既不能保证对现场图像采集的清晰与准确，又增加了视频线路的铺设成本，从而限制了系统的容量和先进复杂算法的使用，在实际应用当中也表现出系统稳定性不强、抗环境干扰能力差、对典型场所针对性、适应性不强等弊端。

随着DSP技术的发展和广泛应用，基于DSP技术和硬件系统的独立式图像型火灾探测报警器不但具有良好的通用性和可扩展性，实现了实时（Real-Time）独立探测和报警的功能，而且由于DSP信号处理器强大的运算能力和高度的算法集成，使得系统的探测能力和可靠性也大大提高。正是由于这诸多先进性和优越性，目前许多行业领先厂商正准备研究开发甚至已经开发出基于DSP系统的独立式图像型火灾探测报警器，来取代原有基于CCTV闭路电视系统的图像型火灾探测器。

目前国内外典型的视频火灾探测系统主要有以下几种：

（1）科大立安LIAN-DC系统

LIAN-DC视频火焰探测系统采用双波段图像火灾探测器，由红外CCD和彩色CCD组成，识别对象主要为图像内现场火焰信息，适用于大空间和其它特殊空间场所。该系统利用红外CCD（红外波段波长在750nm～1200nm）的热成像原理采集火焰的辐射信息，转换成高亮度的视频灰度图像信号，之后在识别火焰区域面积的基础上，利用FFT（傅里叶变换）提取图像帧序列中火焰面积变化的频率分布，再利用相似度计算确认火焰信息。

（2）北京智安邦VSFD系统

VFSD（Video Fire& Smoke Detection）智能视频烟火探测系统由视频火灾探测器（包括摄像机、VFSD智能视频烟火识别处理器）、控制室监控管理平台等组成。摄像机将视频信号传送到智能视频烟火识别处理器，智能视频烟火识别处理器应用智能算法软件检测视频图像内的火焰和烟雾，并产生火警信息，通过网络传输到火灾监控管理平台。

该系统采用独立的图像型火灾信息处理器，可以独立采集、分析摄像机传出的视频信号并对视频信号中的图像信息进行识别，最后输出控制和报警信号。此种图像处理器采用DSP数字处理技术，具有强大的信息吞吐能力和处理能力，可将视频信号在终端处理、分析、识别，实现系统的实时处理（Real-Time），而无需通过视频信号将视频信号传回消防控制中心的计算机上处理，大大提高系统的可靠性和扩展性。

（3）美国SigniFire系统

SigniFire系统可以说是一直以来处于技术领先地位的图像型火灾探测系统，其在车场码头、商超馆园都有应用，是目前最先进，效率最高的图像型探测系统。2003～2004年美国海军研究实验室的一项测试中对3类常规点式烟火检测器和3类商业图像型火灾探测系统进行比较，结果显示SigniFire的检测率去与离子感烟探测器相当，比光电感烟探测器和其他两种图像型火灾探测系统都快很多。

该系统的早期版本也是基于标准的CCTV闭路电视监视体统，而最近一年，该公司推出了新一代基于DSP数字处理技术和工业以太网通讯方式的独立式图像型火灾探测器即SigniFire IP系统，该系统的探测器采用数字摄像机，并利用DSP数字处理芯片将对火焰和烟雾等火灾信息的识别算法集成到探测器上。

该探测器采用是识别算法比较复杂，能同事识别火焰和烟雾信息，其中火焰识别算法融合了火焰的频闪信息、色区信息即高温燃烧核和对焰角（焰冠）的边缘识别。

（4）美国MicroPack公司的FDS系列

美国MicroPack公司的FDS系列探测器是基于DSP数字处理器的独立式图像型火焰探测器，其算法可以有效的识别真实火焰和发热体、高温CO2气体辐射以及闪烁发光体之间的区别，更为重要的是，该探测器是目前位少数采用防爆设计的图像型火焰探测器，并通过了我国的GB3836-1.2000和GB3836-2.2000的防爆认证，其产品在中国石化等企业已有成功案例。

3 总结与展望

以上分别对图像火灾探测产品和探测算法进行了介绍。通过分析可以看出，视频火灾探测技术已逐渐成为火灾探测领域一个新的研究热点，逐渐提出和产生了各种各样的探测算法和系统。基于CCTV闭路电视监控系统的早期图像型火灾探测器系统视频信号的传输和集中处理，其可靠性和扩展性受到了很大的局限，已逐步被基于DSP技术的独立式图像型火灾探测器所取代。

另外，图像火灾探测技术所涉及的关键技术主要包括光学技术、电子技术、图像获取技术、火灾特征识别技术、图像处理技术及相关理论、算法和应用软件的设计与编制等，是一种较为复杂的系统，由于应用场所的多样性，很难开发出适用于所有场合的系统。因此，针对某些特殊场合并附加特定功能的火灾探测产品将是一个重要的发展方向。通过多种不同图像探测