面向视频火灾火焰识别的轻量化卷积神经网络模型

深度学习在基于视频的火灾火焰识别技术中得到了广泛应用。为解决当前常用的卷积神经网络模型由于层数和训练参数过多，导致存储和速度问题突出，很大程度上限制了其在一些硬件平台上使用的问题，基于轻量级卷积神经网络模型SqueezeNet,通过适当修改模型结构，构建了一种适用于火灾火焰识别的新网络模型。将获取的各类火灾火焰图像数据，采用数据增强的方法来增加数据量，制作火灾火焰图像数据集，形成学习样本，并使用运动探测算法提取图像的火焰区域进行模型训练和识别前预处理。试验结果表明：该模型所需存储空间仅为0.28 MB,为VGG16的1/200;火灾火焰识别预测准确率达98%,比SqueezeNet提高了近4个百分点，且具有良好的抗干扰能力，有效缓解了当前卷积神经网络中存在的存储和速度问题。     

基于CNN的化工园区火灾火焰图像识别研究

为及时发现化工园区火灾事故,降低事故损失,利用卷积神经网络(CNN)建立化工园区火灾实时检测系统。基于CNN-YOLOv5算法训练化工园区火灾数据集和普通火灾数据集,分析对比2个数据集的损失值、召回率、精度和类别平均精度。其中,化工园区火灾数据集的损失值和召回率略低,但精度和类别平均精度高于普通火灾数据集,证明通过CNN检测化工园区火灾的可行性。结果表明：基于火灾检测结果,借助PyQt5程序框架设计化工园区火焰图像识别软件系统,可实现对化工园区火灾火焰图像和视频的识别应用,扩大该方法适用范围。基于CNN的YOLOv5目标检测算法可以实时检测化工园区火灾,其检测方法具有便携性、检测结果具有可靠性,可提高化工园区的安全管理水平。     

一种基于质心距脉动特征的火焰轮廓识别算法

火灾视觉特征的提取是火灾图像探测的关键问题。提出了一种描述火灾火焰轮廓脉动信息的火焰图像质心距脉动模型，即先用质心距来描述火焰的轮廓信息，再利用傅立叶描述子描述火焰轮廓变化的时空信息，采用距离来度量相邻两帧图像轮廓的变化幅度。实验结果表明，对于火灾火焰视频图像而言，其相邻两帧之间的脉动幅度、变化频率要明显高于受控燃烧、光源干扰等非火灾情况，可有效应用于火灾火焰的识别。研究表明，该方法能有效地探测火灾的发生，降低系统的误报率。     

建筑火灾顶棚射流的数值模拟及火焰扩展长度处理方法

探讨了建筑火灾数值模拟中常用的火焰区域获取方法及其优缺点。通过火灾动力学模拟软件(Fire Dynamics Simulator, FDS)对建筑火灾中的顶棚射流现象进行了模拟计算，其中考虑了不同火源热释放速率与不同火源距顶棚高度等条件的影响。分别采用连续图像法和温度阈值法获取了数值模拟中顶棚射流火焰扩展长度的数据，并与文献中基于试验建立的火焰扩展长度预测模进行了对比。结果表明：通过温度阈值法获取的火焰扩展长度数据受阈值取值的影响较大。通过连续图像法获取的火焰扩展长度数据可以较好地反映出火焰扩展在不同火源热释放速率及不同火源距顶棚高度等条件下的动态变化情况，与前人建立的火焰扩展长度预测模型之间的吻合较好，表明通过连续图像法获取的火焰扩展长度数据较为准确。建筑火灾数值模拟中的火焰扩展长度可通过基于单位体积热释放速率的连续火焰图像获取。研究结论可为建筑火灾数值模拟中火焰燃烧区域的确定提供参考。     

图像型火灾火焰探测原理

根据火灾火焰的颜色特性、闪烁频率特性、形态变化特性及其发生发展在图像上所表现出来的趋势特征,设计分析了图像型火灾火焰的序列帧识别原理,并结合工程应用的分类特性,论述了图像型火灾火焰的干扰及其使用图像的小块分割算法和外形判断的干扰排除方法.     

基于自动种子区域生长的火焰分割算法

在存在壁面反射的低照度火灾环境中,传统的火焰分割算法如颜色分割、运动检测等,在进行火焰分割时造成过分割现象,分割的效果不理想,影响后续的火灾正确识别。针对上述问题,提出了一种基于自动种子区域生长(Automatic Seeded Region Growing,ASRG)的火焰分割算法。首先将从火灾视频中获取的火灾图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间,在Y通道中采用较大自适应阈值背景减法将火灾图像二值化,分别将可疑火焰像素点的横坐标和纵坐标按大小进行排序,取排序后的中间值作为种子点,再由原RGB火灾图像转换而成的灰度图像中,以该种子点进行区域生长,最后将区域生长后的火焰分割图像与采用较小自适应阈值背景减法得到的火焰分割图像进行交集处理,得到最终的火焰分割图像。实验表明ASRG算法在存在壁面反射的低照度火灾环境中,火焰分割效果好,有效解决了该环境下的火焰过分割问题,同时在其他火灾环境中也有较好的火焰分割效果。     

一种改进的帧差法实现火焰目标分割

针对传统船舶火灾报警系统采用的传感器在远离火灾源时很难探测到初期火灾的特性,提出了利用摄像头模式识别的方法来探测火源的构想,将顶置鱼眼摄像头作为图像传感器,在一个较大的范围内探测初期火灾,提出了一种基于火焰闪点位置的交叉性与聚合性的帧差算法,实现火焰目标分割识别.该方法是在实时视频流中,对连续两帧图像进行帧差,根据闪点位置的交叉性排除运动物体的干扰,再根据闪点的聚合程度排除一部分游离的干扰闪点,最后得到疑似火焰区域.对疑似火焰区域二值化、抽取轮廓、再由种子点位置确定火焰外形.此法能够高效地从视频图像中分割出火焰,从而为火灾的初期预防报警提供高效识别手段.     

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。     

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。     

室内火灾喷出和旋转火焰的实验和数值模拟

喷出火焰和旋转火焰是室内火灾火焰的两种常见存在形式。利用小规模室内火灾试验装置和FDS软件,对室内火灾喷出火焰和旋转火焰进行了实验模拟和数值模拟;根据模拟结果,提出了小规模室内火灾条件下喷出火焰根部温度估算公式,分析了室内火灾火焰旋转的机理及其引起热烟气层温度、地板辐射热通量等参数升高的原因。     

起居室典型材料的火灾温度场实验研究

就建筑火灾发生频率较高的起居室为研究对象,主要对该类住宅中的一些常见和使用广泛的典型家具及装修材料,纸张（报纸）、多层胶合板以及软垫分别进行了火灾燃烧实验,对火场中重要参数温度场进行了测试与分析。对由典型装修材料组成的单室,既起居室火灾进行了全尺寸火灾实验,目的是掌握起居室内火灾的发生发展、燃烧过程和火灾蔓延特点。研究表明,住宅火灾中聚合材料、人工填充泡沫等人造材料的热释放速率最大,最高可达305kW,是火灾前期起居室升温的主要热源;全尺寸火灾实验过程中火焰蔓延较快,扩展幅度较大,蔓延过程中多股火焰交叉处温度可达250％左右,容易造成火势火场传播,同时释放出大量深色烟气,火场能见度极低。全尺寸起居室实验表明,短短3min27s内火场温度达到850℃。     

图象火灾监控中一个新颖的火灾判据

“边缘抖动”是早期火灾火焰的重要特性。本文基于这个特征，利用图象分析的方法，提出了一种崭新的火灾判据－尖角判据。尖角判据减少了误报和漏报，大大提高了火灾判别的可靠性及准确性。     

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。     

火源位置对腔室火流动特性影响的实验研究

腔室火流动特性是影响腔室火灾蔓延与通风状况的重要因素。通过一系列小尺度腔室火实验,研究了火源位置变化对腔室火流动特性的影响。实验结果表明,随着火源沿腔室底部从壁面向开口方向移动,在开口中性面以上,同一高度处压差与流速增大,中性面高度和烟气层高度均降低,并导致开口质量流率增大。与火源强度相比,火源位置变化对烟气层高度的影响更为显著。火源位置对中性面高度及烟气层高度的影响在壁面处及开口处更为显著,腔室中部位置变化的影响相对较小。火源由壁面向开口移动,会造成火焰高度降低和水平伸长量增加。基于实验数据,给出了考虑耦合火源位置的腔室内火焰水平伸长量的表达式。研究结果可为相关场景下的腔室火灾理论模型提供实验结果支撑。     

超细微粒灭火剂抑制单室火灾的试验研究

通过试验测量燃烧区温度的变化过程,研究了超细微粒灭火剂在单室火灾模型下与4种不同类型火焰的相互作用、灭火时间和效果。结果表明,超细微粒灭火剂具有较好的全淹没灭火能力。当1 000g超细微粒灭火剂施放后,位于微粒灭火剂流动路径上的无遮挡火焰(中央火和角落火)能够被迅速扑灭,灭火时间分别为3.9 s和7.2 s;对于火源功率较小的顶棚火,由于火羽流及热泳力的作用,微粒灭火剂能迅速扩散到顶棚,从而能在短时间内将其扑灭,灭火时间约6.3 s;对于遮挡火,其灭火时间较长,约14.3 s。微粒灭火剂浓度对灭火时间有较大影响。当微粒灭火剂的喷射质量为500 g时,虽然中央火、角落火和遮挡火均能被扑灭,但灭火时间都较喷射1 000 g灭火剂时有较长的延长,灭火时间分别为8.1 s,13.9 s和22.2 s。对于需要灭火剂微粒扩散较远距离后灭火的顶棚火,虽然灭火剂在热羽流和热泳力作用下能扩散到顶棚,但因浓度太低,同时由于其他3处火焰熄灭后,灭火室内的氧气消耗速率降低,从而使顶棚火得到足够的氧气,燃烧反应进一步加强,温度反而逐渐升高,不足以将其熄灭。     

低气压下火焰视频图像特征研究

为了进行非密封飞机机舱内视频火灾探测技术的研究,借助中国科学技术大学QR0-12步入式环境低气压试验舱开展低气压下(100kPa,90kPa,70kPa,50kPa和30kPa)火焰视频图像特征研究。在实验舱中用正庚烷作为可燃物进行点火实验,拍摄火焰视频,研究低气压环境下火焰的颜色、空间变化、运动、相对稳定性、边缘粗糙度、相邻帧火焰区域面积变化率、面积重叠率、相关性特征。实验结果表明,火焰的颜色、空间变化特征不会随气压变化而变化;而火焰动态特征等都会因气压的不同而发生变化。因此,火焰的颜色和空间变化特征在低气压环境中仍可用于火焰区域分割和识别,而其他动态特征会随着气压发生变化,不能用常压下的方法来训练分类模型,但仍可以用以区别火焰和静止的疑似区域。     

烟气湍流效应对火灾图像探测的影响

烟气是火灾过程的重要物理现象,烟气的湍流效应是火灾图像探测的重要影响因素,分析了烟气湍流反应对火灾图像探测的影响,得出了一些烟气湍流效应的图像特征,为多参数特征的火灾探测提供了理论依据。