基于图像处理的楼宇智能火灾检测算法

李晓丽

(南通纺织职业技术学院信息系，江苏 南通 226007)

基于图像处理的楼宇智能火灾检测算法

李晓丽

(南通纺织职业技术学院信息系，江苏 南通 226007)

传统的楼宇智能方法通过智能温度湿度传感器检测火灾的发生，受温度和浓度限制较为明显。提出一种基于图像处理的楼宇智能火灾检测方法。利用图像颜色模型方法，结合数学形态学提取出初始目标，通过对大量烟雾的调查研究，找出烟雾在特定颜色空间中的分布，进而进行有效的检测，克服了传统楼宇智能火灾检测方法过于依赖火焰温度和烟雾浓度的弊端。研究表明，该方法不受楼体内烟雾浓度和火焰温度的限制，能以最快速度对楼体内的火焰进行检测。

楼宇智能化；颜色模型；火灾检测

楼层内的火灾检测是关乎到人民群众生命财产安全的一项很重要的工作，多发性的高层建筑火灾也是危害人类的重大灾害之一。为了减低火灾危害，目前已研制出多种烟雾探测器，其工作原理一般是基于烟雾浓度和火焰温度进行火灾检测。但上述探测设备正常工作的前提是必须满足一定的温度和浓度要求才能发出报警，这容易造成报警滞后的问题[1]。为此，笔者提出基于图像处理的楼宇智能火灾检测算法，以楼体中发生火灾时火焰的图像特征作为检测对象，从火焰燃烧时候与平时的楼体环境图像差异特征着手，计算火焰的颜色、频率、空间分布的特征规律，提取燃烧时的特征并且设定区域阀值，最终形成基于图像处理的楼宇智能火灾检测算法。

1 楼宇智能火灾检测算法原理

1.1火焰图像噪声消除

当采集到一幅楼体内的图像时，由于楼内环境复杂，会对采集的图像造成大量噪声干扰(主要是高斯噪声)，因而需要对采集的图像进行有效的预处理，完成检测图像区域的去噪。常用的图像预处理工作方法如下。

(1)

式中，rk为楼体图像的灰度等级标志；nk是对应灰度级中计算出像素灰度值为rk的像素个数；n是楼体图像中所有像素点的数量。

楼体图像直方图中的灰度分布函数如下：

(2)

式中，T(rk)为灰度分布函数。

图1 RGB颜色空间示意图

1.2楼体内过火点特征提取

在完成烟雾图像的预处理后，对图片中可能包含的火焰信息进行有效的检测，由于检测的图像多是基于256色的彩色图像，而彩色图像与黑白图像相比有其特殊性，其每个像素都是以红、绿、蓝为3原色组成的，因此，RGB颜色空间是3D线性空间，生活中的每一种颜色都是上述3种颜色的组合，都可以在这个空间中找到对应的位置，RGB颜色空间示意图如图1所示。

在楼体的火焰中，随着燃烧时间的不同，燃烧的特征也不同，但是不同的特征都在该模型中得到体现。燃烧初期烟雾呈白色，然后是暗黄色，最后为红色和黄色的混合色，烟雾成黑色。

通过有效的采集图像中与火焰相关的RGB像素特征，通过对比火焰颜色信息数据库。建立火焰燃烧报警信息，具体步骤如下[3]：①对采集的楼体内可能发生火灾的图像进行区域划分；②计算其中的RGB信息，统计该图片中出现的RGB图像分量的峰值和谷值及各自平均值;③通过一定算法把处理后的特征值导入数据库，将计算结果保存。

1.3火灾的鉴定

根据检测到的可能发生火灾区域的特征分析，发现发生火灾的一些图片的颜色特征一般都落在一定的区域内。传统的二维映射方法在处理的过程中难免存在误差，因而可将楼体内可能发生火灾的图像像素映射到相应的RGB三维空间中，以此能更好观察烟雾颜色在色域中的分布。

对于燃烧时候的火焰特征R、G、B 3个分量的值相差不大，其亮度特征也保证在一定的范围内分布，而对于刚刚燃烧起来的火焰区域，其B分量与其他2个分量相比往往增加幅度明显。因此，可以通过该特征来判断火焰燃烧的时间，保证火焰在第一时间被准确识别，从而去除一些明显的非烟区域，具体火灾判断方法如下[4]。

计算火灾图像中像素灰度的最大值和最小值：

Fmin=min(R,G,B)Fmax=max(R,G,B)

计算像素的平均灰度值：

F=(R+G+B)/3

利用像素区间判断是否为火灾像素：

R1:|Fmax-Fmin|

式中，Fmax为像素灰度的最大值；Fmin为像素灰度的最小值；R1为描述火焰中的烟雾特征；R2为火焰在一定区间内的像素波动特征；R3为描述刚刚燃烧过程中的火焰特征；F为像素平均灰度值；T1取值15～25；T2取值80；T3取值220；T4取值应大于T1。

运用不同特征的像素区间属性对火焰的实时颜色进行对比跟踪，通过当时像素属性对比上述区间分布来进行火焰判断，能够准确计算出楼体内是否为燃烧性火焰，进而进行火灾报警。

2 仿真试验及分析

图2 模拟楼体内火焰燃烧情况

为了验证上述识别方法的性能，分别运用传统方法和笔者提出的方法对模拟楼体内的火焰燃烧情况(见图2)进行检测，具体识别统计结果如表1所示。从表1可以看出，改进算法的报警用时明显减少，能以最快速度对楼体内的火焰进行检测，从而可以解决报警滞后的问题。

表1 各种算法对比识别统计

3 结 语

提出了基于图像处理的楼宇智能火灾检测算法。通过图像处理的方式，将楼宇内的智能火灾检测问题转化为图像处理的识别问题，然后求烟雾颜色空间的特定结果，最后运用区域鉴别分析法对烟雾进行定位。该方法不受楼体内烟雾浓度和火焰温度的限制，能以最快速度对楼体内的火焰进行检测，从而可以解决报警滞后的问题。

[1]常太华，苏杰，田亮. 一种基于DSP实现火焰检测的方法[J].华北电力大学学报,2002，29(4):48-50.

[2]徐伟勇，余岳峰. 数字图像处理技术在火焰检测上的应用[J].中国电力,1994，27(10)：41-44.

[3]代凯乾，刘肖琳.基于图像序列的人体跟踪[J].计算机仿真,2007,24(7)：56-58.

[4]王磊，童子权. 基于图像处理技术的火焰检测算法研究[J].电子测量技术，2010,15(4): 52-55.

[编辑] 李启栋

10.3969/j.issn.1673-1409(N).2012.06.038

TP274

A

1673-1409(2012)06-N114-03