基于网络摄像机的森林火灾检测系统研究

晋　磊，裴以建，崔国亮，程正瑞

(云南大学 信息学院,云南 昆明 650000)



基于网络摄像机的森林火灾检测系统研究

晋磊，裴以建，崔国亮，程正瑞

(云南大学 信息学院,云南 昆明 650000)

摘要针对当前世界上发达国家采用卫星作为森林火灾的监测工具，辅以直升机补充卫星监测带的误差，不仅造价高昂，且不符合林区分布广、分布不集中的国情等缺点，提出了一种以网络摄像机作为监测工具，手机、电脑作为处理终端，开发基于Android手机客户端和PC客户端的森林火灾监测系统。利用TCP/IP协议栈设计多线程任务应用，实现火灾监测在网络摄像机平台的移植。最终将视频处理结果由以太网传至监控中心，实现对火灾的提前预警。

关键词火灾检测；网络摄像头；Android平台

Research on Forest Fire Detection System Based on IP-camera

JIN Lei,PEI Yi-jian,CUI Guo-liang,CHENG Zheng-rui

(SchoolofInformationScienceandEngineering,YunnanUniversity,KunmingYunnan650000,China)

AbstractCurrently,satellites are used by some developed countries as forest fire monitoring tool,and the satellite monitoring errors are complemented by helicopters.This method is too costly,and it’s not adapted to the wide and decentralized distribution of Chinese forest.A forest fire monitoring system based on Android mobile client and PC client is proposed,in which an IP-camera is used as the monitoring tool,and mobile phones and computers as the processing terminal.Using TCP/IP protocol for multithreaded applications design,the transplant of fire monitoring on network camera platform is achieved.The video processing results are finally sent to the monitoring center through Ethernet to achieve the early warning of forest fire.

Key wordsfire detection;IP-camera;Android platform

0引言

森林在国民经济中占有重要地位，它不仅能提供国家建设和人民生活所需的木材及林副产品，而且还肩负调节气候、保持水土及旅游保健等多种使命。同时，森林还是农牧业稳产高产的重要条件。然而，森林火灾会给森林带来严重危害。森林火灾位居破坏森林的三大自然灾害(火灾、病害和虫害)之首。森林火灾的发生将带来巨大的经济损失和人员伤亡。因此，实现早期森林火灾预警，将为及时疏散人群和扑灭火灾提供宝贵的时间，最大程度地减少人员伤亡和经济损失。摄像头作为一种视频输入设备，它所带来的实时监控效果，使上述的这些成为可能[1]。

目前，国内主要采用基于PC的图像型森林火灾探测系统，该系统视频传输距离有限且布线不易[2]。而IP网络摄像头内嵌WIFI模块，从而可以方便地连接到无线路由、手机等管理设备，免去了布线复杂的烦恼，并且由于4G网络的全面覆盖，也使得实时监控获取画面成为了可能。克服了时间、地域的限制。

因此，对基于IP网络摄像头的火灾检测研究不仅对防灾减少经济损失具有重大意义，同时也满足了当下智能手机的流行趋势，应用手机进行实时监测预警，极大地降低安防人员的劳动强度，真正在一定意义上实现了从源头上预防森林火灾。

1IP网络摄像头内部构成分析

IP网络摄像机内部结构如图1所示。其实就是一台使用Linux嵌入式系统的多功能监控服务器，有自己的CPU、硬盘(闪存)、内存和有外接的网络接口。网络摄像机通过一块视频压缩芯片，把CMOS摄像头拍到的视频高效压缩转换成能在网络上传输的IP数据包，集成普通摄像机和视频压缩、网络转换器，将图像转换为基于TCP/IP网络标准的数据包，使摄像机所摄的画面通过RJ-45以太网接口直接传送到网络上，通过网络即可接收远端视频画面[3]。同时，在平台上增加了对同步电机的相关支持，授权用户可以控制摄像机云台镜头的左右转动。

图1　内部结构

IP网络摄像机原理结构如图2所示。由于网络摄像机图像采集部分和模拟摄像机是一样的，故将其简化为镜头、滤光镜以及CCD图像传感器三部分。IP网络摄像机内含CPU，建有Web Server和CCD图像传感器，增加了对模拟视频进行数字化处理的芯片，并由编解码芯片完成对图像及声音的压缩和动态录像的回放[4]。

图2　IP网络摄像机原理结构图

2系统的组成及实施

我国是少林国家，森林覆盖率仅为13.92%，远远低于72%的世界的平均水平。且分布不集中，传统的森林火灾监测系统模型一般用遥感和卫星图片作为数据来源，而遥感图片和卫星图片一是数据不是即时传输，二是造价昂贵[5]。基于国情，提出了以网络摄像头作为检测模型，在瞭望台与检测区域间实现点对多点数据传输、流媒体传输2种模式，以实现从源头到监控中心的实时监测。

模式1：点对多点数据传输模式如图3所示。利用24 dBi栅格定向天线进行信号增益的放大，定向天线在水平方向和垂直方向均表现为有一定宽度的波束，增益越大，功率角度越小。点对多点无线网桥以一个网络中心点发送无线信号，其他接收点进行信号接收。通过栅格定向天线实现放大信号增益，满足在林区有遮挡物的条件下进行正常的数据传输[6]。此种模式，对于山路崎岖的偏远山区具有重要意义，免去了护林人的脚力巡山，监测火情的问题，极大地减轻了护林员的工作压力。同时，实现的成本很低，对于偏远山区的护林防火具有重要意义。

图3　点对多点传输模式

收发端都接定向天线的实际信号强度检测图如图4和图5所示。信号强度的检测是通过WirelessMon专业版吞吐量测试软件进行性能测试的，收发端均为网捷FOUNDERYEW500同型号路由器。实现415曲线发送端信道位图，虚线QRouter-D5曲线为接收端信道位图。二者在相距距离为1.5 km有树作为遮挡物的情况下进行测试。由图4信道位图可见，二者信号质量很好，信号稳定。

图4　两端接定向天线信道位图

由图5接收端时间位图可以看出，信号整体来说很稳定，但是接收端有短时(约为0.5 s)的信号停止，信号强度直接从-50 dBm降到-100 dBm，这与路由器性能有关，厂商在生产环节嵌入短时间歇性的停止，以达到省电模式的效果。

图5　接收端时间位图

图6和图7为只有发送端接24 dBi栅格定向天线进行增益放大，而接收端不接定向天线进行增益放大的信号检测图。由图6可见，在同样的距离模式下，发送端的信号强度相同，而接收端信号的衰减效果明显，接收端收到的信号强度仅有-64 dBm。由图7接收端的时间位图也可看到，信号稳定后的强度衰减了10 dBm。

图6　接收端不接定向天线信道位图

图7　接收端时间位图

在这种情况下，通信的质量也不是太好，在信号传输过程中，信号衰变改变了信号的电压,致使信号在传输中遭到破坏，产生误码。由关于接收信号和数据的测试统计可见，经过一段时间后传输帧数为51 191，FCS错误数为5 965，可以知道误码率约为10%，可能导致大量错误信息的产生，不能很好地完成通信任务。

因此，由以上可见，这种采用24 dBi栅格定向天线进行增益放大，以垂直功率角度14°水平功率角度10°放置，能够在林区这种树木遮挡严重、影响对无线信号收发的区域，很好地完成通信任务。模式1经实际验证，在林区能够完成视频图像传输的通信任务。

模式2：流媒体式传输模型，监控端由PC监控端和移动监控端组成，主要实现视频监控功能；数据传输部分将压缩完成的音视频数据传送到流媒体服务器；服务器主要提供用户统一的Web页面和Web Service接口。存储管理服务器负责视频数据的存储与调度[7]。最终以流式协议 (RTSP、MMs和RTMP等)将视频文件以流媒体形式传输到客户端，供用户在线访问，在平台上增加对同步电机的相关支持，授权用户可以控制摄像机云台镜头的左右转动[8]。

同时，4G网络的全面覆盖使得远端的实时视频监控成为了可能，克服了时间和地域的限制，能够更高效地完成森林防灾监控预警，也极大地减轻了护林员的劳动强度和压力。此种模式下，对于发生重大火情情况，能够迅速向服务器发送火灾预警，反映给相关部门，将为扑灭火情争取宝贵的时间，具有重要的实现意义。

3基于Android的手机客户端软件开发

Android是 Google公司推出的针对移动设备的操作系统，底层采用Linux内核，应用程序采用类Java语言编写，并运行于类JVM虚拟机的Dalvik虚拟机之上[9]。该系统具有开放源码免费授权的优势，功能完善和成熟，已获得厂商的广泛支持和大量市场份额 。eclipse IDE开发环境友善。

同时，网络摄像机的多数构件如压缩模块、嵌入式系统等可采用成熟的集成电路和DSP设备，为加速开发进程提供了充分的结构保证。多数网络摄像机厂商提供二次开发工具包，用户可以根据自己的应用要求，开发出适合自己需要的特定监控系统。

因此选用 Android系统作为IP网络摄像头的客户端程序。Android客户端软件开发流程图如8所示。

图8　Android开发流程

Android应用函数与类构成如图9所示。

图9　Activity类构成

Android应用一般由多个Activity、Intent、Content Provider和Service等程序框架组成，其中最基础的是Activity活动类，该类相当于软件运行时的一个页面，在页面之上可添加各种控件，如：button按键、ImageView 图片、Text boxes和Lists列表等。除此以外还负责监听系统事件，负责启动其他的Activity类。在多Activity类之间跳转就需要用到Intent类，Intent类有2个重要部分：动作和动作对应的数据。常用的动作有：MAIN、VIEW、PICK和EDIT等，动作数据则以URI形式表示[10]。通过Intent类还能传递参数，作用类似链条串起Activity类 。

MySurfaceView.java用于获取和处理服务器传来的WiFi视频流数据，用canvas画布将其全屏显示在手机界面。Main.java初始化各个按钮的信息，GetCameraIp()方法获取摄像头IP地址setOnTouchListener对触屏操作进行监听，获取各个按钮的动作函数，实现对网络摄像头及云台转动的控制。

4PC端C#程序设计流程

使用Visual Studio软件编写，语言为C#。PC软件设计流程图类似于Android手机客户端软件流程。

PC连接到以太网，通过TCP/IP协议进行数制，设置视频流地址、控制地址和控制端口。设置好接口后即完成了对于摄像头的配置要求，即可以收发远端摄像头拍摄的画面[11]。同时，在平台上增加对同步电机的相关支持，授权用户可以控制摄像机云台镜头的左右转动，亦可控制摄像头的实时传输。

5应用趋势

系统以多线程进行区域图像监测，并将其融入到视觉动态目标流程中，最终实现远程的森林火灾监测，以提高系统的实时性和检测的准确率。

智能化是数字化网络化发展的必然趋势，这样才能做到事前预警，真正保安全。网络摄像机将是一个承载智能技术的理想平台，尤其加入人与物异常等的智能算法软件，将是网络摄像机成为智能网络摄像机的重要发展方向。

目前，在国内多采用在高处搭建瞭望台来监测林火以及通过卫星、直升机和3s技术的绑定来定位和传输林火图片。

在加拿大使用NOAA和AVHHR型2颗卫星全天候监测全国各林区气候。2颗卫星每天在该国上空轮流飞行5次，每次检测1 000 km2，及时向全国各地发布短期和中长期气象预报。并通过互联网和多种信息媒介向各林区报告天气趋势[12]。

由于卫星信息当前仍有14%误差，因此林区还需要配备多架先进的直升飞机轮流监测森林火灾，以此作为卫星信息的重要补充。结合我国森林覆盖不是太集中的国情考虑，相对而言整个系统的造价昂贵，安防人员的劳动强度大，造成资源的浪费。利用普及的智能手机及PC作为处理终端，进行实时监控，不仅实现成本低，且容易实现。因此，具有一定的现实意义。

6结束语

本系统设计是基于Android和C#的网络摄像头森林火灾监测系统，介绍了以网络摄像头作为开发平台，2种网络模式下的视频数据交换：点对多点数据传输模式对偏远山区的森林火灾监控预警具有建设性意义；而流媒体模式则以很快的速度将灾情反应到服务器，获取信息以争取宝贵的扑火时间，减小火灾带来的巨大经济损失。

当前随着Android智能手机的普及，远程视频监控运用于Android智能手机是未来的必然趋势，实现森林火灾在手机上的实时监控必定大有可为。

参考文献

[1]陈丹.计算机视觉技术的发展及应用[J].电脑知识与技术，2008,4(8):2 449-2 452.

[2]PU Wan-dong,PEI Yi-jian.Analysis Influencing Factors of Video-based Real-time Vehicle Detection[C]∥2010 International Conference on Software and Computing Technology.IEEE,2010:379-380.

[3]王圣男,郁梅.智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述[J].计算机应用研究,2005 (9):9-14.

[4]YOSHINARI K.Minoh Michihiko a Human Motion Estimation Method Using 3-successive Video Frames[C]∥ Proceedings of International Conference on Virtual Systems and Multimedia,1996：135-140.

[5]刘瑞祯,于仕琪.OpenCV教程基础篇[M].北京:北京航空航天大学出版社,2007.

[6]陈胜勇,刘盛.基于OpenCV的计算机视觉技术实现[M].北京:科学出版社,2008.

[7]刘富强.数字视频监控系统开发及应用[M].北京：机清华大学出版社，2013：298-300.

[8]任建凯.计算机网络远程监控系统的应用[J].信息与电脑(理论版)，2013(2)：103-104.

[9]严峻.流媒体自适应播放技术的研究[M].北京：清华大学出版社，2007:89-90.

[10]吴金策，杜劲松.B/S架构嵌入式视频监控系统客户端设计[J].电视技术，2013，37(3)：194-198.

[11]韩德志，傅丰.高可用存储网络关键技术的研究[M].北京：科学出版社，2009.

[12]廖俊国，姚逸秋，冷允法.福建武夷山生物圈保护区森林防火系统的研究[M].湖南：中南林学院学报，1995.

晋磊男，(1990—)，硕士。主要研究方向：图像处理、人工智能及数字图像处理。

裴以建男，(1958—)，教授。主要研究方向：数字图像处理、大数据研究、机器人的研发。

作者简介

中图分类号TN915.43

文献标识码A

文章编号1003-3106(2016)02-0014-05

收稿日期：2015-11-02

doi:10.3969/j.issn.1003-3106.2016.02.04

引用格式：晋磊，裴以建，崔国亮，等.基于网络摄像机的森林火灾检测系统研究[J].无线电工程,2016,46(2):14-18.