王心瑜
摘要:当前受到环境的影响,火灾事故发生的频率也在不断地增加,同时每年因为火灾也造成了很大的损失,还造成人员的伤亡。另外,火灾是社会不可忽视的问题,但当前技术还存在一定的不完善,在火灾检测与消防预警中还存在一定的不足。而图像处理对于火灾检测与消防预警具有重要的作用。本文首先阐述火灾报警系统的硬件设计,其次分析火灾报警系统的软件设计,最后分析图像处理在检测火灾和消防报警中的采集与处理,以此根据火焰的特性来确定火焰的区域,进而使图像系统更加具有时效性。
关键词:图像处理; 火灾检测; 消防报警
1 引言
根据一项调查可知,我国目前发生的火灾事故越来越多,给社会带来了许多的损失,同时也造成了人员的伤亡。另外,随着经济的发展和社会的进步,我国也面临着越来越多的消防安全问题。由于当前房屋在建设的过程中,有着结构复杂、空间大、楼层高等特点,当发生火灾后,会给消防工作带来许多困难。为了更好地保证人民生命与财产安全,需要运用一些技术加强火灾检测与消防报警,而图像处理对于火灾检测和消防报警有重要的作用,因而进行研究很有必要。
2 火灾报警系统的硬件设计
2.1 系统总体的设计
安防系统、火灾报警系统、消防系统都可以通过图像处理表现出来。同时对于安防系统来说,其功能主要包括防盗、防火、防漏电等。本文主要是对防火系统和消防报警系统进行一定的研究,在防火检测系统中主要有采集火灾信息的设计、消防报警处理模块、远程报警联动模块等。
2.2 采集火灾信息模块
采集火灾信息模块主要是利用摄像头来实时监测环境的变化,同时将这些采集到的信息进行一定的编码处理,还有利于进行图像的处理。在图像处理中,可以对采集到的火焰图像进行处理,采用灰化的处理方式,还可以使用一定的分割技术,如采用大津法阈值的方式。然后用区域的标记法对高度进行一定的标记,这样方便将标记区域中的圆形和面积进行计算,以此更好地设计出适合的圆形图,也可以更好地对火焰进行识别处理。
2.3 消防报警的处理模块
将图像处理应用于消防报警的系统中,要选择处理速度快、性能较高的数字处理器,处理器要使用TMS320DM642,以及其他一些硬件设备。另外,在这种系统中,要采用摄像机和解码芯片,以及液晶显示器,这种系统的主要功能是将采集到的火灾信息可以通过图像处理表现出来,同时还能运用算法进行分析、运算、处理、归纳,以此对火灾信息进行提取,也可以对火灾特征进行识别,进而可以在提取火灾图像时,对火灾情况进行一定的追踪,当发现有火灾发生时,系统进行报警,同时在报警模块中发出警报信号。
2.4 远程报警的联动模式
这种模式是当建筑物发生火灾时,在消防报警模块中可以发出一定的信号,当模块系统判定为火灾时,利用网络将火灾的信号发送到相应的设备中,然后相应的设备再通过太网传入到监控中心。另外,远程报警联动模块主要是建筑物中的报警系统,实现联动的方式主要有两种作用,一种作用是当建筑物中发生了火灾后,报警系统能够将火灾情况发送给相关的网络,这样通过网络进行报警。另一种作用是当相关的网络接收到监控中心的信息时,会发出解除火灾的信号。
3 火灾报警系统的软件设计
3.1 建立开发软件环境
为了使DSP芯片能够发挥高性能,一些公司开发出了具有高集成特点的开发环境的软件,这种软件可以执行多个任务,同时具有可视化的特点,使用开发环境的软件,可以让使用者对DSP芯片进行一定的编程、设计、分析等。
3.2 基于环境软件的框架程序化结构
在用环境软件完成消防报警系统后,要对这款软件进行一定的设计,设计的内容首先要完成芯片的解锁,同时对编码芯片进行初始化的管理,然后将采集到的火焰信息进行灰度化处理,也可以进行二值化的图像处理,进而根据火灾的特征,对报警信息进行一定的判断。最后要将处理好的图像进行编码,编码后可以在显示器表现出来。
3.3 火焰图像检测的设计
在进行火灾与报警系统的设计中,进行火焰的检测是设计中的核心内容,这关系到发生火灾时,能否准确地进行报警,而火焰检测的算法还可以将采集到的图像进行一定的识别。
4 图像处理在检测火灾和消防报警中的采集与处理
4.1 图像采集
检测火灾和消防报警,主要是通过图像采集卡实现的。图像采集卡主要是将图像的采集与处理进行一定的联系,进而将图像转化为数字信息并进行一定的输入。
4.2 图像的预处理
图像预处理主要是将火灾与消防中的图像进行保存或者是恢复其中的有效信息,同时对于无用的信息进行清除,以此让图像中的数据特征能够呈现最大化的特征,还能在一定程度上对数据进行简化,这也是提高图像利用率的一种方式。另外,在火灾与消防中的图像主要有增强、滤波处理、图像分割的研究。在图像增强方面,主要对火灾与消防中的视觉效果进行改善,如针对火焰和消防报警的特征,将原有的图像经过一定的处理,增强图像的画质,也可以对图像的质量和信息量进行一定的改善。此外,图像增强主要有两种方式,一种方式是频率域法,而另一种方式是空间域法,这两种方式对图像的增强都能起到一定的作用。
4.3 图像的滤波处理
图像在采集的过程中会受到一些因素的影响,如受到设备不完善的影响,使得图像产生噪音,而图像的滤波处理,就是控制图像中的噪音。图像滤波的处理方法一般采用均值滤波、中值滤波、最小化滤波、最大化滤波。以下是各种滤波的介绍。首先,均值滤波在对图像进行处理时,并不能保护相关的图像的细节,这样会使得图像变得不清晰,同时也不利于提取图像,因而,在火灾检测与消防报警中,主要采用的是中值滤波的方式。中值滤波主要将滤波中的最小值与最大值都视为噪音,同时用中心像点的灰度代替滤波中的中值,進而在一定程度上减少噪音。此外,在图像的分割方面,为了更好地理解、分析、提取图像中的信息,需要对图像进行一定的分割,本系统可以根据火焰与消防报警的特点来选择差影法对图像进行分割。
4.4 图像特征的识别
将图像应用在火灾与报警中,可以根据火焰的特性来识别图像,主要是根据火焰的颜色来进行特征的识别。当前,RGB颜色模型是识别颜色的一种体现,这种模型可以根据颜色的发光来进行,当发出的光有重合时,色彩相混会影响到图像特征的提取。
5 结语
本设计主要是以图像处理为基础,将图像处理应用在火灾检测与消防报警中,首先是进行一定的预处理,然后根据相关的算法对火焰的图像进行一定的处理,之后要建立开发软件环境、基于环境软件的框架程序化结构和火焰图像检测的设计,这样可以根据图像的视频来处理火灾的报警系统,进而通过不同的角度来对火焰图像的信号进行接收,也可以将拍到的火焰特征根据相关的算法来获取数据,以此实现火灾检测与报警的功能。
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