视频火灾探测技术研究

邵宝建

摘要：火灾是全人类面临的非常常见的灾难之一，而且火灾本身的特点就是时空上的不确定性，火灾可以造成非常严重的生命财产损失，也会污染环境，破坏生态平衡。而且在一些特殊的场所，如果发生火灾之后，不仅仅会造成巨大的经济损失，甚至可能影響整个市场以及整个经济系统的运行。所以说火灾检测以及火灾救援工作是缺一不可的，要对火灾发生的状况进行实时监控，就可以在火灾的预防和防治当中将火灾造成的损失降低到最小。本文针对火灾的视频探测技术进行研究，从而能够加强视频火灾探测技术的提升，进行更加准确的火灾现场情况获取。

关键词：火灾探测;视频技术;视频监测

一、视频数字图像的处理

在火灾的视频报警系统当中，利用了计算机为核心，结合光电技术以及数字图像技术，从而能够形成火灾的视频监测系统，它可以对火灾现场进行实时的监测，利用摄像头对火灾的发生状况进行视频的获取，就可以利用视频来传递火灾信息，从而传输到监控中心当中，再根据接收的火灾图像分析火灾产生的原因以及火灾发展的现时状况。火灾的视频监测是对火灾发生后的图像进行处理，将图像作为实际的载体，可以进行图像文件的传输。通过利用相关的数字化技术将图像的文件储存在计算机磁盘当中。

图像的传输在图像格式上存在不同，由于图像文件的标准不相同，所以在数据传输时也可以按照图像数据的组织特征以及压缩方法来进行分类，主要分为光栅图像文件格式以及矢量文件格式和多媒体文件格式，可视化文件格式。这几种不同类型的文件格式都可以以不同的类型传送到监控中心的计算机终端当中，将视频信息以及其他的信息转化为图片进行保存。在分析时，不能够直接利用数学算法对图片的格式以及图片的内容进行特征分析，首先要将图片压缩成BMP格式。

在处理图像时，最为关键的一步就是图像分割技术也是计算机的视觉技术，这是因为在图像的分割以及特征提取过程当中，要保证更加高层次的分析，从而能够准确地获取火灾现场所发生的状况。在近几年来的研究过程当中，图像分割也已经产生了很多不同的功能和种类。图像的分割是对图像的各种特定的区域来提取出图像当中所需要的技术以及过程可以对图像进行灰度，颜色以及纹理的处理。在一般状况上来说，图像分割是基于边缘的分割技术以及区域特性的分割技术。这些不同的技术在使用过程当中都有着自己的优缺点，也可以综合两种技术来共同使用处理图像。摄像头在进行火灾现场的视频采集时，需要进过视频的拍摄以及视频的扫描等多种环节，而这些环节在工作过程当中都会受到火灾现场一些其他因素的影响，比如说温度过高或者是产生的太多烟雾，都会导致图像获取的不准确，或者是图像的形状以及位置都发生了变化。尤其是在视频传输的过程当中，如果火灾现场较为混乱，那么就非常容易出现过大的噪声以及图像失真的状况。所以一般在数据传输时，为了能够保证图像的基本轮廓，首先要对图像进行一定的优化处理。图像的优化处理是对图像进行几何矫正，包括对图像进行旋转，放大或者缩小等，也可以通过对视频当中的一些内容进行了噪声消除以及删去模糊的成分，都可以很大程度上的提高图像的准确性。图像的优化处理是为了能够恢复图片本来的面貌，能够在火灾分析当中更加直观的进行观察，也可以对图像的一些细节进行锐化或者增强处理。而图像再进行本来的颜色处理以及模糊成分处理之后，仍然会有一部分噪声被保留，那么在检测的过程当中就有可能产生干扰现象，所以要对图像进行滤波操作。

二、烟雾图像分割识别

火灾现场的摄像头所采集到的图像一般是彩色图像，而彩色图像本身所包含的信息量是非常丰富的，在进行图像的处理时，可以作为最重要的依据和条件。在目前对于火灾的图像传输以及图像识别都是利用了灰度化的处理方法，而忽视了对于图像本身色彩信息的应用。而在不断的研究过程当中，发现烟雾图像本身特有的青灰色特点，也可以作为图像处理当中的一种非常良好的处理手段。

在摄像头完成火灾现场的信息监测之后，要进一步的传送到计算机系统当中，而计算机系统对于颜色的识别是有着一定的限制的。计算机颜色模型系统和人的视觉系统同样是有着三种不同的属性，分别是饱和度，色调以及辉度，为了能够在感官上感觉到不同的颜色，会对色调进行冷暖的区分，而且冷暖色调可以分别表示一定范围内的颜色系列，饱和度，诗和色调的浓度有关的，如果白光加入的越多，饱和度就会逐渐减少。而视觉颜色模型系统是指人眼对于市局的感知模型，其中包括亮度，色调以及饱和度。

在对于火灾拍摄，视频的图像提取以及颜色的处理过程当中，是根据图像最基本的颜色特征来进行某种颜色和其他颜色的分离，就可以对这种颜色进行提取，再进一步的对颜色进行保留以及过滤。在处理过程当中，运用了颜色提取技术，为了能够保证特定的颜色从识别目标当中分离出来，防止对目标产生干扰。所以在图像进行灰度化的处理之前，首先要对彩色图像进行分割，就可以更好地识别出当时的火灾背景以及火灾所产生的区域。图像的处理和分割都是通过电脑终端来实现的，所有的图像都是24位彩色图像，由于本身图像在提取的过程当中就是利用了它的颜色特征，从而有效降低了图像运算的复杂性，图像的灰度化处理有时候在处理的过程当中很难将烟雾和天空区分，这样在后期的处理以及分析时都会造成火灾现场分析的偏差，所以可以另一用算法来对目标区域保留青灰色，从而可以有效地提取烟雾的形态以及烟雾的颜色，在后期的识别过程当中就会更加的方便和简洁。

结束语：社会经济的不断进步，人们生活水平的不断提高，人们所出入的各种场所所引发的火灾问题就受到了很多的关注，而且火灾在发生之后，比较明显的特征就是烟雾，许多火灾案例当中，烟雾对于人所造成的伤亡会更加的严重，所以要在报警系统以及火灾图像处理过程当中加强对于烟雾的处理操作，能够通过视频监控系统以及数字图像处理技术作为火灾报警技术当中有效的预防手段。利用计算机技术提取出更加鲜艳，更加真实的图像，可以有效的为火灾的识别以及火灾的救援作为最佳以及最有力的现实判断依据。通过火灾自动报警技术以及火灾现场的视频传输来共同的减少火灾所造成的危害。

参考文献

[1]赵丽娜，徐常志，叶俊健，陈晓波，邓伟锋.基于MATLAB的火灾视频探测技术[J].工业技术创新，2020，07（03）：57-60.

[2]亢若伏，田毕江，刘彬彬，胡澄宇.隧道火灾分布式光纤感温和视频图像探测技术试验研究[J].公路交通科技（应用技术版），2018，14（02）：235-237.

[3]翟济云. 基于视频分析的森林火灾烟雾探测技术[D].南京航空航天大学，2017.