利用火灾图像基本特征识别火灾的实验探讨

曲妍姝　崔永毅　李龙山　孙国庆

一、引言

火灾发生时，如果能够在火灾早期及时发现并采取应急措施，就能最大程度的减少损失。传统的火灾探测器主要通过对温度、火焰和燃烧气体等参量经信号处理、比较，判断是否发生了火灾。不同类型的火灾探测器，适用于不同的场合，自然也有各自的局限性，不可避免要受到工作环境的限制，容易出现误报、漏报现象，难以及时准确发现火灾并预警。视频图像型火灾探测技术是一门新兴技术，在很多方面显示出一定优势。图像信息的丰富化和直观性是其他任何火灾探测器所不能提供的。我们通过对图像的处理，可以及时的观察到火灾的发生。丰富的图像信息为我们对火灾发生的辨别及判定，奠定了坚实的基础，这是其他火灾探测技术都无法实现的。本文采用提取火灾图像基本特征的识别方式进行火灾识别。即利用摄像机监控目标区域，从监控视频中提取疑似火灾图像并进行分析。通过提取疑似区域的多项特征参数并与设定的特征阈值进行对比，根据火灾发生时具有的多种特征综合判断是否发生了火灾。

二、火灾图像特征分析

火灾是一种燃烧现象，火灾图像识别的依据是火焰的光学特性。但并不是所有的燃烧现象都是火灾。比如蜡烛、打火机的燃烧都是人们可以控制的燃烧现象，不属于火灾。只有失去控制的燃烧现象，才是我们需要识别的火灾。一般火灾在图像上呈现的特征主要有以下几个方面：

1、火焰的颜色特征

火灾发生过程中，火焰具有鲜明的颜色特征。火焰从焰心到外焰的颜色不同，一般由亮白色逐渐过渡到暗红色。火焰的颜色相对于大部分背景呈现明亮色，火焰的颜色较鲜艳、亮度值较高。利用这一特性，如果从监控视频中提取出连续图像帧，在某一区域表现为高亮度时，就可判断为疑似火焰区域。

2、火焰的形态特征

在火灾不断发展蔓延阶段，火焰的图像特征比较突出。这一阶段，火焰的形状、面积、颜色、温度等特征在不同时刻都在发生变化。早期火灾火焰的主要特征表现在火焰面积不断增大，尖角数目不规则变化。火焰燃烧的相对不稳定性使火灾图像帧间相似性低以及火焰图像的颜色分布变化等等。通过对连续多帧图像的处理，根据相应的算法分析出图像中疑似火灾区域多帧图像间的联系和差别，进一步判断是否发生火灾。

三、火灾图像识别方法

1、疑似火灾图像区域提取

在进行火灾识别时，我们首先利用图像分割技术得到图像中的可疑区域。然后通过各种算法分析图像中的可疑区域进一步判断是否有火灾发生。本文采用帧间差分法进行疑似火灾图像区域提取。发生火灾时，火焰燃烧是一个逐渐变化的过程，火焰呈运动特性，而其它大多数物体呈静止状态。因此通过对比视频图像序列可判断出背景中是否出现疑似火焰目标。摄像机采集的视频序列具有连续性的特点。如果场景内没有运动目标，则连续帧的变化很微弱，如果存在运动目标，则连续的帧和帧之间会有明显地变化。利用帧间差分法对时间上连续的两帧或多帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，当灰度差的绝对值超过一定阈值时，即可判断為运动目标，从而实现目标的检测功能。利用帧间差分法对火灾视频图像进行运动目标提取实验，如图1所示。

2、火灾图像识别

疑似火灾图像区域提取完成后，只能确定这个区域有发生火灾的一部分特征。实际上，灯光、手电筒、蜡烛燃烧、甚至移动物体等，按前面所述方法都可能提取出来。为排除干扰，提高算法对火灾识别的准确率，需要选取能够完整表征火灾信息的典型特征作为火灾识别依据。火灾燃烧的过程中，火焰的面积、形状、位置、颜色等都在不断变化。本文选取以下三个特征提取出来作为火灾识别依据。

2.1面积增长率

火灾发生时，火灾区域会呈不断持续蔓延扩大趋势，火灾火焰的面积呈现连续的、扩展性的增长趋势。图像上表现为高亮度区域持续增长。可以采用对一段时间连续几帧图像的火焰面积计算其比值的方法来判断是否为火焰。

2.2火焰的圆形度

物体形状的规则程度可以用来圆形度衡量。发生火灾时产生的火焰形状极不规则，而大部分干扰源（如白炽灯、蜡烛火焰等）形状规则程度较高。因此可以将火焰的圆形度作为火灾识别的一个判据。

2.3颜色特征

自然界中颜色都可看成是三种基本颜色（红、绿、蓝）的不同组合，任何一种颜色都可以利用（红、绿、蓝）三种颜色不同比例的混合来获得。火焰的颜色特征比较明显，火灾像素点通常呈明亮的黄色或红色，统计大量火焰像素可以得到各个像素点红、绿、蓝值的分布规律。根据统计分析可以得到火焰图像识别判据如下：

四、实验及结论

本文利用我院火灾燃烧实验室进行了火灾识别实验。现实火灾的发生具有复杂性和多样性的特点，可燃物种类众多而且经常是多种燃料混合在一起燃烧。我们很难模拟出真实火灾环境，为更有代表性，我们选择各种不同燃料在不同条件下进行了模拟火灾实验。实验结果表明：帧间差分法能有效提取出火灾疑似区域。各种移动物比如人员等活动目标利用火焰的其他特征可以进行识别，受控火焰如蜡烛的稳定燃烧利用面积增长及火焰圆形度等特征也可以区分出来，电灯、手电筒等干扰源用颜色特征无法排除，但用其他特征进一步判断可以进行区分。在实验室利用柴油、木材、纸张、衣物等燃料模拟不同条件下发生的火灾绝大部分都可以识别出来。实验时发现一个有趣的问题，我院火灾实验室是由钢化玻璃和不锈钢框架组成的封闭空间，在玻璃上会形成火焰镜像。虽然不影响判断是否发生了火灾，但进一步确定火灾发生具体位置时有时会把两处都判断为火灾。

作者简介：

1.曲妍姝，2001年1月，女，汉，辽宁省大连市，本科，沈阳航空航天大学，学生。

2.崔永毅，1965.2，男，汉族，籍贯，沈阳，学历，硕士，工作单位，沈阳航空航天大学，职称，副教授，研究方向：灭火技术、火灾图像检测。

3.李龙山，2000.09.06，男，汉，天津市武清区，本科，沈阳航空航天大学，学生。

4.孙国庆，1999.10.01，男，满族，山东诸城，本科，沈阳航空航天大学，学生。