基于视频分析技术的火灾事故调查研究

邰锋

摘要：传统的火灾事故调查方法，在进行现场调查过程中，存在视频信息丢失、获取信息时效性差等问题。对此，提出一种基于视频分析技术的火灾事故调查方法。通过获取火灾事故现场相关数据，初步掌握地区火灾信息。同时，按照“视频特征信息尺度极值检测—关键点中关键信息识别—关键点指向特征确定—特征定向描述”的流程，在视频分析技术的指示下，计算极值信息，以此定位视觉底层特征。并采用定义数据信息梯度值与梯度方向的方式，融合视频局部特征，归一化处理视频维度，将多个特征向量纳入同一范围内，从而构成一个相对完整的火灾事故现场视频线索链。在此基础上，通过对比实验证明，在投入应用过程中，所获取的现场信息更为全面，通过此方法获取的信息不存在丢失问题。

关键词：视频分析技术;火灾事故;调查方法;局部特征

视频分析技术作为现代化技术中的一种，其来源同其他技术相同，属于社会仿生学研究的一种，也是我国智能化研究领域的一个关键分支[1-2]。在应用此项技术的过程中，需要将计算机设备作为支撑，通过成像等方式，对获取的视觉信息进行综合分析，并通过将获取信息中场景内容与目标内容进行分离的方式，定位核心分析模块。操作者在进行此步骤操作过程中，需要在指定场景内进行不同视频预设法则的设定，一旦追踪的视频目标在场景中出现异常现象或违规行为时，支撐视频分析技术的终端操作平台内的预警将会被触碰。此时，终端平台将对其异常行为给予指示，并发出对应的警示音。截至目前，我国当下对视频分析技术应用已愈发灵活，因此，视频分析技术也被广泛地应用到市场各个领域内[3]。例如，道路违法行为抓拍、重大事故现场勘查、社会安全治理等。总之，视频分析技术的提出，真正意义上做到了为社会发展与市场稳定建设提供技术支撑。因此，文章将基于视频分析技术的应用，以火灾事故为例，设计一种针对此方面的事故调查方法，致力于通过此种方式，解决传统调查方法潜在的危险。通过提供事故现场调查人员一段或多段视频，使其调查工作的实施具备更加直观的线索，确保对火灾事故发生原因的准确、高效率定位。

1  基于视频分析技术的火灾事故调查方法

1.1  获取火灾事故现场相关信息

为了确保对火灾事故调查的时效性，在设计调查方法前，应先获取火灾事故现场相关信息。包括：火灾事故现场地形、火势、火灾事故发生时间、现场内是否有被困人员、是否存在人员伤亡现象、火灾事故现象是否有正向摄像头等。在此基础上，对发生火灾事故的现场周边情况进行调查，获取火灾事故现场周边相关信息[4]。包括：火灾事故现场周边是否有居民楼、火灾范围是否会延伸到周边建筑，火灾事故现场风势走向、火灾事故现场周边是否堆放易燃易爆物品等。通过获取与火灾事故相关信息的方式，初步掌握地区火灾信息。

1.2  基于视频分析技术定位视觉底层特征

在掌握火灾事故现场相关信息的基础上，获取现场监控，引进视频分析技术，从视觉层面，定位视频中的底层信息。在此过程中，考虑到单一的视频无法全面描述现场信息，因此可调用多监控信息的方式，获取不同维度的现场视频信息[5-6]。在处理视频的过程中，将不同维度指向相同画面的视频进行重叠处理，提取视频中的关键信息点（关键信息点可以是视频中灰度值在水平层面与垂直层面保持高度一致的点）。在获取关键点后，调用视频分析技术中的特征描述算子，对获取的特征点进行旋转、平移、位移、规格尺度缩放等操作，在确保特征点具有研究价值性的基础上，调整选定点亮度，对其进行视角的转变，观察特征点是否存在3D仿射变换[7-8]。综合上述分析，对视频分析技术定位视觉底层特征的过程进行详细阐述，此过程可按照“视频特征信息尺度极值检测—关键点中关键信息识别—关键点指向特征确定—特征定向描述”的流程实施。使用视频分析技术中的DoG算子，定义获取视频中存在的高斯尺度差，结合空间尺度差值，勾勒视频中关键信息的边缘。

在进行尺度空间内火灾事故视频中关键信息的极值检测时，需要将DoG算子中，每个与周边邻近区域存在对等像素的信息进行对比。例如，在2.0×9.0的像素空间内，总共存在26.0个相近像素点，通过此种方式获取的信息，均可作为火灾事故现场获取视频信息的极值。输出极值信息，以此完成对视觉底层特征的获取与定位。

1.3  融合视频局部特征归一化处理视频维度

在完成上述相关研究后，需要融合视频局部特征，对视频维度进行归一化处理。由于上文获取的视觉底层特征与视频关键点，属于基于理论层面的关键点，为了进一步保障输出关键信息的稳健性，需要对上文输出的关键点进行二次筛选。关键点坐标视频中的像素值需要与其周边点的像素值存在显著性差异。即通过Lowe拟合处理后的点坐标需要具备一定的对比度。通过上述方式，剔除特征点集合中的冗余点，保有有效DoG算子。为了确保DoG算子具备一定的不变形，需要对每一个圈定的点进行关键指向的确定。对视频中关键点在（x，y）处的梯度值与梯度方向进行定义。如公式（1）所示。

公式（1）（2）中，x与y分别对应空间坐标;表示为视频中关键点在（x，y）处的梯度方向;m表示为梯度值。

在完成对上述相关内容的描述与定义后，考虑到视频信息中不同关键点分量的变化，可能会对火灾事故现场的调查造成影响，因此有必要将多个特征向量纳入到一个统一范围内，常规情况下，对其进行归一处理的范围为[1，0]。因此，对获取的关键信息按照一定的比例进行缩放处理，确保获取火灾事故现场信息处于一个指定区间内，此过程可用如下计算公式表示。

公式（3）中：表示为对视频维度归一后的结果;X表示为对应归一处理前结果。表示为视频中最大特征值;表示为视频中最小特征值。通过上述计算公式，完成对视频维度的归一化处理。

1.4  输出火灾事故完整视频线索链

在完成上文相关研究后，输出上述多个计算公式中的结果。在此过程中，通过火灾现场视频监控，定位火灾事故的发生时间;通过视频分析技术对获取视频进行深度处理，完成对火灾地区起火点的定位与分析。

將输出的多个数据结果进行信息范围的对应，并综合评估导出数据信息的MAP值，在确保火灾事故视频线索完整的前提下，对多段视频按照获取的时间顺序进行串联处理，使其保持一个相对完整的视频线索链。以此，完成基于视频分析技术的火灾事故调查研究。

2  对比实验

综合相关文献检索成果可知，我国在针对火灾事故调查方法方面的研究已经相对完善，并提出了多种理论调查方法，但传统方法在大型火灾事故调查的应用中，仍存在获取调查数据维度低、数据特征与火灾事故现场特征不匹配等问题，这些问题导致传统方法存在说服力低、可靠性差等现象。因此，本文在早期相关研究成果的基础上，对火灾事故调查方法进行了深入的设计。在完成上文对火灾事故调查方法的理论设计后，为了证明本文应用的技术在方法中更为有效，提出了如下对比实验。本次实验选择某燃气作为实验对象，此公司一年前曾发生燃气泄漏事件，导致工作区域发生爆炸，出现大型火灾事故。获取与此次火灾相关的调查数据与信息，将其作为对比实验过程中的参照。获取样本数据，如下表1所示。

表格中：MAP表示为数据可靠性评价工具，通常情况下，数据值小于0.005，代表获取的数据信息具有有效性或价值性。在完成对实验数据的获取后，分别使用本文调查方法与传统调查方法，对发生火灾事故的现场信息进行分析。定义本文调查方法获取的信息组别属于实验组信息，传统调查方法获取的信息组别属于对照组信息。按照上述表格中信息顺序，整理两个组别对火灾事故现场的调查结果，将信息整理为如下表2。

综合上述表格中的数据，可显著地看出，实验组MAP值均小于0.005，证明本文火灾事故调查方法获取的现场信息具备有效性。实验组MAP值中存在数据值大于0.005，证明传统火灾事故调查方法获取的现场信息存在部分无效信息。同时，在整理实验数据的过程中发现，对照组在获取实验信息的过程中，存在部分信息丢失问题，使用传统调查方法进行火灾事故现象的调查无法获取完整的线索链，因此，也无法直接通过传统调查方法掌握火灾事故现场的实时进展。通过此次对比实验及实验中发生的数据，得出如下所述的实验结论：相比传统的火灾事故调查方法，本文设计的基于视频分析技术的方法，在投入应用过程中，所获取的现场信息更为全面，可通过本文方法获取的信息，梳理火灾事故现象完整的线索链。

3  结语

本文从获取火灾事故现场相关信息、基于视频分析技术定位视觉底层特征、融合视频局部特征归一化处理视频维度、输出火灾事故完整视频线索链四个方面，设计一种基于视频分析技术的调查方法，并采用将本文方法与传统方法进行对比的方式，设计具有针对性的对比实验，在整理实验数据的过程中发现，本文方法可获取完整的线索链，对于视频的处理更加良好，因此也可以证明本文设计的方法所获取的现场信息更为全面，可解决传统方法存在的多种不足。因此，在后期的社会安全事故调查与治安工作中，可尝试将本文设计的方法应用到实际，以证明本文方法投入市场应用更加有效。

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Researches on how the video

technologies works in fire accidents investigation

Tai feng

（Shenzhen Municipal Fire Rescue Brigade， Guangdong  Shenzhen  518000）

Abstract：There are many problems in traditional fire accident investigation， such as video information loss and delayed information obtain. Therefore， a fire accident investigation based on video is proposed in this paper. By obtaining the relevant data of fire accident scene， investigators could get the regional fire related information. What’s more， according to the process of "video feature information scale extreme value detection -- key information identification in key points -- key point pointing feature determination -- feature oriented description"， we could get extreme value information under the instruction of video analysis technology to locate the underlying visual features. By defining the gradient value and gradient direction of the data information， the local features of the video are fused， the video dimensions are normalized， and multiple feature vectors are brought into the unified scope， thus constituting a relatively complete video clue chain of the scene of the fire accident. On this basis， the comparative experiment proves that the field information obtained is more comprehensive in the application process， and the information obtained by this method will be maintained.

Keywords：analysis based on video; fire accidents; investigation; partial characteristics