基于红外热成像摄像机的秸秆焚烧监测系统开发应用研究

摘要：以预防秸秆焚烧为出发点，采用热成像双光谱云台摄像机，通过智能图像识别技术、地理信息技术、移动互联网技术、热成像等高新技术，建立秸秆焚烧监测火情处置系统，能够对秸秆焚烧进行实时监控、高效监管、快速处置，提高秸秆焚烧治理工作成效，保护生态环境，促进人与自然和谐共处。

关键词：秸秆焚烧；红外热成像；地理信息系统

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.07.054

中图分类号：TN 948.41 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）07-0-03

Development and Application Research of Straw Incineration Monitoring System Based on Infrared Thermal Imaging Camera

LI Wei

（Jiangxi Huayu Software Co.， Ltd.， Nanchang 330096， China）

Abstract： In order to prevent straw burning， a straw burning monitoring fire disposal system is established by using thermal imaging dual spectrum PTZ camera， intelligent image recognition technology， geographic information technology， mobile Internet technology， thermal imaging and other high-tech technologies， which can conduct real-time monitoring， efficient supervision and rapid disposal of straw burning， improve the effectiveness of straw burning management， protect the ecological environment， and promote harmonious coexistence between man and nature.

Keywords： straw incineration; infrared thermal imaging; geographic information systems

我国有非常丰富的秸秆资源，经常出现大面积焚烧秸秆的现象，不仅造成资源浪费，而且会毁坏树木和耕地，污染空气，甚至引发森林火灾等重大安全生产事故[1]。为了保护环境，维护生态安全，制止秸秆焚烧行为，各地政府开展了积极工作，日夜巡视，虽然付出了巨大的成本，但是成效并不明显。为了提高秸秆焚烧处置的效率，以预防秸秆焚烧为出发点，对秸秆焚烧进行实时监控、高效监管，利用热成像监测技术、地理信息技术、移动互联网技术、烟火智能识别等先进的技术手段，建立自动化、信息化、智能化的焚烧监测系统，实现秸秆焚烧的全天候监控、火情实时预览、火点定位精准、告警处置及时显得非常迫切[2]。

1 热成像双光谱云台摄像机

传统的单可见光视频监控设备，很难探测到隐性火灾苗头。热成像摄像机可以快速有效地发现这些隐火，及时控制灾情，杜绝隐患。热成像双光谱云台摄像机采用一体化设计，同时具有红外光波段成像和可见光波段成像的功能，以及云台控制功能，可广泛用于森林防火、秸秆焚烧、国土资源保护等领域。在秸秆焚烧监测方面，采用热红外智能烟火检测技术，并结合后端算法，可实现烟火智能识别并自动报警、自动定位、自动推送，助力于秸秆焚烧的早期处置。

1.1 红外热成像实现原理

自然界中，一切高于绝对零度的物质每时每刻都在辐射电磁波，这一现象被称为热辐射现象。不同温度下，物体所发出热辐射的波长不一样。热成像摄像机可以通过测量目标与背景或目标各部分之间的辐射差异，将物体辐射的功率信号转换成电信号，经过放大处理形成视频图像。其不借助可见光，通过被动接收物体热辐射而形成图像，又称被动红外成像。波长范围在8～14 µm的红外波段具有稳定的大气透射率，被广泛用于热成像监控与红外技术测量。

1.2 红外热成像技术和可见光对比分析

与可见光监控相比，热成像红外监控采用被动式工作方式，不受光线及电磁干扰影响，具有监控范围大，探测距离远，在大气窗口中可以穿透烟雾等恶劣天气，并且可直观显示物体表面的温度差等诸多优点，可广泛用于测温、森林火灾监测、秸秆焚烧监测等应用场景[3]。

1.3 火点识别

热成像双光谱摄像机可基于原有设备采集的可见光视频和图片数据，以及红外热成像测温数据，进行综合分析，结合烟火识别算法，对烟火告警进行分析处理。同时，可根据烟火光谱特征，进行火焰特征提取，从几何形态、火焰颜色等不同维度建立特征向量，避免了单可见光或者单热成像误报率高的问题，能在极短的时间内识别烟火并触发报警，并将云台信息以及告警图片发送给后端平台，从而实现火点识别能力。

1.4 深度学习算法模型

为提高烟火识别准确率，系统建立了一套深度学习算法模型，并基于区域提取的目标检测和基于回归分析的目标检测实现告警信息的提取。相比于传统的烟火检测算法模型，基于深度学习的烟火检测算法模型可以减少图像分割和人工提取特征等烦杂的处理过程，通过配置基本参数，对前端回传的视频数据实现自动抽帧转换，完成图像特征提取、烟火特征分析等，避免了人工提取图像特征引入的误差并降低了目标检测的复杂度，同时也降低了系统的使用难度，更加利于推广应用[3]。

2 监测系统功能设计

秸秆焚烧监测系统基于移动互联网、热成像双光谱摄像机，结合卫星监测、人员巡护等方式实现全天候、全方位的秸秆焚烧业务监管，并基于后端算法对接收的告警数据进行研判分析，以图片加文字的形式实时推送给App端的网格员，网格员可根据报警图片并调取监控视频进行火情查看，同时也可以根据火点位置，自动规划导航路线到现场核查，并以文字、图片、视频等方式反馈核查结果。PC端可以完成火情核查反馈统计、报表导出等业务。通过应用，本系统可有效解决监管区域大、人力监管困难的难题[4]。

2.1 地图应用

系统以地理信息系统为核心，支持WGS84、CGCS2000坐标系，以天地图卫星影像数据为底图，叠加各类WMTS地图服务，通过地图的方式显示行政边界信息、告警信息、火情信息、视频监控信息、人员定位信息、土地利用现状信息等多种信息内容，对图层进行分组显示，可以根据需要打开关闭对应的图层；并提供必要的地图工具和测量工具，如距离测量、面积测量、方位测量、高差测量等。其以“一张图”的形式管理秸秆焚烧监测业务相关的各类资源数据，为整个系统提供了基础底座。

2.2 视频监控

系统对视频监控设备进行统一管理，以列表和视频墙模式展示监控画面，并根据设备运行状态以不同图标显示在地图上。点击图标可查看监控详情和视频图像。支持云台操控和镜头变倍、变焦以及光圈调整。还设计了地图控制云台功能，将整个地图作为云台的控制区，通过点击地图的方位来控制云台转动，实现地图与视频的联动。系统可根据指定的经纬度，自动将一定范围内的监控设备转向该经纬度所在位置，并打开视频预览窗口，用于交叉定位火点和综合研判火情。系统能够接收前端热成像告警和可见光烟火告警，并基于深度学习算法模型进行火情初判，支持告警视频录制、实时预览以及录像回放，为火情研判提供可靠依据。同时，也支持通过国标协议接入监控设备和告警数据，增强了系统的兼容能力。

2.3 卫星监测

卫星遥感监测具有覆盖范围广、时效高等特点，针对没有视频监控覆盖的区域，可作为热成像双光谱云台摄像机监测的一种补充方式。系统接收NOAA-20、SNPP、MODIS、葵花9号等卫星热点数据，并针对获取的热点数据与土地利用现状数据对比进行二次研判，将耕地、草地以外的热点数据进行屏蔽，提高热点预警的准确性。可实现最快以10～15 min的频次推送热点信息，支持按区域范围查询，支持热点核实反馈的业务闭环管理[5]。

2.4 火点定位

系统自动接收前端设备回传的告警数据，基于接收的数字云台水平角和俯仰角、焦距，结合地理信息系统和数字高程模型，采用定位算法进行火点位置计算，求解当前视角下的真实地理坐标，并在软件平台实现火点自动精确定位。同时，系统还提供了多种参数校正功能，以解决前端设备安装不水平、云台方位角不匹配等问题，满足不同地形条件下的定位需求，最大程度提高定位精度。

2.5 告警处置

系统支持告警提示，并提供了图片和视频列表研判模式。系统具有多种推送方式，支持App推送、短信推送等。告警信息一经研判并下发给网格员将自动生成火情信息。当推送的火情超过一定时间未签收，将自动发送给督察员。当督察员超过一定时间未处置，再次发送给上级监管员，直到该条火情被处置。用户可根据App规划的导航路线前往现场进行核实反馈。支持图片反馈、视频反馈以及语音和文字反馈。平台实时接收反馈信息，值班人员可根据反馈详情对火情进行审查，完成火情的闭环管理。

2.6 网格化管理

以乡镇区划图为基础，根据视频监控所在位置，将村镇网格员和视频监控进行关联，给每个视频监控设备都绑定了网格员、督察员、监管员等不同层级的工作人员，实现了火情核查处置责任名单，确保每一条火情告警都有人核实反馈，以提高秸秆焚烧监测业务效率。

2.7 信息查询

系统为用户提供了丰富的查询功能，支持在地图上进行联动显示，包括坐标查询，地名查询、告警查询、火情查询、视频监控查询、土地利用现状查询等，满足用户不同的业务需求。可以查看对应的火情处置流程以及反馈内容。可在地图上显示秸秆焚烧火情信息分布图，帮助用户进行重点区域的监管和监控选址设计。

2.8 统计报表

系统具有统计报表功能，支持按时间、设备、火情类型、处置结果等不同维度进行查询统计。支持将统计数据以各类图表进行展示，并且可导出为电子表格和PDF文件，便于文件流转和信息共享。

2.9 系统管理

提供用户、部门、角色、权限、日志、菜单配置等功能模块，以满足系统的正常运行。

3 系统开发与实现

3.1 开发环境

系统编程语言采用c#，数据库采用PostgreSQL 12.9+PostGIS 3.1.4。PostgreSQL是一款功能强大的开源数据库，而PostGIS是PostgreSQL的一个扩展模块，PostGIS提供了空间索引、空间对象存储、空间操作函数等，适合存储地理空间数据。同时，PostGIS还提供了强大的分析函数，节约了开发应用成本。

3.2 架构设计

系统按照三层体系架构进行设计。数据访问层提供数据库访问接口，为业务逻辑层提供数据存储服务；业务逻辑层对系统的各种业务能力进行封装，并提供统一的服务接口；表示层则按照业务逻辑和处置流程，通过UI进行布局设计，调用业务逻辑层的功能接口，从系统层面给用户提供对应的功能。针对不同的设备厂商，系统设计了视频报警服务模块，并制定了标准的接口。系统既支持通过私有协议连接热成像摄像机，又支持以国标协议实现监控摄像机的级联。系统采用了插件式的框架设计，小到功能按钮，大到业务模块，都是以插件的形式动态加载到系统平台。这样的设计大大增强了系统的稳定性和可扩展性，真正做到高内聚低耦合，不仅可以保证每个模块更新负担进一步减小，还从一定程度上降低了维护成本。

3.3 系统应用

系统可以采用中心部署、分级应用的方式，根据权限加载对应区域的数据资源。同时，系统也提供了开放接口，支持将告警数据、火情数据、视频资源推送给其他平台，实现不同系统之间的互联互通、资源共享。目前本系统已在雄安新区、张家口市、江西南昌等地部署应用，运行状况良好，促进了秸秆焚烧监管工作向规范化、常态化、高效化、智能化转变提升。

4 结束语

本系统虽然能够满足秸秆焚烧监测的基本应用，但是由于野外环境复杂，对于水面反光、云雾和水汽等也会产生一定的误报，后续将进一步优化深度学习算法，通过定期采集一定的背景数据、持续迭代训练以提高烟火检测识别率，同时降低误报。针对定位误差也应进行改进。一方面可采用高精度数字高程模型，另一方面可优化定位算法，从而提高火点定位精度。此外，还需扩展App应用功能，集成日常办公、考勤打卡等功能，以提升基层工作人员的工作效率，更好地服务于秸秆焚烧监管行业应用。

参考文献

[1] 张啟霞，宋樊玲，林依宁，等．基于GIS的秸秆焚烧污染监测与防治系统的设计与开发[J]．科技创新与应用，2021（2）：50-54．

[2] 张国军，张修辉，王登振，等．基于热成像探测的电机温度智能监测系统[J]．内蒙古煤炭经济，2021（18）：46-47．

[3] 刘蓝，谢明江，高珊，等．基于无线传感技术的秸秆焚烧火点在线监测系统设计与实现[J]．东北农业大学学报，2020，51（9）：89-96．

[4] 刘恒飞，蔡姬雯，吴迪．基于多源遥感的秸秆焚烧监测服务关键技术研究[J]．测绘与空间地理信息，2021，44（z1）：78-80．

[5] 翟建宝，程飞雁，王振宇．秸秆资源卫星遥感监测应用[J]．卫星应用，2023（10）：8-12．