智能消防装备中的火焰识别技术

王博崇 刘鸣 陈昱兴 张子琛 吴琦鸣 蒋金佐

摘要：改革开放以来，随着社会经济水平的不断发展，随之兴起的新技术，新产品层出不穷。但是随着社会保障水平以及市民居住水平的不断提高，我国发生火灾的概率也随之越来越大，而又随着新材料、高功率设备的不断推广，灭火的难度也越来越大。因此，我们决定在一定程度上优化火焰识别技术。通过层层筛选，最终利用卷积神经网络提取火焰的颜色特征、运动特征、几何特征和纹理特征而分析火灾，从而使此次研究在同类型的火焰识别技术领域中占据一定的优势。

关键词：智能消防;火焰识别;卷积神经网络

中图分类号：X93       文献标识码：A       文章编号：2096-1227（2021）05-0004-02

一、智能装备简介

若想提高消防救援队伍的灭火救援效能，提高装备的智能化水平是必不可少的一步。消防装备的配备情况影响着战术和战术效果，甚至是直接影响救援成功率的重要因素。因此，提升装备的智能化水平、改善装备结构从而提升消防救援队伍的作战能力是关系广大人民群众生命以及财产安全的重要手段。

消防装备智能化的研究工作任重而道远。本文着眼于图像法火焰识别技术，通过研究新技术，探讨将其应用于智能消防装备之中的可行性。

二、卷积神经网络的简介

（一）网络结构

卷积神经网络功能繁多，其中多层检测学习神经网是一种多层次的神经监测网络。其中心模块为卷积层，主要由隐藏层与最大池采样层组成，主要功能是特征提取。其中，连接层与传统多层感应器的隐藏层、逻辑归类器相对应。

卷积神经网络的输入特征来源使卷积滤波器，而该神经网络的每一层都有多个理论上的神经元以及特征图。在给一个来自卷积和子采样层的输入统计滤波后，系统就提取了图像局部的特征，就可以确定它与其他特征之间的相对方位，上一层的输出值直接输入至下一层。

通常情况下，我们可以通过特征层来得到卷积层（特征层是指：输入到隐藏层之间的映射）。

（二）局部感受野与权值共享

局部感受野：由于图像空间的连接是局部性的，因此每个神经元都不需要感测全部图像，而只需感觉到局部的特征。然后，通过对较高级别感测量的局部神经元进行集成，可以得到整体的信息，并且减少了连接数量。权重分享：不同神经元之间的参数分享可通过降低求解参数，并通过放大器对图像的放大积获得多种特征图。实际上，权重共享图像上的第一隐藏层的所有神经元由于是在同一卷积上确认的，所以均能在图像的任意一个位置检测到毫无差别的特性。他的最主要的功能是能够通过适应小范围的图像和平移从而达到检测不同位置的目的，也就是良好的不变性平移。

（三）卷积层、下采样层

卷积层：通过去卷积来提取图像特征，用来强化初始信号原属性，从而减少噪音。

下采样层：由于研究人员发现图像下采样过程中，它能在保留信息的同时降低数据处理量，因此在发现某一特定的特征后，由于这个位置并不重要，所以样本会扰乱特定的位置。我们只需要知道这个特征与其他特点之间的空间相对方位，就可以处理类似的物体由变形和变型而产生的变化。

（四）卷积神经网络的不足

如果网络层需要加深，每一个网络层增加的神经元数量会大幅增加，从而使模型复杂化，增大了调整参数的难度，也增大了过度拟合的风险。

此外，在反向传播过程中，连续迭代会使梯度不断减小，而梯度一旦归零，权值便无法更新，导致神经元失效。

（五）展望与总结

随着研究人员对卷积神经网络相关的研究不断推进，其性能日益强大，复杂度也日益提升。目前，卷积神经网络的相关研究已经取得了显著成效。然而，一些人工扰动（如向原图片中键入噪点）仍然会导致图像的错误分类。如何解决这一问题，是今后研究的重点。

此外，卷积神经网络的结构升级仍有很大空间，通过提升网络结构设计的合理性，可以完善量化分析能力。

三、图像分割

图像中包含很多数据，需要分割图像。然而，精确区分干扰是对整个系统亮度的精确分类和准确划类的前提。

图像的分析技术是计算机视觉技术的基础。通过图像分割、提取特征参量等方法可以将原本的图像抽象化，从而便于分析和处理。多年以来，图像的分割技术研究一直是重中之重，研究人员给出了多种分割方法。一般而言，图像分割是将图像划分为不同的区域，给不同的区域赋予不同的权重，从而获取重要对象的一种技术。

特征可能是灰度、颜色、纹理等，目标可能对应一个区或多个地方，这与特殊目的应用程序和特殊目的服务请求程序有关。

一般而言，图像取值分割分析算法大致来说可以再细分为图形图像取值分割、边缘图像分割、区域分割和重复图像分析四大个门类。

四、火焰色彩虚拟模型的特征

（一）火焰色彩颜色类型特征

火焰色彩模型一般来说是基于某种火焰色彩类型模式，通过在图像阈值控制范围内通过设置某种色彩模型图像阈值来降噪提取火焰颜色特征图像。可以用任何提取静态火焰的特殊像素或者图案方式来精确描述一个静态火焰特征。

然而，單纯地依靠颜色模型来进行火焰识别会导致严重的误判。火焰的颜色范围是非常大的，所以它很可能与其他物体颜色相近，导致模型将其混为一谈。

（二）降噪

在火焰发展的初期过程中，是不断处于移动变化的。又一方面，火焰的全部运动都不会跳跃，也就是火焰满足相对稳定性。所谓燃烧火灾的相对稳定性，是指在火灾发生后，燃烧范围的空间会成一个相对稳定的扩增趋势扩增。通过分析火灾的相对稳定性，可以消灭许多虚假信号。

（三）静态模型

在基于单帧图像识别的算法中，由于只使用了几个以火焰为基准的单一形状特征，因此算法复杂、误判率很高。

因此，一个能够自主优化识别的模型就显得十分重要，图像静态特征提取的方法如下：

由于曲率在人的视觉系统中往往是观测场景的重要参数，因此提取几何图像曲率等参数，并以此描绘火焰图像;

根据测得的数据，描绘连续零曲率以及局部最大曲率、最高曲率正负值等集合特点。

（四）动态模型

在动态燃烧过程中，产生的火焰具有持续性。此外，根据火焰自身的特性和各种原因，火焰还会不断发生变化。然而，这种变化并不在单个帧图像中反映出来，而是在连续的多帧图像中只反映。因此，提取火焰的动态特征就是分析处理连续多帧图像。

近年来，随着火灾科学的发展，从火焰的随机状态中发现了其规则性：

1.火焰的面积增长性;

2.火焰的形状相似性;

3.火焰的整体移动。

基于图像的火焰识别算法可划分为动态识别和静态识别。若将这两种算法同步进行应用，则定能增加工作效率。

火焰形成的重要特點之一便是火焰形状。对于采集到的ccd火焰图像，首先进行两个连续的图像差分操作，然后通过分割方法获得连续帧的变化区域，使用扫描窗口得到的像素点数来记述连续帧变化区域。变化区域是指：图像处理中，在获得阈值之后，通过对高光度进行科学计算、实验分析，最终得到的区域。当其他高温物体移动到相机或离开视野时，所检测到的目标区域会逐渐扩大，并容易引起干扰，从而造成系统错误的报告。因此，需要将数据和其他图像的关键性特征进行一个高强度的结合，再深度进行挖掘。

火焰的形状相似性：图像之间的类似性通常依赖于已知描述特点之间的差异度。该方法能够在任意复杂程度上建立相应的类似性量。我们可以对两个相似的元素进行比较，也可以对两个相似的场面进行比较，图像之间的相似性通常意义上是指场景以及结构上的相似性。

在一般情况下，图像的结构相似度往往并不高，因此，我们倾向于选择更加典型的结构特点进行描述，如区域面积、区域亮度、线段长度等参数。虽然火焰的图像序列中火焰的边缘往往是很不稳定的，但图像的总体变化会被限制在一定范围内，而且一般的干扰信号模式包含了固定点或者光照变化，因此，在火焰识别的过程中，可以用初始火焰形状的变化规则与其进行对照。

尽管火焰的变化通常呈现出不规则的特性，然而这种不规则在形态、空间分布等方面往往具有某种相似之处，因此，我们可以用连续图像的结构相似性来进行解析。

五、结语

各种高新技术不断飞跃式发展，这为我国消防智能化技术的开发以及与外国新型消防设备之间的碰撞提供了一个良好的契机，而消防装备的智能化已成为一个必然的趋势。自改革开放至今，我国所研究的有关装备智能化领域内取得的成果，已经为我们打下了坚实的发展基础，因此我们更应该加快消防智能化的进程，综合现有所具备的技术，取其精华去其糟粕，适而用之。

由于研究条件和专业方向的局限，本文对智能消防装备中的火焰识别技术仍然存在不足。此次智能消防装备的研究方向主要是火焰识别领域，以建立模型的方法进行测算与研究，而对于理论性知识方面的探讨仍存在很大的不足。之后的研究可以从其他方面进行深入的探讨，探究其对系统化建模会产生哪些方面的影响。

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