基于超分辨率SAR成像技术的地下空间火灾疏散路径自适应设计

于利尧

（江苏省方圆建筑设计研究有限公司，沭阳 223600）

0 引言

公共场所火灾的蔓延速度相对较快，尤其是地下空间，火灾疏散难度也是极高的。针对这一类群体性的疏散工作，路径规划是十分关键的［1］。传统的路径规划一般以定位或者目标规划为主，对于简单建筑的火灾疏散效果较好，一旦应用在复杂建筑之中，极容易形成规划混乱，所设定的疏散目标也并不清晰，无法达到预期的火灾处理速率［2］。因此，为解决上述问题，提升整体火灾疏散的能力，结合超分辨率SAR 成像技术，设计更加宏观、灵活的自适应路径规划方法。

超分辨率SAR 成像实际上是一种具有高分辨力的成像雷达，可以根据周围环境的变化，采集定位区域的数据、信息，通过特定的格式汇总整合，转换成指令之后，传输到平台之中，以待使用。将其应用于地下空间火灾疏散路径自适应处理之中，一定程度上可以更好地增强火灾疏散工作的效果，同时，在面对复杂、狭小的地下空间时，依据环境的变化，调整成像范围与数据采集区域，为疏散路径的设计提供参考依据，设计多目标的逃生路径。另外，在特定的环境中，还可以排除火灾中烟雾、气体或热辐射等因素的影响，筛选出最优路径，结合自适应技术，对火灾疏散模式进行进一步完善［3］。

1 火灾疏散路径规划时间自适应方法

1.1 识别火灾动态

复杂建筑物内部一般会建设一定的地下空间，例如：地下停车场、地下室、仓库等，这一类建筑均存在相同的特征：密闭、空间狭小、设施关联紧密［4］。所以，这也导致火灾的识别及路径的规划难度相对较高［5］。针对地下空间建筑自身的特点，结合SAR 成像技术识别火灾动态［6］。利用雷达装置观测室内联通部件、设施的实际状态，结合三维时空定位法，先测定出火灾易发生位置，标记起火源［7］。

与此同时，在起火源周围半径1.5 m 处布设监测异常节点，一旦出现浓烟或者有毒气体，监测节点会立即感知异常，发生警示，并及时将现场的数据、信息转换为特定的格式，传输至对应位置上，形成三维信息成像，具体环节如图1所示。

图1 三维信息SAR成像环节

根据图1，可以完成对三维信息SAR成像环节的设计与构建。根据环节的执行，利用SAR成像技术，对地下空间的异常区域作二次识别，同时，关联各个监测节点，形成动态的三维空间，增设获取的数值、信息，以便于管理人员掌握火灾的实际情况，为后续的疏散路径的规划提供参考依据［8］。

1.2 构建多目标火灾疏散结构

在完成对SAR 成像动态识别的预处理之后，需要根据火灾实际情况作出判定，构建多目标的火灾疏散结构。利用监测装置可以获取火灾的数据、信号，针对这部分材料，对火灾的环境进行预测、分析。当地下空间的火灾发生蔓延时，采用SAR成像技术对人员进行全方位识别，测定计算出人员的密度，具体如公式（1）所示：

公式（1）中，G(t)表示火灾监测的人员密度，k表示感应距离，n表示单向感应时间，i表示成像感应速度。结合上述测算出的火灾监测人员的实际密度，开启地下空间地面水平位置两端的红外传感器，并实现传感关联。

需要注意的是，不同型号的传感器，应用探测的范围也是不同的。可以将烟雾探测传感器、气体探测传感器设置安装在地下建筑的下方，而热探测传感器和视频图像传感器则可以设定在建筑的上方，便于对火灾的强度进行直观探测。结合传感器及逃生出口，设定多个疏散位置点，构建多目标火灾疏散结构，具体如图2所示。

图2 多目标火灾疏散结构

根据图2，可以完成对多目标火灾疏散结构的设计。在多目标疏散结构的引导之下，根据人员、分布密度，将地下空间火场人员同时排布在各个观测节点处，等待疏散。

1.3 自适应SAR三维成像路径规划模型设计

在完成对多目标火灾疏散结构的设计之后，根据火灾的蔓延情况，利用超分辨率SAR 成像技术，实现火灾路径的自适应规划。利用多源火灾传感器采集数据，通过所布设的监测节点，对获取的数值进行时空配准处理，利用SAR 三维成像装置，营造火灾模型场景，并建立统一的时间基准规划时间步长，计算出此时的态势分辨率，具体如公式（2）所示：

公式（2）中，M表示威胁态势分辨率，a表示统一疏散单元时间，b表示分辨范围，μ表示动态分辨基准值，ℵ表示常数值。根据得出的威胁态势分辨率，调整火灾疏散的三维格网框架，进行空间体素化表达即可。

随着疏散目标的调整与更改，通过SAR 三维成像，定位出最优的路径节点。启动地下空间中该位置周围的监测节点，确保无危险之后，结合自适应技术，构架三维模拟路径。随着火灾场温度的变化，威胁态势信息场的覆盖范围也会形成变动，自适应技术会自动平衡空间内部的威胁态势信息场，营造更加安全的动态疏散路径，具体的模型结构如图3所示。

图3 自适应SAR三维成像路径规划模型结构

根据图3，可以完成对自适应SAR三维成像路径规划模型结构的构建。遵循上述流程，结合火灾的实际情况，作出定向的调整与修改，以促使疏散路径规划效果达到最大化。将路径规划模型与超分辨率SAR 三维成像技术相融合，还可以对火场中的人员进行探测与识别，在一定程度上便于疏散工作的延伸，且进一步确保了人员的生命安全。

1.4 路径空间规划矩阵实现设计

在完成对自适应SAR 三维成像路径规划模型的设计之后，根据火灾处理要求，建立路径空间规划矩阵。利用所布设的监测节点，设定最优疏散区域，将节点与网格分块进行多层级匹配，获取火灾安全疏散时间，计算出联合分布密度函数，具体如公式（3）所示：

公式（3）中，u表示联合分布密度函数，δ表示疏散距离，d1表示疏散预设时间，d2表示疏散实际时间，m表示识别次数。通过测定，得出的联合分布密度函数可设定为单向路径的规划标准，形成多层级的空间规划自适应矩阵，测定此时的修正疏散轨迹，具体如图4所示。

图4 路径空间规划矩阵修正疏散轨迹

根据图4，可以完成对路径空间规划矩阵修正疏散轨迹的分析。利用动态路径规划模型，获取修正后的火灾路径规划方案，针对存在的细节性问题，还可以进行对应的调整与修改，以此来确保整体的疏散效果，为火灾扑救奠定基础环境。

2 方法测试

本次针对超分辨率SAR 成像技术的地下空间火灾疏散路径自适应的实际应用效果，作出定向的分析与研究。为确保测试结果的可靠性，采用对比的形式展开分析，设定传统BIM 动态火灾疏散路径自适应测试组、传统改进蚁群算法火灾疏散路径自适应测试组以及本文所设计的SAR 成像火灾疏散路径自适应测试组。对测试得出的结果进行对比分析。以此为基础，构建实际测试环境。

2.1 测试准备

为验证地下空间建筑内部火灾疏散路径的自适应设计效果，进行具体的测验和分析。为确保最终测试结果的精准性，需要选取D 地铁站作为测试的主要对象。首先，在D 地铁站相关位置处布设一定数量的监测节点，用于采集数据的同时，还可以提升人员安全疏散中的应用性能。利用SAR 成像技术，设定三维成像的种群数量比，一般设定为0.25。经测定，空间的场地规模需要划分为三部分，每一部分均是独立的，且安装有特定的火灾监测系统。利用网络技术进行监测系统的关联，建立循环火灾疏散路径库，并结合多目标火灾路径规划机制，计算出人流的瓶颈密度，具体如公式（4）所示：

公式（4）中，g表示人流的瓶颈密度，r1表示成像范围，r2表示局部成像区域，σ表示疏散时间，l表示出口数量，h表示定性自适应常数值。根据计算得出的人流瓶颈密度，明确D 地铁站火灾实际的路径规划范围，完成对测试环境的搭建。针对建设需求，进行具体测试。

2.2 测试过程及结果分析

结合上述测试环境的搭建，采用超分辨率SAR 成像技术，测定出D 地铁站火灾疏散路径自适应设计的实际效果。在标定的范围之内，设置一定数量的监测规划节点，并对测试模型中指标参数作出调整、设定，具体如表1所示。

表1 火灾疏散路径基础指标参数预设

根据表1，可以完成对火灾疏散路径基础指标参数的预设，遵循上述的规定，在模型中设定路径规划的极限目标，利用计算得出的人流瓶颈密度，测定3 个区域的人员路径规划情况，具体如图5所示。

图5 D地铁站区域路径规划情况

根据图5，可以完成对D 地铁站区域路径规划情况的分析与研究。结合火灾的实时情况，利用SAR 成像技术，控制路径规划的分辨率必须在89～93之间，便于后续的测定处理。随后，以此为基础，分别测定D地铁站内部3个区域的火灾路径规划效果，并计算出实际的动态规划时间，具体如公式（5）所示：

公式（5）中，E表示动态规划时间；Q表示覆盖区域；∂1表示预设分辨率；∂2表示实测分辨率；c表示综合响应时间；γ表示规划距离。通过测定，可以得出最终的测试结果，对此进行分析与研究，具体如表2所示。

表2 火灾路径规划测试结果分析 单位：s

根据表2，可以完成对测试结果的分析：与传统BIM 动态火灾疏散路径自适应测试组、传统改进蚁群算法火灾疏散路径自适应测试组相对比，本文设计的SAR 成像火灾疏散路径自适应测试组最终得出的规划时间均控制在了10 s以下，表明其对于火灾的感应能力较强，且误差小，具有实际的应用意义。

3 结语

本文提出基于超分辨率SAR 成像技术的地下空间火灾疏散路径自适应设计方法，在复杂的火灾环境之中，采用自适应模式，针对地下空间内部实际情况，对火灾的演进、毒烟的蔓延等进行实时且动态的观测、预判。以此为基础，及时调整超分辨率SAR 成像指标参数，提升火灾疏散路径的时效性与可靠性，关联三维动态信息场，不断增强自适应规划的灵活度与复杂度，以此来约束应急疏散路径拓扑的更新，最终进一步实现了路径的动态完善和优化。