基于红外测温与图像融合的火灾预警系统研究

李文睿 汪军 徐晓峰

摘  要：提出一种基于红外测温与图像融合的火灾预警系统，分析判断采集检测现场内的温度阵列信息以及图像阵列信息.图像阵列信息采用OV7725摄像机获取，红外测温采用MLX90640红外测温阵列模块获取，传感器彼此独立地工作，共同采集图像信息.两个模块共同工作，从而提高了预警的准确率，减少了误报和错报的概率.

关键词：火灾预警；通讯协议；信息融合

[   中图分类号    ]TN915.04 [    文献标志码   ]  A

Research on Fire Warning System Based on Infrared

Temperature Measurement and Image Fusion

LI Wenrui，WANG Jun，XU Xiaofeng

（ School of Electrical Engineering，Anhui Polytechnic University，Wuhu 241000，China）

Abstract：A fire warning system based on infrared temperature measurement and image fusion is proposed to analyze and judge the temperature array information and image array information in the detection site. The image array information is acquired by OV7725 camera. Infrared temperature measurement is obtained by MLX90640 infrared temperature measurement array module. The two sensors work independently of each other and collect image information. The two modules work together to improve the accuracy of early warning and reduce the probability of false alarms and misstatements caused by traditional infrared temperature alarms.

Key words：fire warning ； communication protocol ； information fusion

火災安全问题不容忽视，研究人员也一直在更新换代火灾预警系统.目前的火灾预警系统，当局部温度达到着火点时发出警报信号，实现准确预警.但这种预警系统的弊端是，仅依靠一个传感器模块，无法准确判断区域的温度变化，无法根据检测现场出现的烟雾动态变化补充判断预警.本文提出一种基于红外测温与图像融合的火灾预警系统，分析判断采集检测现场内的温度阵列信息和图像阵列信息.图像阵列信息采用OV7725摄像机获取，红外测温采用MLX90640红外测温阵列模块获取，传感器独立工作，共同采集图像信息，从而提高预警的准确率，减少误报错报的概率.

1 火灾预警系统总体架构与模块设计

系统采用模块化结构设计，包括传感器采集模块、单片机主控模块、上位机、预警系统.传感器采集模块采集检测现场各项图像信息，单片机主控模块协调各传感器模块的工作，上位机实时显示温度数据，预警系统分析判断是否存在火灾隐患，根据某一个区域一段时间内的温度数据变化进行预警.当某个区域温度持续从正常向高温增加，就是可能存在着火点，存在火灾隐患.摄像机采集模块获取检测现场的图像，根据图像预警火灾，根据烟雾动态变化情况补充判断预警.

系统开发板选用STM32F103开发版设计.STM32F103精致简洁，配有多种标准接口，具有功耗低、数据传输速度快等优点，可以在不同条件下使用，方便进行各种外设连接实验.

采用MLX90640红外阵列测温传感器热成像仪模块获取温度数据.检测现场分为768个像素点，搭配UART，TTL接口，连接在STM32F103ZET6开发板上编写程序、显示温度数据、配置参数、检测镜头视野内所有物体的温度情况.模块最小输出电压为4.5 V，最大为5.5 V，支持多种波特率.根据Modbus通讯协议获取温度数据.

摄像机模块采用OV公司生产的1/4寸CMOS VGA图像传感器OV7725获取图像，根据图像预警火灾，根据烟雾的动态变化情况补充判断预警.模块摄像头输出像素为640*480，支持VGA和QVGA两种输出模式，支持色饱和度调节、锐度调节以及镜头校准，对采集到的图像进行图像质量控制，支持图像缩放、平移等设置.模块具有独特的传感器技术，可提高图像质量，获取清晰稳定的彩色图像.工作的最佳温度为-20 ℃～70 ℃，模块尺寸为26 mm*27 mm，小巧方便.摄像机模块具有自动对焦的功能，工作电流为60 mA，电压为3.3 V，功耗低.

2 火灾预警系统流程的设计

系统收集两个传感器模块采集的信息：红外测温模块采集现场内的温度阵列信息，摄像机模块采集现场内的图像阵列信息.图像阵列信息采集模块采用OV7725摄像机模块获取，温度阵列信息采用MLX90640红外测温阵列模块获取.将传感器模块检测现场划分为768个检测点，将实验现场划分成768个像素点，与检测现场划分的检测点一一对应.红外测温模块通过Modbus通讯协议获取检测现场每一点的温度数据，根据检测区域内温度数据变化情况预警.当发现某个区域温度持续从正常向高温增加，预示可能有着火点.摄像机模块根据图像预警火灾，根据检测现场可能出现的烟雾等动态变化情况补充判断预警.两个模块共同工作，从而提高预警的准确率，减少误报和错报的概率.

3 火灾预警系统测试

测试前的准备工作.将传感器模块、STM32F103开发板等连接完成之后，将STM32F103开发板通过ST-Link与电脑端相连.MLX90640红外阵列测温传感器模块工作中要注意避免双手直接接触核心器件，上电前检查电源，防止反接.由于振动和带电拔插会对MLX90640造成损坏，因此，实验过程中一定要避免大幅度振动和带电拔插等操作，检查无误后方可供电.

打开Keil μVision5软件，编译代码，程序不报错后将程序下载到STM32F103开发板里，再利用编写的Modbus通讯协议获取温度数据.打开Modbus Poll软件，设置波特率为115 200，模式为RTU模式.温度数据直接显示在Modbus Poll软件界面中，能够直观得知检测现场的温度信息.当温度持续升高时，表明可能有着火点.实验代码得到最高温度、最低温度、平均温度以及中心点温度，Modbus Poll软件界面显示测得的数据结果除以100，得最终的温度数据.实验结果表明，系统通过Modbus通讯协议得到了温度数据，基于红外测温与图像融合的火灾预警系统成功报警.

4 小结

提出一款基于红外测温与图像融合的火灾预警系统研究.系统采用MLX90640红外阵列测温传感器模块和OV7725摄像头模块，采集所拍摄现场内的温度阵列信息和图像阵列信息.实验测试采用Keil μVision5，根据Modbus通讯协议获取检测现场每一点的温度信息，获取温度数据，根据每一个温度点当中某个区域一段时间内的温度数据变化情况进行预警，根据检测现场图像信息来补充判断预警.

参考文献

[1]曹江涛，秦跃雁，姬晓飞.基于视频的火焰检测算法综述[J].数据采集与处理，2020，35（01）：35-52.

[2]魏立明，杨坤，陈妍希.建筑电气火灾预警系统的综述研究[J].吉林建筑大学学报，2017，34（03）：112-115.

[3]王继武，王胜.林木智能化火灾预警系统设计——基于物联网和图像处理[J].农机化研究，2022，44（07）：224-227.

[4]张艾萍，万瑞军.基于数字温度传感器的电缆故障在线监测及火灾预警系统[J].电力自动化设备，2003（10）：57-58+61.

[5]徐凡，袁杰.基于视频的嵌入式森林火灾预警系统[J].计算机应用，2008（01）：264-266.

[6]田裳，戴永钧.VESDA极早期烟雾探测预警系统在铁路火灾防范中的应用[J].中国铁路，2002（10）：63-65.DOI：10.19549/j.issn.1001-683x.2002.10.018.

[7]马宏锋，李祥林，胡玫.森林火灾无线监测预警系统的设计与实现[J].自动化仪表，2011，32（12）：39-42+46.

[8]华健，黄飞，任浩等.校园智能火灾预警系统设计与实现[J].合肥工业大学学报：自然科学版，2021，44（03）：357-360.

[9]赵月爱，郭兴原.基于多源数据协同感知的电气火灾预警算法研究[J].太原理工大学学报，2021，52（06）：907-912.

[10]郭伟，方振国.图像噪点数据的定位与优化[J].牡丹江师范学院学报：自然科学版，2023（01）：19-22.

[11]周凤，杨辉，王利.火灾自动监测技术研究[J].牡丹江师范学院学报：自然科学版，2016（03）：26-28.

[12]于立洋.一种基于纹理和颜色的图像检索方法[J].牡丹江师范学院学报：自然科学版，2010（01）：2-4.

[13]邱文挺，杜勇前.可视化电气火灾预警系统的设计与实现[J].华侨大学学报：自然科学版，2013，34（06）：645-648.

[14]Khan Fawad，Wang Shanchi，Ma Zhewen，Ahmed Adnan，Song Pingan，Xu Zhiguang，Liu Riping，Chi Huanjie，Gu Jiayi，Tang LongCheng，Zhao Yan. Back Cover：A Durable，Flexible，Large‐Area，Flame‐Retardant，Early Fire Warning Sensor with Built‐In Patterned Electrodes （Small Methods 4/2021）[J]. Small Methods，2021，25（4）：20-21.

[15]Qiu Song，Allan Robert，Nilavalan Rajagopal，Ivey Jeff，Butterfield Steven，Li Maozhen. Performance analysis of a fail-safe wireless communication architecture for IoT based fire alarm control panels[J]. SN Applied Sciences，2021，19（2）：67-71.

[16]Khan Fawad，Wang Shanchi，Ma Zhewen，Ahmed Adnan，Song Pingan，Xu Zhiguang，Liu Riping，Chi Huanjie，Gu Jiayi，Tang LongCheng，Zhao Yan. A Durable，Flexible，Large‐Area，Flame‐Retardant，Early Fire Warning Sensor with Built‐In Patterned Electrodes[J]. Small Methods，2021，25（4）：20-22.

[17]Liming Wei，Xing Guo，Qiucui Wang. Design of integrated fire alarm system for integrated pipe gallery based on multi-environmental sensors[J]. International Journal of Wireless and Mobile Computing，2020，19（2）：178-181.

[18]葉坤涛，李文，舒蕾蕾，等.结合改进显著性检测与NSST的红外与可见光图像融合方法[J].红外技术，2021，43（12）：1212-1221.

[19]陆寅，苗克坚，何维.基于情境上下文感知的温度监测与警报系统[J].计算机应用，2009，29（02）：583-585+594.

[20]杨其睿.基于改进的DenseNet深度网络火灾图像识别算法[J].计算机应用与软件，2019，36（02）：258-263.

编辑：琳莉