基于視頻的高速公路隧道火災檢測技術(shù)研究.pdf

1、火災是公路隧道安全事故中危害最大的一類,快速準確的檢測火災,有利于迅速控制火災和對人員實施救援,降低損失。由于傳統(tǒng)的感溫、感煙、紅外和光纖等火災檢測技術(shù)易受隧道復雜環(huán)境的影響,難以實現(xiàn)火災實時檢測且預警時間較長,本文結(jié)合隧道的特殊環(huán)境,開展基于視頻的高速公路隧道火災檢測技術(shù)的研究。在火災初期能對火災實時準確檢測,避免火災的擴大,從而最大限度的降低人員傷亡和財產(chǎn)損失。同時,該技術(shù)利用現(xiàn)有隧道視頻監(jiān)控系統(tǒng)的圖像采集設備,在一定程度上可減少隧

2、道火災檢測設施的配置,節(jié)省成本,避免重復投資,具有一定的經(jīng)濟效益。
　　本文首先介紹了視頻火災檢測技術(shù)和圖像預處理的基本理論,然后采用背景估計模型使參考背景自適應隧道場景的變化,并用背景差分法提取運動前景目標,這是火災檢測的基礎,它直接影響后期火災判別的效果和效率。通過運動前景的檢測能將包括火焰(或煙霧)在內(nèi)的可疑運動區(qū)域分割出來。
　　其次,由于隧道的復雜環(huán)境(移動車輛、照明燈光、車燈、尾氣等),為實現(xiàn)火災檢測,需提取火焰

3、(或煙霧)區(qū)別于干擾物的特征。在分割出火焰(或煙霧)疑似區(qū)域的基礎上,本文分別研究了火焰檢測算法(FDA)和煙霧檢測算法(SDA),FDA主要用于實現(xiàn)明火的檢測,SDA則用于檢測陰燃火。FDA首先檢測出視頻中的運動目標,結(jié)合隧道運行環(huán)境特點消除運動車輛燈光等干擾,并利用HSI彩色空間模型分割出消除移動物體后目標區(qū)域內(nèi)滿足火焰顏色特征的區(qū)域,然后提取火焰疑似區(qū)域的顏色、尖角數(shù)目、圓形度、火焰跳變頻率及形體變化等特征,并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡將這

4、些特征有效融合實現(xiàn)火災的綜合判別。而對于SDA,首先使用背景差分法提取隧道內(nèi)的運動目標(包含煙霧、運動車輛、汽車燈光和尾燈),然后根據(jù)煙霧發(fā)生源位置不變特性消除非煙霧運動區(qū)域,并利用煙霧的透明性和擴散特征綜合判斷是否有火災煙霧存在。
　　最后本文提出了基于視頻的高速公路隧道火災檢測的算法并給出了算法工作流程,以FDA和SDA兩個算法對采集的視頻并行處理,通過判別是否有火焰或煙霧的存在實現(xiàn)隧道火災的判定。通過在不同環(huán)境中的視頻源上的