謝榮全，徐志勝

(中南大學土木工程學院，湖南 長沙 410075)

由于火災燃燒具有復雜性和多變性的基本特性，難以用一個比較精確的數(shù)學公式來描述火災圖像的特征。對此，國內(nèi)雖有一些學者和科研單位做過一些模擬實驗，但對于運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法檢測火災圖像技術卻很少涉及。加之國內(nèi)火災報警生產(chǎn)廠家存在著聯(lián)動模塊的接口聯(lián)接層面和信號輸入輸出方式不統(tǒng)一、不規(guī)范，給火災自動報警系統(tǒng)實現(xiàn)經(jīng)濟、安全、靈活、便捷的工程優(yōu)化集成帶來了一系列技術問題。為此，本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的方法，用神經(jīng)網(wǎng)絡對信號的幅度、動態(tài)范圍和持續(xù)時間等特征進行規(guī)范處理，使火災報警輸出的信號達到穩(wěn)定性和準確性，提高火災報警的準確率［1］。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡火災探測算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的基本思想:(1)預處理和神經(jīng)網(wǎng)絡。反向傳播是BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習的基本特征，用歸一化到［0，1］的范圍來探測火災信號。(2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡因迭代次數(shù)多，收斂慢，需要不斷地改進方法。(3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡為報警和誤報警提供了［0，1］區(qū)分標準顯示“0”為火災;顯示“1”為非火災［2］。算法步驟如下:

(1)用隨機數(shù)據(jù)(一般數(shù)據(jù)比較小)對網(wǎng)絡的權值(Wji)，(Vkj)和偏置值(θj)，(γk)賦予一個初值，這就是網(wǎng)絡的初始化。

(2)第一步初始化以后，再輸入第一個模式。

(3)求中間層單元j的輸入Uj對應的輸出Hj:

式中:f(*)為Sigmoid函數(shù)(以下同)。

(4)求出對輸出層單元(k)的輸入(Sk)和相對應的輸出(Ok)值:

(5)求偏置值，并連接到上權值的誤差(δk):

(6)用誤差δk、輸出層的權值(Vkj)和中間層的輸出值(Hj)，求中間層j的偏置值(σj):

(7)用 δk、Hj和常數(shù) α ，對中間層單元j、輸出層單元k的權值(Vkj)分別加以調(diào)整。再根據(jù)δk和常數(shù)β對輸出層單元k的偏置值(γk)加以調(diào)整:

(8)根據(jù)誤差σj、輸入單元i輸出(Ii)、常數(shù)α對從輸入單元i到中間層單元j的連接權值(Wji)加以調(diào)整;同時根據(jù)誤差(σj)和常數(shù)β對中間層單元j的偏置值(θj)加以調(diào)整，得到公式(9)和(10):

和(9)輸入下一個模式。

(10)若有學習模式，則返回(3)。

(11)更新學習次數(shù)。

(12)檢查自學習過程的次數(shù)，達不到規(guī)定的次數(shù)時，返回(2)重復進行，直到達到要求為止［3］。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡與火災信號識別

如果煙霧信號范圍［0，1］對應(0－20)%0bc/m，溫度信號范圍［0，1］對應(0 －10)℃/min，CO 信號范圍［0，1］對應0－100×10－6。分別在通信信號和圖像信號識別中予以研究［4］。

2.1 火災通信信號的識別

信息識別的數(shù)據(jù)來源于火災自動報警系統(tǒng)的探測器，而探測器是通過安裝在火災報警系統(tǒng)區(qū)域內(nèi)各種類型的探頭而采集到的信號［5］。目前探測器的種類有感煙、感溫、感光(分為光焰、光電、紅外光焰、紫外光焰、圖像光焰)、氣體探測器。

在經(jīng)過了實驗分析以后，得出通信數(shù)據(jù)信息識別的大致步驟如下:

(1)由設置在附屬醫(yī)院各個部位的火災報警感應探頭通過線制向計算機平臺輸送火警信號，由計算機通過軟件系統(tǒng)進行通信數(shù)據(jù)處理。

(2)計算機軟件系統(tǒng)通信數(shù)據(jù)采集后，經(jīng)過處理，將起火的部位(方位)傳輸?shù)斤@示屏，顯示屏上起火方位燈亮。同時還和城市“119”火災報警網(wǎng)絡系統(tǒng)相連?！?19”火災報警網(wǎng)絡系統(tǒng)也同樣收到了火警信號，并視情予以處理［6］。

(3)計算機根據(jù)起火部位(或方位)打印系統(tǒng)打印報警單，如表1所示。

其打印單顯示詳細的起火地點和起火時間，以便采取有力的救援措施。

表1 火災自動報警系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)打印表Table 1 Parameters surveyed by automatic fire alarm system

(4)通信數(shù)據(jù)信息識別使用中的局限性。該醫(yī)院在下面2種情況出現(xiàn)誤報警:①由于該醫(yī)院設有紅外線放射科，每天受理放射檢查的病號比較多，機器運轉(zhuǎn)時間稍長，紅外線放出來的信號也會被火災自動報警接收產(chǎn)生故障報警信號，出現(xiàn)誤報。②該醫(yī)院有各類工作人員3000余人，住院人數(shù)和門診人數(shù)也保持在3000～4000人左右，醫(yī)院后勤配備的生活鍋爐每天2次排放蒸汽濃度過大時，如果被火災自動報警系統(tǒng)所接收為信號，就出現(xiàn)了誤報警。這兩者都是在今后報警系統(tǒng)信息識別技術中需要解決的難題［7］。

2.2 火災圖像信號的識別

(1)用輪廓跟蹤法捕捉圖像信號。圖像信號識別的一個很重要的方法是輪廓跟蹤法。其總體方法是:首先根據(jù)“探測準則”搜索出輪廓線像素;其次使用一定的“跟蹤準則”對第一步中像素的特征找出輪廓線上的其他像素。具體來說，首先根據(jù)“探測準則”和“頂點判斷”條件搜索出火焰的尖角頂點。再從該頂點的左右邊界像素用一定的“跟蹤準則”從左下和右下兩個方法進行跟蹤，找到下一行的邊緣目標點?！疤綔y準則”是指從對圖像從左到右、從上到下進行掃描，若發(fā)現(xiàn)是黑點則進一步判定是否為頂點。因邊界是連續(xù)的，所以每一個邊界點都可以用前一個邊界點對當前邊界點所形成的角度來表示，于是定義“跟蹤準則”操作步驟［8］:

Step1:選定一個邊界點，初始搜索方向為沿左(右)順時指方向;

Step2:判斷Step1的邊界點是否為黑點，若是則轉(zhuǎn)Step3;否則將搜索方向逆方向旋轉(zhuǎn)45°，轉(zhuǎn)Step1，直到找到一個黑點為止;

Step3:用同樣的方法以Step2的黑點作為新的邊界點，若所有行都已經(jīng)搜索過，則轉(zhuǎn)Step4，否則轉(zhuǎn)Step1，搜索下一個黑點，直到搜索出足夠的行為止;

Step4:結(jié)束。

圖1即為輪廓跟蹤示意圖。首先按照先上后下，先左后右的順序開始搜索，第1個點為邊界點，用A表示。用同樣的方法，分別找到B點和C點，循環(huán)反復回到A點(起始點)。這就是通過設定的順序找出邊緣點來跟蹤出邊界，即我們常說的輪廓跟蹤法［8］。

(2)用中值濾波實驗消除噪聲。如圖2所示，從圖可看出大部分噪聲得到了很好的消除，圖像質(zhì)量也得到了明顯的提高。

圖1 輪廓跟蹤示意圖Fig.1 Sketch map of the tracked profile

圖2 火焰濾波前后的實驗效果Fig.2 Experimental results of the flame after and before being filtered

(3)用分割實驗采集、分割圖像。本文在室內(nèi)通過燃火采集到了參照圖和火焰圖像，并按背景差分法分割出火焰圖像。在實驗中，反復設置T值，并取得一個較好的值52，圖3(c)為結(jié)果圖。

圖3(c)中火焰提取圖是由濾波并灰度化后的圖3(b)減去同樣處理后的圖3(a)得到的結(jié)果。在實際應用中，通常只對可疑的目標感興趣，而對其他的背景目標可以不關注［9］。

(4)用尖角個數(shù)實驗區(qū)分火源圖像。實驗數(shù)據(jù)采用5張連續(xù)圖像，為了檢測火災區(qū)域面積和尖角變化特征的對火災識別的效果，實驗時，每張圖像的對象面積都是逐漸變大的，且引入手電筒光源和蠟燭光源，滿足尖角特征的檢測效果。實驗結(jié)果如表2所示。

圖3 火焰圖像的分割效果圖Fig.3 Identification effect of the flame

表2 火災火焰及干擾物體的尖角特性統(tǒng)計Table 2 Cusp characteristics statistics of fire flame and interferent

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法在火災探測中的應用

神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入量為:IN1為面積變化;IN2為形體變化;IN3為邊緣變化;IN4為整體移動;IN5為一階顏色矩。網(wǎng)絡輸入量設計為5個單元，輸出量設計為1個單元，隱含層節(jié)點數(shù)為4個，訓練次數(shù)為1000次以上，學習效率為0.001，目標誤差為1.0 ×10－5［10］。

3.1 火災視頻探測實驗算法

以某大學附屬醫(yī)院采用的海灣安全技術有限公司推出的視頻火災探測報警系統(tǒng)GST－VFD(簡稱VFD系統(tǒng))為研究對象進行神經(jīng)網(wǎng)絡算法的火災探測實驗。

圖4是一個以微型計算機為基礎的現(xiàn)代火災自動報警系統(tǒng)的基本原理圖。系統(tǒng)中，火災探測器、消防聯(lián)動設備等必須通過輸出接口才能與微處理器相連。

圖4 現(xiàn)代火災自動報警系統(tǒng)工作原理圖Fig.4 Modern automatic fire alarm system working principle diagram

系統(tǒng)的輸入信號為(CCTV)信號。信號由圖像采集經(jīng)過計算機分析處理后就變成了數(shù)字圖像序列，只有成為數(shù)字圖像以便為計算機系統(tǒng)所識別。本算法能探測到火災場景中的一些極其微小的變化，用提取變化區(qū)域與火災發(fā)生的特征進行比較。通過分析、篩選、計算，保證VFD系統(tǒng)能夠迅速準確地探測到火災［12］。VFD系統(tǒng)主要規(guī)格和特點是:VFD系統(tǒng)的視頻火災監(jiān)控軟件運行于Windonws2000/windonsXP之上，包括了所有的圖像顯示，參數(shù)、用戶、聯(lián)運和報警設置等功能。其可視化、無接觸的特點比起傳統(tǒng)的火災探測方式具有無可比擬的優(yōu)越性。目前從運行的情況來看，具有界面友好、操作容易、設計簡單、維護方便和誤報率低等優(yōu)點。誤報警的因素有許多種，主要有以下3種:①火災場景的光照強度和變化的幅度;②物體運動頻率(如飛動的灰塵)、顏色干擾程度;③高溫物體變化狀況。這里有火災圖像50幅;蠟燭圖像20幅;電筒圖像20幅;日光燈圖像20幅為訓練樣本。測試結(jié)果如表3所示［13］。

表3 火災火焰及干擾現(xiàn)象的神經(jīng)網(wǎng)絡判斷Table 3 Judgement of fire flame and interferent by neural network

綜上所述:①任意截取一幅實際操作所得來視頻圖像樣本，即初始背景圖像。②利用一幅當前實際視頻圖像更新初始時背景，得到待檢測的背景視頻圖像。③根據(jù)背景圖像的邊緣梯度值之和，判斷視頻背景圖像的清晰度。這就得到了實際視頻圖像清晰度評價之值［14］。

3.2 BP網(wǎng)絡的火災氣體辨識訓練與驗證方法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡火災氣體辨識訓練驗證實驗方案:①實驗地點選擇在某大學的火災實驗室內(nèi)進行;②實驗工具采用的是MATLAB6.5的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱。BP網(wǎng)絡訓練310，樣本取10組;③實驗得出的結(jié)論是相同的:輸出誤差僅為1×10－6。樣本訓練后的輸出計算值，最大的輸出誤差為0.023(見樣本6)，保持在0.023范圍內(nèi)，小數(shù)點后面的4～8位有誤差。這就說明辨識效果達到了預期的效果［15－16］，見表 4。

3.3 火災發(fā)生概率(誤報警)分析

本文作者在現(xiàn)場同火災自動報警系統(tǒng)的管理人員一起分析得出以下數(shù)據(jù)，見表5。

從表5可以看出:電氣、違章操作、用火不慎、生活蒸汽(該醫(yī)院為病房提供的生活蒸汽)起火原因所占的比重大。

統(tǒng)計火災自動報警系統(tǒng)報警后的資料，借此來分析火災自動報警系統(tǒng)報警的成功概率(或誤報警率)，見表6。

表4 BP網(wǎng)絡的訓練樣本數(shù)據(jù)表Table 4 Training sample datasheet of BP network

表5 醫(yī)院各類火災起火原因所占百分比Table 5 Percent of various causes of fire in hospital %

表6 火災自動報警成功概率的統(tǒng)計數(shù)據(jù)Table 6 Statistical datasheet of the right alarm probability of automatic fire alarm system %

這說明火災自動報警系統(tǒng)在探測煙霧、火災圖像方面的成功概率都在98%以上;說明火災自動報警探測器在火災所發(fā)生的煙霧、視頻圖像上靈敏度比較高。

4 結(jié)論

(1)從介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡這一理論的基本原理出發(fā)，對BP學習算法的12個步驟逐步進行分析研究。

(2)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法，對火災探測進行了實驗，首先從信號識別，其中包括通信信號識別與圖像信號識別，然后分別采用視頻火災探測算法和氣體辨識樣本訓練與驗證及現(xiàn)場數(shù)據(jù)分析，取得了較好的實驗效果和驗證的準確性。

(3)從一定的角度、一定的層面得出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法在火災探測領域的應用價值，不管是識別、探測，還是減少誤報警都是可行的，具有一定的應用前景。

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