摘 要： 傳統(tǒng)的火場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)在進(jìn)行火災(zāi)快速定位時(shí)，容易受到環(huán)境中不確定因素的干擾，導(dǎo)致定位結(jié)果不準(zhǔn)確，對(duì)火場(chǎng)細(xì)節(jié)辨識(shí)精度較低。因此，提出基于模糊視覺(jué)的火場(chǎng)車快速定位系統(tǒng)，系統(tǒng)通過(guò)模糊視覺(jué)傳感器對(duì)火場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，采用嵌入式視頻服務(wù)器獲取火場(chǎng)圖像，并將圖像數(shù)據(jù)傳遞到主機(jī)，主機(jī)中的火場(chǎng)定位系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)火場(chǎng)的準(zhǔn)確定位。定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)可實(shí)現(xiàn)火場(chǎng)視頻圖像的獲取、圖像數(shù)據(jù)的預(yù)操作、視頻圖像顯示并將圖像信息傳遞給下位機(jī)硬件模塊中的主調(diào)控器等目標(biāo)。采用模糊視覺(jué)技術(shù)，依據(jù)火場(chǎng)細(xì)節(jié)模糊視覺(jué)特征識(shí)別模型，描述外界因素的不利影響，按照模型的輸出結(jié)果獲取火場(chǎng)細(xì)節(jié)特征的像素密度，準(zhǔn)確識(shí)別火場(chǎng)細(xì)節(jié)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)火場(chǎng)快速定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所設(shè)計(jì)系統(tǒng)能夠?qū)饒?chǎng)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的定位。

關(guān)鍵詞： 模糊視覺(jué)； 火場(chǎng)定位； 嵌入式視頻服務(wù)器； 火場(chǎng)細(xì)節(jié)

中圖分類號(hào)： TN953+.7?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）18?0130?05

Abstract： The traditional fire?ground monitoring system is easy to be disturbed by uncertain factors in the environment when fire rapid positioning is executed， so the positioning result is inaccurate， and the identification accuracy of fire details is low. Therefore， a fire?ground fast positioning system based on fuzzy vision is put forward， which monitors the fire?ground in real time with the fuzzy vision sensor， acquires the fire?ground image by means of the embedded video server， and transmits the image data to the host computer. And then the fire?ground location system in host computer locates the fire?ground accurately. The positioning system can acquire the fire scene video image， pre?operate the image data， display the video image， and transmit the image information to the main controller in the hardware module of slave compute. The fuzzy vision technology is used to describe the adverse impact of external factors according to the fuzzy vision feature recognition model of fire details. According to the output results of the model， the pixel density of fire scene detail characteristic is acquired， and the fire?ground detail state is recognized accurately to locate the fire scene quickly. The experimental results show that the designed system can locate the fire?ground rapidly and accurately.

Keywords： fuzzy vision； fire?ground positioning； embedded video server； fire detail

0 引 言

當(dāng)前建筑、深林、倉(cāng)庫(kù)火災(zāi)頻發(fā)，對(duì)人們的生產(chǎn)和生活造成巨大威脅。而隨著圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，分析基于視覺(jué)方面的火場(chǎng)定位問(wèn)題，可提高火場(chǎng)識(shí)別的效率和準(zhǔn)確度，具有重要的應(yīng)用意義[1?3]。當(dāng)前的火場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行火災(zāi)快速定位時(shí)，受到環(huán)境中不確定因素的干擾，導(dǎo)致火場(chǎng)定位結(jié)果不準(zhǔn)確，對(duì)火場(chǎng)細(xì)節(jié)辨識(shí)精度較低[4?5]。

當(dāng)前存在的火場(chǎng)定位方法有：鄭麗提出融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯實(shí)現(xiàn)火災(zāi)的定位方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)能力可增強(qiáng)火災(zāi)定位的穩(wěn)定性，而模糊邏輯能夠高效解決火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的不確定性因素，增強(qiáng)火災(zāi)定位的智能性，但是該方法的定位效率較低[6]；宋斌提出了基于自適應(yīng)混合高斯模型的火場(chǎng)定位方法，采用該模型反應(yīng)火災(zāi)監(jiān)控視頻中的背景，通過(guò)背景差分方法采集運(yùn)動(dòng)前景對(duì)該運(yùn)動(dòng)前景進(jìn)行火焰顏色分析，獲取火焰輪廓，實(shí)現(xiàn)火災(zāi)定位，該方法受環(huán)境的影響較大，穩(wěn)定性較差[7]；鄧彬偉通過(guò)彩色空間模型反應(yīng)火焰顏色特征，依據(jù)該特征能夠定位火焰區(qū)域，該種方法僅基于火焰的單一形態(tài)特征進(jìn)行定位，存在定位精度低的缺陷[8]；鄒劍采用度量輪廓脈動(dòng)信息的距離模型，描述火焰的輪廓，實(shí)現(xiàn)火場(chǎng)定位，但該種方法對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力弱，獲取的火場(chǎng)定位結(jié)果誤差較大[9]。

針對(duì)傳統(tǒng)方法出現(xiàn)的問(wèn)題，提出一種基于模糊視覺(jué)的火場(chǎng)快速定位系統(tǒng)，系統(tǒng)通過(guò)模糊視覺(jué)傳感器對(duì)火場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，采用嵌入式視頻服務(wù)器獲取火場(chǎng)圖像，并將圖像數(shù)據(jù)傳遞到主機(jī)，主機(jī)中的火場(chǎng)定位系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)火場(chǎng)的準(zhǔn)確定位。

1 基于模糊視覺(jué)的火場(chǎng)快速定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)

1.1.1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)設(shè)計(jì)基于模糊視覺(jué)的火場(chǎng)快速定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)火場(chǎng)的快速、準(zhǔn)確定位，總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)通過(guò)模糊視覺(jué)傳感器對(duì)火場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，采用嵌入式視頻服務(wù)器獲取火場(chǎng)圖像，并將圖像數(shù)據(jù)傳遞到主機(jī)，主機(jī)中的火場(chǎng)定位系統(tǒng)可以對(duì)火場(chǎng)進(jìn)行準(zhǔn)確定位，同時(shí)將定位結(jié)果反饋到報(bào)警模塊。

1.1.2 嵌入式視頻服務(wù)器

視頻服務(wù)器采集視覺(jué)傳感器獲取的火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)圖像信息，確保網(wǎng)絡(luò)與管理站間進(jìn)行信息溝通，使管理人員通過(guò)管理站對(duì)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)視頻進(jìn)行分析。嵌入式視頻服務(wù)器包括視覺(jué)傳感器和嵌入式開(kāi)發(fā)板，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

其中，嵌入式視頻服務(wù)器硬件采用S3C2410+顯示屏+SD卡的開(kāi)發(fā)板作為硬件平臺(tái)，處理器內(nèi)部集成了Amm?Linux內(nèi)核的微控制器。視頻服務(wù)器留出一個(gè)接口與以太網(wǎng)控制器芯片的網(wǎng)口相連，確保將火災(zāi)圖像數(shù)據(jù)傳遞到遠(yuǎn)程管理站，采用該接口可同CCD攝像機(jī)相連，進(jìn)而將獲取的火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)視頻圖像數(shù)據(jù)反饋到緩存區(qū)中進(jìn)行操作。CCD攝像機(jī)采用CMOS攝像頭驅(qū)動(dòng)攝像機(jī)采集火場(chǎng)圖像。

1.1.3 QEP編碼器信號(hào)處理過(guò)程

視頻服務(wù)器中的QEP編碼器獲取的反饋信息決定了火場(chǎng)定位系統(tǒng)的定位精度。QEP編碼器電路的處理流程如圖3所示。

QEP 解碼電路包括編碼器脈沖信號(hào)四倍頻電路、鑒相電路和計(jì)數(shù)電路等。通過(guò)增量式編碼器輸出的正交編碼脈沖是兩組頻率可調(diào)、可產(chǎn)生[14]周期相位差的脈沖序列。部署在視頻服務(wù)器末端的光電編碼器，隨著服務(wù)器的運(yùn)行形成正交脈沖，QEP 解碼電路基于編碼器輸出的A，B兩相脈沖信號(hào)的相位差確定視頻服務(wù)器中攝像機(jī)鏡頭的轉(zhuǎn)向。如果A相相位超前B相90°，鏡頭呈現(xiàn)正轉(zhuǎn)，電路輸出高電平，并將計(jì)數(shù)器對(duì)四倍頻后的脈沖進(jìn)行加計(jì)數(shù)；如果B相相位超前A相90°，鏡頭呈現(xiàn)反相轉(zhuǎn)動(dòng)，電路輸出低電平，計(jì)數(shù)器對(duì)四倍頻后的脈沖進(jìn)行減計(jì)數(shù)。依據(jù)QEP計(jì)數(shù)器值獲取視頻服務(wù)器中鏡頭轉(zhuǎn)動(dòng)的角度，間接得到火場(chǎng)位置數(shù)據(jù)。

1.1.4 GM8123芯片串口擴(kuò)展電路設(shè)計(jì)

定位系統(tǒng)中信息的傳輸方式均為串口方式，需要使用GM8123芯片進(jìn)行串口擴(kuò)展。該芯片能夠簡(jiǎn)化外圍電路以及實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的微型化。具體的擴(kuò)展電路如圖4所示。由圖4可知GM8123工作在單通道模式下，也就是MS=1。當(dāng)發(fā)送地址線定義EURR1，EURR1?。?，1）時(shí)采用寫通道1，程序?qū)PS模塊進(jìn)行初始化處理。當(dāng)EURR1?。?，0）時(shí)采用寫通道2，程序?qū)σ曨l采集模塊進(jìn)行初始化處理，當(dāng)接收地址線定義EURR0，EURR0 ?。?，1）時(shí)選擇通道1，程序讀取GPS定位信息。當(dāng)EURR0?。?，0）時(shí)采用讀通道2，ARM處理器讀入視頻采集模塊中的火場(chǎng)圖像信息。GM8123芯片采用單通道模式，可達(dá)到最高波特率支持18 Mb/s，子串口同母串口的波特率一致。采用GM8123芯片完成串口擴(kuò)展擴(kuò)展后，將GPS模塊、視頻服務(wù)器、GPRS模塊連接起來(lái)，可提高對(duì)各模塊的控制效率。

1.2 軟件整體設(shè)計(jì)

火場(chǎng)快速定位系統(tǒng)軟件可實(shí)現(xiàn)火場(chǎng)視頻圖像的獲取、圖像數(shù)據(jù)的預(yù)操作、視頻圖像顯示以及將圖像信息傳遞給下位機(jī)硬件模塊中的主調(diào)控器等工作。其中的圖像處理模塊對(duì)采集的火場(chǎng)圖像進(jìn)行濾波去噪，然后采用基于模糊視覺(jué)的火場(chǎng)定位方法實(shí)現(xiàn)火災(zāi)的快速定位。系統(tǒng)軟件基于用戶的控制結(jié)果，采用接口對(duì)下位機(jī)的運(yùn)行進(jìn)行管理，按照下位機(jī)輸出的結(jié)果對(duì)火場(chǎng)定位系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控。軟件各功能模塊間的關(guān)系如圖5所示。

將設(shè)計(jì)完成的軟件系統(tǒng)對(duì)CCD攝像頭獲取的圖像信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化變換，并采用客戶機(jī)對(duì)信號(hào)進(jìn)行相關(guān)操作。系統(tǒng)通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)火場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)的全部操作，流程圖如圖6所示。

1.3 視頻圖像采集的代碼設(shè)計(jì)

采用系統(tǒng)設(shè)計(jì)的用戶調(diào)用采集卡中的庫(kù)函數(shù)可獲取火場(chǎng)視頻圖像數(shù)據(jù)，系統(tǒng)通過(guò)回調(diào)函數(shù)的采集方式，在采集卡開(kāi)始采集后自主在后臺(tái)采集圖像數(shù)據(jù)，每完成一幀圖像的采集，程序自主調(diào)用回調(diào)函數(shù)處理，同時(shí)進(jìn)行下幀圖像的采集。使用回調(diào)函數(shù)方式采集數(shù)據(jù)，需要設(shè)置回調(diào)函數(shù)，格式為：

在煙霧濃度比較高的情況下，利用不同算法進(jìn)行受困人員定位，獲取的定位結(jié)果如圖9所示。

分析上述實(shí)驗(yàn)可得，在煙霧濃度比較低的情況下，利用不同系統(tǒng)進(jìn)行火場(chǎng)定位誤差基本相同；在煙霧濃度正常的情況下，利用本文系統(tǒng)進(jìn)行火場(chǎng)定位的精度略高于混合高斯系統(tǒng)；在煙霧濃度比較高的情況下，利用本文系統(tǒng)進(jìn)行火場(chǎng)定位的精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于混合高斯系統(tǒng)。

3.2 不同系統(tǒng)的定位結(jié)果

實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析本文系統(tǒng)和基于混合高斯模型的火場(chǎng)定位系統(tǒng)，對(duì)實(shí)驗(yàn)建筑火災(zāi)進(jìn)行定位的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如表2所示。

由表2可知，相對(duì)于混合高斯系統(tǒng)，本文系統(tǒng)在進(jìn)行火場(chǎng)定位的過(guò)程中，具備較高的效率和較低的誤差，具有較高的優(yōu)勢(shì)。

4 結(jié) 論

本文提出基于模糊視覺(jué)的火場(chǎng)快速定位系統(tǒng)，系統(tǒng)通過(guò)模糊視覺(jué)傳感器對(duì)火場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，采用嵌入式視頻服務(wù)器獲取火場(chǎng)圖像，并將圖像數(shù)據(jù)傳遞到主機(jī)，主機(jī)中的火場(chǎng)定位系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)火場(chǎng)的準(zhǔn)確定位。系統(tǒng)的軟件實(shí)現(xiàn)火場(chǎng)視頻圖像的獲取、圖像數(shù)據(jù)的預(yù)操作、視頻圖像顯示以及將圖像信息傳遞給下位機(jī)硬件模塊中的主調(diào)控器等工作。采用模糊視覺(jué)技術(shù)，依據(jù)火場(chǎng)細(xì)節(jié)模糊視覺(jué)特征識(shí)別模型，描述外界因素的不利影響，按照模型的輸出結(jié)果獲取火場(chǎng)細(xì)節(jié)特征的像素密度，準(zhǔn)確識(shí)別火場(chǎng)細(xì)節(jié)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)火場(chǎng)快速定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所設(shè)計(jì)系統(tǒng)能夠?qū)饒?chǎng)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的定位。

參考文獻(xiàn)

[1] 楊保群.地理信息系統(tǒng)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)[J].城市建筑，2013（16）：271.

[2] 韓英，趙宇鵬.GIS地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用及其發(fā)展分析[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2013（35）：73.

[3] 趙鑫.GIS技術(shù)在消防通信指揮系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].信息安全與技術(shù)，2013（12）：82?83.

[4] 馬麗.建筑內(nèi)火災(zāi)中人員定位技術(shù)的選擇[J].消防科學(xué)與技術(shù)，2013，32（7）：763?765.

[5] 趙冬平.基于無(wú)線傳感器信號(hào)強(qiáng)度的消防員軌跡推演算法[J].現(xiàn)代雷達(dá)，2013，35（5）：44?46.

[6] 鄭麗，張蕊.基于Teststand的TPS開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)[J].光電技術(shù)應(yīng)用，2013（5）：81?84.

[7] 宋斌，方葛豐，劉毅.自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)軟件平臺(tái)TestCenter體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與分析[J].測(cè)控技術(shù)，2013，32（8）：115?118.

[8] 鄧彬偉，黃光明.WSN中的質(zhì)心定位算法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2010，27（1）：213?214.

[9] 鄒劍.基于ZigBee技術(shù)的語(yǔ)音導(dǎo)游系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D].上海：東華大學(xué)，2013.