伍申義

（上海交通大學，上海 200030）

FPGA在圖像型火災探測器中的應用

伍申義

（上海交通大學，上海 200030）

隨著工業(yè)的不斷發(fā)展，對火災探測的要求也越來越高。在工業(yè)危險場所，火災發(fā)生后傳播速度快，破壞力強，容易造成巨大的經(jīng)濟損失和人員傷亡。所以在此類場所中，火災探測器必須更準確、更快速、更穩(wěn)定。因此，更智能的圖像型火災探測器進入了人們的視野。基于此，提出一種以FPGA為硬件系統(tǒng)的圖像型火災探測器方案，其利用FPGA系統(tǒng)小型化、低功耗、高速度、高穩(wěn)定性等特點，來滿足圖像型火災探測器在石油化工等高危場所中的應用。

FPGA；火災探測器；圖像；火災識別算法

圖像型火災探測器是最近興起的一種高智能火災報警設(shè)備，其通過分析攝像頭所采集現(xiàn)場視頻圖像判斷火災的發(fā)生并發(fā)出報警信號。視頻圖像是一種包含顏色、形體和位置等多種信息的信號。將圖像信號進行數(shù)字圖像處理，能夠有效地從圖像中提取出豐富的火災特征信息。最后通過相應的火災識別算法來去除干擾信息，做到準確快速的火災報警。圖像型火災探測器具有應用場合廣泛、報警準確率高和抗干擾能力強等特點，是未來火災探測器的主要發(fā)展方向之一。

但是，圖像型火災探測器必須使用復雜的數(shù)字圖像處理算法，導致了其對硬件處理能力要求較高?，F(xiàn)在通過沈陽消防所3C認證的圖像型火災探測器主要是以使用計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的方案為主。該方案將多個網(wǎng)絡(luò)攝像頭所采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)，再通過高速網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)浇K端主機中進行火災的圖像識別判斷。但是，整個系統(tǒng)高昂的硬件成本和復雜的布線安裝方式，使圖像型火災探測器在實際推廣中遇到了很大的困難。而隨著FPGA芯片的不斷發(fā)展，通過一片大容量FPGA足以完成信號采集、處理和發(fā)送等功能，能夠最大程度地減小硬件電路面積、降低功耗、減少成本，實現(xiàn)一款可獨立安裝的圖像型火災探測器。

1 FPGA系統(tǒng)的優(yōu)勢

在圖像處理中，有許多操作通過并行方式能有效增加處理效率。而FPGA所提供的可編程硬件，其本質(zhì)也是并行的，使得FPGA在處理某些圖像處理算法時能夠比DPS或通用處理芯片更快速。同時，F(xiàn)PGA的電路是真正的“硬”執(zhí)行過程，不使用操作系統(tǒng)，算法任務由各自特定的硬件完成，增加了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，更適合在安防場所使用。

2 硬件系統(tǒng)

FPGA圖像型火災探測器的硬件系統(tǒng)主要分為4個模塊：圖像采集模塊、電源管理模塊、信號輸出模塊和FPGA處理模塊，如圖1所示。圖像采集模塊使用了OmniVision公司生產(chǎn)的OV7670 CMOS圖像傳感器。OV7670支持RGB、YUV和YCbCr等不同的圖像格式，能夠滿足不同圖像算法的要求。FPGA處理模采用了Xilinx的Spartan6處理器，芯片型號為XC6SLX16-2CSG324C。其擁有充足的邏輯資源：14 579個邏輯單元、18 224個移位寄存器和136K的分布式RAM、最高232個I/O接口和32個DSP48乘法器，能夠充分滿足復雜的數(shù)字圖像處理算法。

圖1 FPGA硬件框圖

3 軟件算法

3.1 圖像的分割

在火災中，火焰在初始時通常為紅色，隨著溫度的升高會慢慢變成黃色。通過對RGB顏色空間進行建模，得到火焰顏色模型，用來分割出圖像中疑似火焰的區(qū)域?；鹧娴腞GB正交顏色特征如下：

其中I1是最佳特征，I2和I3是次佳特征。為了減少計算量，只使用I1和I2的特征量，其分布的定義域為：

3.2 圖像的邊緣提取

圖像的邊緣是圖像的基本特征之一，可以用于計算疑似區(qū)域的圓形度、尖角、面積變化等火焰的動態(tài)特征值，對準確快速判斷是否發(fā)生火災有著重要的作用?，F(xiàn)在成熟的邊緣檢測算子有Robert、Sobel、Prewitt、Kirsch和Canny等。其中，Sobel算子相較于其他算子實現(xiàn)簡單、性能優(yōu)越，只是需要較長的計算時間。但是，結(jié)合FPGA并行快速處理的特點后，此劣勢也得到了彌補。

Sobel算子［1］是以一個3×3的水平方向Sobel算子和一個3×3的垂直方向Sobel算子為核，并將2個算子和圖像中選定的同樣3×3窗口的每個像素點進行卷積運算，求出一個水平方向梯度值GX和一個垂直方向的梯度值GY。根據(jù)求出的GX和GY可以計算出一個該像素點的梯度值G。以圖2中的3×3窗口為例，具體如下。

P5像素點水平梯度值GX和垂直梯度值GY的計算式為：

將梯度值G和設(shè)定的閾值T進行比較。梯度值G大于閾值T，判定為該像素點在邊緣上，將其灰度值用255代替。如果梯度值G小于閾值T，則判定為該像素點不在邊緣上，將其灰度值用0代替。

圖2 P5像素點的3×3窗口

3.3 圖像的動態(tài)分析

3.3.1 圓形度。因火焰的燃燒極其不穩(wěn)定，造成火焰形狀不規(guī)則，邊緣會有很多尖角。圓形度則是計算物體形狀復雜度的特征量。通過判斷圖像中疑似火焰區(qū)域的圓形度，可有效區(qū)別火焰和背景干擾噪聲。其計算公式為：

其中，Ck為圖像的圓形度，Ak為圖像面積，Pk為圖像的周長，n為第n幀的圖像。當Ck越大，圖像越接近于圓形，可以判定為干擾信號。

3.3.2 面積增長率。當火災發(fā)生后，火焰將會不斷蔓延，其燃燒面積將會不斷增大，圖像上的變現(xiàn)為火焰疑似區(qū)域隨時間推移面積不斷增大。通過統(tǒng)計疑似區(qū)域的像素點可以計算出連續(xù)幀中疑似區(qū)域的面積area（Ri）t和area（Ri）t0，再求出連續(xù)幀之間面積的比值Gi：

當Gi隨時間推移，數(shù)值不斷增長時，可判斷為疑似區(qū)域是火焰區(qū)域。當Gi不變化時，可判斷為干擾信號。

4 測試結(jié)果

根據(jù)國標《GB 15631-2008特種火焰探測器》中對圖像型火災探測器的要求進行測試。本款探測器使用的是8mm的鏡頭，按照標準中閾值響應的標準，將一個0.04m× 0.04m的燃燒盤置于探測器25m遠處。探測器能夠快速定位火焰，并輸出報警信號。

5 結(jié)語

經(jīng)測試使用FPGA做為硬件核心的圖像火災探測器能夠快速地檢測到遠距離的火焰信號，并能自動濾出大多數(shù)的干擾信號。使用FPGA方案的圖像探測器，可以滿足工業(yè)危險場所的火災探測器需求。

［1］何春華，張雪飛，胡迎春.基于改進Sobel算子的邊緣檢測算法的研究［J］.光學技術(shù)，2012（3）：323-327.

Application of FPGA in the Imaging Flame Detector

Wu Shenyi（Shanghai Jiao Tong University，Shanghai 200030）

With the rapid development of industry,the requirement of the flame detection is higher and higher.In the dangerous sites,the flames spread more faster and have much greater destructive power,as that would lead to huge losses of economy and casualties.So the flame detector in this case must be more accurately,faster and more stably. Therefore,the imaging flame detector came into people’s vision.Based on this,the imaging flame detector based on FPGA was proposed,which used the characteristics of FPGA system,like miniaturization,low-power consumption, high speed,high stability and so on,to meet the application of the imaging flame detector in high risk places such as petrochemical industry.

FPGA；flame detector；imaging；flame recognition algorithm

TP391.41

A

1003-5168(2016)09-0061-02

2016-08-05

伍申義（1986-），男，本科，研究方向：嵌入式系統(tǒng)開發(fā)。