邰鋒

摘要：傳統(tǒng)的火災(zāi)事故調(diào)查方法，在進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查過(guò)程中，存在視頻信息丟失、獲取信息時(shí)效性差等問(wèn)題。對(duì)此，提出一種基于視頻分析技術(shù)的火災(zāi)事故調(diào)查方法。通過(guò)獲取火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)，初步掌握地區(qū)火災(zāi)信息。同時(shí)，按照“視頻特征信息尺度極值檢測(cè)—關(guān)鍵點(diǎn)中關(guān)鍵信息識(shí)別—關(guān)鍵點(diǎn)指向特征確定—特征定向描述”的流程，在視頻分析技術(shù)的指示下，計(jì)算極值信息，以此定位視覺(jué)底層特征。并采用定義數(shù)據(jù)信息梯度值與梯度方向的方式，融合視頻局部特征，歸一化處理視頻維度，將多個(gè)特征向量納入同一范圍內(nèi)，從而構(gòu)成一個(gè)相對(duì)完整的火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)視頻線索鏈。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明，在投入應(yīng)用過(guò)程中，所獲取的現(xiàn)場(chǎng)信息更為全面，通過(guò)此方法獲取的信息不存在丟失問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：視頻分析技術(shù);火災(zāi)事故;調(diào)查方法;局部特征

視頻分析技術(shù)作為現(xiàn)代化技術(shù)中的一種，其來(lái)源同其他技術(shù)相同，屬于社會(huì)仿生學(xué)研究的一種，也是我國(guó)智能化研究領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵分支[1-2]。在應(yīng)用此項(xiàng)技術(shù)的過(guò)程中，需要將計(jì)算機(jī)設(shè)備作為支撐，通過(guò)成像等方式，對(duì)獲取的視覺(jué)信息進(jìn)行綜合分析，并通過(guò)將獲取信息中場(chǎng)景內(nèi)容與目標(biāo)內(nèi)容進(jìn)行分離的方式，定位核心分析模塊。操作者在進(jìn)行此步驟操作過(guò)程中，需要在指定場(chǎng)景內(nèi)進(jìn)行不同視頻預(yù)設(shè)法則的設(shè)定，一旦追蹤的視頻目標(biāo)在場(chǎng)景中出現(xiàn)異?，F(xiàn)象或違規(guī)行為時(shí)，支撐視頻分析技術(shù)的終端操作平臺(tái)內(nèi)的預(yù)警將會(huì)被觸碰。此時(shí)，終端平臺(tái)將對(duì)其異常行為給予指示，并發(fā)出對(duì)應(yīng)的警示音。截至目前，我國(guó)當(dāng)下對(duì)視頻分析技術(shù)應(yīng)用已愈發(fā)靈活，因此，視頻分析技術(shù)也被廣泛地應(yīng)用到市場(chǎng)各個(gè)領(lǐng)域內(nèi)[3]。例如，道路違法行為抓拍、重大事故現(xiàn)場(chǎng)勘查、社會(huì)安全治理等?？傊?，視頻分析技術(shù)的提出，真正意義上做到了為社會(huì)發(fā)展與市場(chǎng)穩(wěn)定建設(shè)提供技術(shù)支撐。因此，文章將基于視頻分析技術(shù)的應(yīng)用，以火災(zāi)事故為例，設(shè)計(jì)一種針對(duì)此方面的事故調(diào)查方法，致力于通過(guò)此種方式，解決傳統(tǒng)調(diào)查方法潛在的危險(xiǎn)。通過(guò)提供事故現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查人員一段或多段視頻，使其調(diào)查工作的實(shí)施具備更加直觀的線索，確保對(duì)火災(zāi)事故發(fā)生原因的準(zhǔn)確、高效率定位。

1? 基于視頻分析技術(shù)的火災(zāi)事故調(diào)查方法

1.1? 獲取火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)相關(guān)信息

為了確保對(duì)火災(zāi)事故調(diào)查的時(shí)效性，在設(shè)計(jì)調(diào)查方法前，應(yīng)先獲取火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)相關(guān)信息。包括：火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)地形、火勢(shì)、火災(zāi)事故發(fā)生時(shí)間、現(xiàn)場(chǎng)內(nèi)是否有被困人員、是否存在人員傷亡現(xiàn)象、火災(zāi)事故現(xiàn)象是否有正向攝像頭等。在此基礎(chǔ)上，對(duì)發(fā)生火災(zāi)事故的現(xiàn)場(chǎng)周邊情況進(jìn)行調(diào)查，獲取火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)周邊相關(guān)信息[4]。包括：火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)周邊是否有居民樓、火災(zāi)范圍是否會(huì)延伸到周邊建筑，火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)勢(shì)走向、火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)周邊是否堆放易燃易爆物品等。通過(guò)獲取與火災(zāi)事故相關(guān)信息的方式，初步掌握地區(qū)火災(zāi)信息。

1.2? 基于視頻分析技術(shù)定位視覺(jué)底層特征

在掌握火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)相關(guān)信息的基礎(chǔ)上，獲取現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控，引進(jìn)視頻分析技術(shù)，從視覺(jué)層面，定位視頻中的底層信息。在此過(guò)程中，考慮到單一的視頻無(wú)法全面描述現(xiàn)場(chǎng)信息，因此可調(diào)用多監(jiān)控信息的方式，獲取不同維度的現(xiàn)場(chǎng)視頻信息[5-6]。在處理視頻的過(guò)程中，將不同維度指向相同畫面的視頻進(jìn)行重疊處理，提取視頻中的關(guān)鍵信息點(diǎn)（關(guān)鍵信息點(diǎn)可以是視頻中灰度值在水平層面與垂直層面保持高度一致的點(diǎn)）。在獲取關(guān)鍵點(diǎn)后，調(diào)用視頻分析技術(shù)中的特征描述算子，對(duì)獲取的特征點(diǎn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移、位移、規(guī)格尺度縮放等操作，在確保特征點(diǎn)具有研究?jī)r(jià)值性的基礎(chǔ)上，調(diào)整選定點(diǎn)亮度，對(duì)其進(jìn)行視角的轉(zhuǎn)變，觀察特征點(diǎn)是否存在3D仿射變換[7-8]。綜合上述分析，對(duì)視頻分析技術(shù)定位視覺(jué)底層特征的過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)闡述，此過(guò)程可按照“視頻特征信息尺度極值檢測(cè)—關(guān)鍵點(diǎn)中關(guān)鍵信息識(shí)別—關(guān)鍵點(diǎn)指向特征確定—特征定向描述”的流程實(shí)施。使用視頻分析技術(shù)中的DoG算子，定義獲取視頻中存在的高斯尺度差，結(jié)合空間尺度差值，勾勒視頻中關(guān)鍵信息的邊緣。

在進(jìn)行尺度空間內(nèi)火災(zāi)事故視頻中關(guān)鍵信息的極值檢測(cè)時(shí)，需要將DoG算子中，每個(gè)與周邊鄰近區(qū)域存在對(duì)等像素的信息進(jìn)行對(duì)比。例如，在2.0×9.0的像素空間內(nèi)，總共存在26.0個(gè)相近像素點(diǎn)，通過(guò)此種方式獲取的信息，均可作為火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)獲取視頻信息的極值。輸出極值信息，以此完成對(duì)視覺(jué)底層特征的獲取與定位。

1.3? 融合視頻局部特征歸一化處理視頻維度

在完成上述相關(guān)研究后，需要融合視頻局部特征，對(duì)視頻維度進(jìn)行歸一化處理。由于上文獲取的視覺(jué)底層特征與視頻關(guān)鍵點(diǎn)，屬于基于理論層面的關(guān)鍵點(diǎn)，為了進(jìn)一步保障輸出關(guān)鍵信息的穩(wěn)健性，需要對(duì)上文輸出的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行二次篩選。關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)視頻中的像素值需要與其周邊點(diǎn)的像素值存在顯著性差異。即通過(guò)Lowe擬合處理后的點(diǎn)坐標(biāo)需要具備一定的對(duì)比度。通過(guò)上述方式，剔除特征點(diǎn)集合中的冗余點(diǎn)，保有有效DoG算子。為了確保DoG算子具備一定的不變形，需要對(duì)每一個(gè)圈定的點(diǎn)進(jìn)行關(guān)鍵指向的確定。對(duì)視頻中關(guān)鍵點(diǎn)在（x，y）處的梯度值與梯度方向進(jìn)行定義。如公式（1）所示。

公式（1）（2）中，x與y分別對(duì)應(yīng)空間坐標(biāo);表示為視頻中關(guān)鍵點(diǎn)在（x，y）處的梯度方向;m表示為梯度值。

在完成對(duì)上述相關(guān)內(nèi)容的描述與定義后，考慮到視頻信息中不同關(guān)鍵點(diǎn)分量的變化，可能會(huì)對(duì)火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)的調(diào)查造成影響，因此有必要將多個(gè)特征向量納入到一個(gè)統(tǒng)一范圍內(nèi)，常規(guī)情況下，對(duì)其進(jìn)行歸一處理的范圍為[1，0]。因此，對(duì)獲取的關(guān)鍵信息按照一定的比例進(jìn)行縮放處理，確保獲取火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)信息處于一個(gè)指定區(qū)間內(nèi)，此過(guò)程可用如下計(jì)算公式表示。

公式（3）中：表示為對(duì)視頻維度歸一后的結(jié)果;X表示為對(duì)應(yīng)歸一處理前結(jié)果。表示為視頻中最大特征值;表示為視頻中最小特征值。通過(guò)上述計(jì)算公式，完成對(duì)視頻維度的歸一化處理。

1.4? 輸出火災(zāi)事故完整視頻線索鏈

在完成上文相關(guān)研究后，輸出上述多個(gè)計(jì)算公式中的結(jié)果。在此過(guò)程中，通過(guò)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)視頻監(jiān)控，定位火災(zāi)事故的發(fā)生時(shí)間;通過(guò)視頻分析技術(shù)對(duì)獲取視頻進(jìn)行深度處理，完成對(duì)火災(zāi)地區(qū)起火點(diǎn)的定位與分析。

將輸出的多個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行信息范圍的對(duì)應(yīng)，并綜合評(píng)估導(dǎo)出數(shù)據(jù)信息的MAP值，在確?；馂?zāi)事故視頻線索完整的前提下，對(duì)多段視頻按照獲取的時(shí)間順序進(jìn)行串聯(lián)處理，使其保持一個(gè)相對(duì)完整的視頻線索鏈。以此，完成基于視頻分析技術(shù)的火災(zāi)事故調(diào)查研究。

2? 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

綜合相關(guān)文獻(xiàn)檢索成果可知，我國(guó)在針對(duì)火災(zāi)事故調(diào)查方法方面的研究已經(jīng)相對(duì)完善，并提出了多種理論調(diào)查方法，但傳統(tǒng)方法在大型火災(zāi)事故調(diào)查的應(yīng)用中，仍存在獲取調(diào)查數(shù)據(jù)維度低、數(shù)據(jù)特征與火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)特征不匹配等問(wèn)題，這些問(wèn)題導(dǎo)致傳統(tǒng)方法存在說(shuō)服力低、可靠性差等現(xiàn)象。因此，本文在早期相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，對(duì)火災(zāi)事故調(diào)查方法進(jìn)行了深入的設(shè)計(jì)。在完成上文對(duì)火災(zāi)事故調(diào)查方法的理論設(shè)計(jì)后，為了證明本文應(yīng)用的技術(shù)在方法中更為有效，提出了如下對(duì)比實(shí)驗(yàn)。本次實(shí)驗(yàn)選擇某燃?xì)庾鳛閷?shí)驗(yàn)對(duì)象，此公司一年前曾發(fā)生燃?xì)庑孤┦录瑢?dǎo)致工作區(qū)域發(fā)生爆炸，出現(xiàn)大型火災(zāi)事故。獲取與此次火災(zāi)相關(guān)的調(diào)查數(shù)據(jù)與信息，將其作為對(duì)比實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的參照。獲取樣本數(shù)據(jù)，如下表1所示。

表格中：MAP表示為數(shù)據(jù)可靠性評(píng)價(jià)工具，通常情況下，數(shù)據(jù)值小于0.005，代表獲取的數(shù)據(jù)信息具有有效性或價(jià)值性。在完成對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取后，分別使用本文調(diào)查方法與傳統(tǒng)調(diào)查方法，對(duì)發(fā)生火災(zāi)事故的現(xiàn)場(chǎng)信息進(jìn)行分析。定義本文調(diào)查方法獲取的信息組別屬于實(shí)驗(yàn)組信息，傳統(tǒng)調(diào)查方法獲取的信息組別屬于對(duì)照組信息。按照上述表格中信息順序，整理兩個(gè)組別對(duì)火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)的調(diào)查結(jié)果，將信息整理為如下表2。

綜合上述表格中的數(shù)據(jù)，可顯著地看出，實(shí)驗(yàn)組MAP值均小于0.005，證明本文火災(zāi)事故調(diào)查方法獲取的現(xiàn)場(chǎng)信息具備有效性。實(shí)驗(yàn)組MAP值中存在數(shù)據(jù)值大于0.005，證明傳統(tǒng)火災(zāi)事故調(diào)查方法獲取的現(xiàn)場(chǎng)信息存在部分無(wú)效信息。同時(shí)，在整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，對(duì)照組在獲取實(shí)驗(yàn)信息的過(guò)程中，存在部分信息丟失問(wèn)題，使用傳統(tǒng)調(diào)查方法進(jìn)行火災(zāi)事故現(xiàn)象的調(diào)查無(wú)法獲取完整的線索鏈，因此，也無(wú)法直接通過(guò)傳統(tǒng)調(diào)查方法掌握火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)進(jìn)展。通過(guò)此次對(duì)比實(shí)驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)中發(fā)生的數(shù)據(jù)，得出如下所述的實(shí)驗(yàn)結(jié)論：相比傳統(tǒng)的火災(zāi)事故調(diào)查方法，本文設(shè)計(jì)的基于視頻分析技術(shù)的方法，在投入應(yīng)用過(guò)程中，所獲取的現(xiàn)場(chǎng)信息更為全面，可通過(guò)本文方法獲取的信息，梳理火災(zāi)事故現(xiàn)象完整的線索鏈。

3? 結(jié)語(yǔ)

本文從獲取火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)相關(guān)信息、基于視頻分析技術(shù)定位視覺(jué)底層特征、融合視頻局部特征歸一化處理視頻維度、輸出火災(zāi)事故完整視頻線索鏈四個(gè)方面，設(shè)計(jì)一種基于視頻分析技術(shù)的調(diào)查方法，并采用將本文方法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比的方式，設(shè)計(jì)具有針對(duì)性的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，在整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，本文方法可獲取完整的線索鏈，對(duì)于視頻的處理更加良好，因此也可以證明本文設(shè)計(jì)的方法所獲取的現(xiàn)場(chǎng)信息更為全面，可解決傳統(tǒng)方法存在的多種不足。因此，在后期的社會(huì)安全事故調(diào)查與治安工作中，可嘗試將本文設(shè)計(jì)的方法應(yīng)用到實(shí)際，以證明本文方法投入市場(chǎng)應(yīng)用更加有效。

參考文獻(xiàn)：

[1]俞湘華.在線視頻平臺(tái)與短視頻平臺(tái)的比較研究——基于技術(shù)環(huán)境、用戶發(fā)展與商業(yè)變現(xiàn)分析[J].傳媒，2021（06）：61-63+65.

[2]鐘宗炬，張海波，孔祥濤.重大決策社會(huì)穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估如何更科學(xué)——基于社會(huì)調(diào)查方法運(yùn)用的實(shí)證分析[J].中南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2021，41（07）：128-140.

[3]穆哈拜提·帕熱提，曾文萱，阿布力孜·布力布力.“一帶一路”背景下我國(guó)在烏茲別克斯坦投資民營(yíng)企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r調(diào)查——基于SWOT分析方法[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2021（03）：46-48.

[4]孔煒良，賈南.基于深度學(xué)習(xí)的視頻分析技術(shù)在維和勤務(wù)中的應(yīng)用探究[J].內(nèi)江科技，2020，41（04）：34-35.

[5]鮑凱林，陳兆學(xué).基于多尺度樣本熵方法分析歐拉視頻放大技術(shù)

在非接觸式測(cè)量的作用[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志，2020，37（05）：

635-640.

[6]白明明，袁振江，周家梁.一種基于振動(dòng)光纖和視頻分析技術(shù)的高速鐵路周界防護(hù)系統(tǒng)[J].信息技術(shù)與信息化，2019（02）：72-74.

[7]苑廷剛，王國(guó)杰，姜自立，等.2018年上海鉆石聯(lián)賽蘇炳添最后10m沖刺視頻全景技術(shù)分析及蘇炳添進(jìn)步的啟示[J].北京體育大學(xué)學(xué)報(bào)，2019，42（01）：147-156.

[8]劉培泉.基于視頻圖像再融合技術(shù)和災(zāi)害性氣候監(jiān)測(cè)的高速

公路交通安全監(jiān)測(cè)及預(yù)警分析[J].中國(guó)交通信息化，2019

（07）：114-116.

Researches on how the video

technologies works in fire accidents investigation

Tai feng

（Shenzhen Municipal Fire Rescue Brigade， Guangdong? Shenzhen? 518000）

Abstract：There are many problems in traditional fire accident investigation， such as video information loss and delayed information obtain. Therefore， a fire accident investigation based on video is proposed in this paper. By obtaining the relevant data of fire accident scene， investigators could get the regional fire related information. What’s more， according to the process of "video feature information scale extreme value detection -- key information identification in key points -- key point pointing feature determination -- feature oriented description"， we could get extreme value information under the instruction of video analysis technology to locate the underlying visual features. By defining the gradient value and gradient direction of the data information， the local features of the video are fused， the video dimensions are normalized， and multiple feature vectors are brought into the unified scope， thus constituting a relatively complete video clue chain of the scene of the fire accident. On this basis， the comparative experiment proves that the field information obtained is more comprehensive in the application process， and the information obtained by this method will be maintained.

Keywords：analysis based on video; fire accidents; investigation; partial characteristics