張玉南

摘要：

隨著科技的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都得到廣泛應(yīng)用，在消防領(lǐng)域的應(yīng)用也引起了人們的關(guān)注。本文通過(guò)介紹圖像識(shí)別技術(shù)的基本原理，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、目標(biāo)檢測(cè)算法和圖像分割技術(shù)。探討了消防領(lǐng)域中圖像識(shí)別的具體應(yīng)用，其中以火源檢測(cè)與識(shí)別、人員和動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)以及煙霧分析與識(shí)別等應(yīng)用為主。分析了圖像識(shí)別在消防領(lǐng)域中所面臨的挑戰(zhàn)，對(duì)其未來(lái)的發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：

圖像識(shí)別；消防領(lǐng)域；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)

引言

消防是社會(huì)安全的重要組成部分，有效的火災(zāi)預(yù)防和應(yīng)急響應(yīng)至關(guān)重要。隨著圖像識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，其在消防領(lǐng)域的應(yīng)用為提高火災(zāi)監(jiān)測(cè)和處理效率提供了新的可能性。本文將深入探討圖像識(shí)別技術(shù)在消防領(lǐng)域應(yīng)用和面臨的挑戰(zhàn)以及未來(lái)的發(fā)展方向。

一、圖像識(shí)別技術(shù)原理

（一）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）介紹

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為圖像識(shí)別領(lǐng)域的重要工具，其設(shè)計(jì)靈感來(lái)源于生物學(xué)中視覺(jué)皮層結(jié)構(gòu)，CNN主要由卷積層、池化層和全連接層構(gòu)成。卷積層采用卷積操作，通過(guò)濾波器在輸入圖像上滑動(dòng)提取不同特征，其操作使得網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉到圖像中局部的空間關(guān)系，從而更好理解圖像結(jié)構(gòu)。池化層則用于降低特征圖的空間分辨率，減少參數(shù)數(shù)量，同時(shí)保留關(guān)鍵信息，通過(guò)區(qū)域內(nèi)的最大值或平均值來(lái)實(shí)現(xiàn)。全連接層將前一層的所有神經(jīng)元與當(dāng)前層的每個(gè)神經(jīng)元相連，主要用于整合圖像中的全局信息。CNN通過(guò)反向傳播算法不斷調(diào)整權(quán)重，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而提高識(shí)別性能[1]。

（二）目標(biāo)檢測(cè)算法

目標(biāo)檢測(cè)算法用于在圖像中定位和識(shí)別多個(gè)目標(biāo)，經(jīng)典的目標(biāo)檢測(cè)算法包括RCNN、FastR-CNN、FasterR-CNN和YOLO（You Only Look Once）等。RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）通過(guò)提取候選區(qū)域，進(jìn)行卷積操作，使用支持向量機(jī)（SVM）分類目標(biāo)，F(xiàn)astR-CNN在此基礎(chǔ)上引入了RoI池化層，提高了計(jì)算效率，F(xiàn)asterR-CNN通過(guò)引入可訓(xùn)練的區(qū)域提案網(wǎng)絡(luò)（RPN），實(shí)現(xiàn)了端到端的目標(biāo)檢測(cè)。YOLO算法將目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為回歸問(wèn)題，將圖像劃分為網(wǎng)格，在每個(gè)網(wǎng)格中預(yù)測(cè)目標(biāo)類別和邊界框。

（三）圖像分割技術(shù)

圖像分割技術(shù)旨在將圖像分成若干互不重疊的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域代表圖像中的一個(gè)語(yǔ)義單元，常見(jiàn)的圖像分割方法包括語(yǔ)義分割和實(shí)例分割。語(yǔ)義分割通過(guò)將圖像中的每個(gè)像素分類到相應(yīng)的語(yǔ)義類別，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像整體語(yǔ)義信息的理解，深度學(xué)習(xí)方法如U-Net和SegNet在語(yǔ)義分割任務(wù)中表現(xiàn)出色。實(shí)例分割不僅關(guān)注語(yǔ)義，還要求對(duì)圖像中的每個(gè)目標(biāo)進(jìn)行獨(dú)立標(biāo)記，MaskR-CNN是一種先進(jìn)的實(shí)例分割算法，通過(guò)引入RoIAlign層實(shí)現(xiàn)高效且準(zhǔn)確的實(shí)例分割[2]。

二、消防領(lǐng)域中的圖像識(shí)別應(yīng)用

（一）火源檢測(cè)與識(shí)別

消防領(lǐng)域火源檢測(cè)與識(shí)別是一項(xiàng)至關(guān)重要的圖像識(shí)別應(yīng)用，為有效應(yīng)對(duì)火災(zāi)提供關(guān)鍵支持。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法系統(tǒng)能夠在監(jiān)控?cái)z像頭捕捉到的圖像中快速、準(zhǔn)確檢測(cè)和識(shí)別火源。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過(guò)學(xué)習(xí)大量圖像數(shù)據(jù)特征，能夠?qū)鹪催M(jìn)行高效檢測(cè)?；鹪赐ǔ１憩F(xiàn)出較高亮度、獨(dú)特顏色和特定形狀。對(duì)其特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別，系統(tǒng)能夠快速定位潛在火災(zāi)點(diǎn)，提高火災(zāi)監(jiān)測(cè)速度和準(zhǔn)確性。目標(biāo)檢測(cè)算法在火源檢測(cè)中扮演著關(guān)鍵角色，其算法能夠識(shí)別圖像中的物體并準(zhǔn)確框定其位置，目標(biāo)通常是火焰或火源的具體位置。通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法，系統(tǒng)能夠提供更為精準(zhǔn)的定位信息，為緊急處理提供重要參考。

在實(shí)際應(yīng)用中，火源檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)不僅是對(duì)火焰的簡(jiǎn)單識(shí)別，還需要考慮到多種場(chǎng)景下的復(fù)雜情況。例如光照條件變化、煙霧干擾等因素都可能對(duì)火源檢測(cè)產(chǎn)生影響，深度學(xué)習(xí)算法通過(guò)對(duì)大量不同情境的訓(xùn)練，提高系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境下火源的魯棒性，使其更具實(shí)用性?；鹪礄z測(cè)與識(shí)別技術(shù)的實(shí)時(shí)性對(duì)于火災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)至關(guān)重要，及時(shí)分析監(jiān)控?cái)z像頭捕捉到圖像系統(tǒng)，可以在火源出現(xiàn)時(shí)迅速發(fā)出警報(bào)，縮短響應(yīng)時(shí)間，同時(shí)也能夠?yàn)橄廊藛T提供更大的救援窗口[3]。

（二）人員和動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)

在消防領(lǐng)域，圖像識(shí)別技術(shù)在人員和動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)，確保及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在受困人員或危險(xiǎn)物體，從而提高火場(chǎng)內(nèi)人員的安全性。目標(biāo)檢測(cè)算法是人員和動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)的核心技術(shù)，其算法基于深度學(xué)習(xí)原理，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），通過(guò)對(duì)圖像高級(jí)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，提取能夠識(shí)別出的各種目標(biāo)，包括人員和其他動(dòng)態(tài)物體。針對(duì)人員檢測(cè)，目標(biāo)檢測(cè)算法能夠識(shí)別圖像中的人體特征，如頭部、肢體等，準(zhǔn)確定位每個(gè)人的位置，其技術(shù)在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)具有重要作用，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并定位受困人員。這不僅利于減少傷亡，還提高了消防指揮中心對(duì)火場(chǎng)的實(shí)時(shí)了解。

對(duì)于動(dòng)態(tài)物體的檢測(cè)，目標(biāo)檢測(cè)算法能夠識(shí)別和追蹤火場(chǎng)內(nèi)的危險(xiǎn)物體，如可燃物品、爆炸品等，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)物體的運(yùn)動(dòng)和位置，系統(tǒng)可以在火災(zāi)初期發(fā)現(xiàn)潛在的危險(xiǎn)并及時(shí)采取措施，減小火災(zāi)蔓延和爆炸風(fēng)險(xiǎn)。其技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了火場(chǎng)內(nèi)的人員安全水平，還為消防指揮中心提供更全面、實(shí)時(shí)的場(chǎng)景信息。通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)，指揮中心能夠更好了解火場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化，為制定和調(diào)整救援計(jì)劃提供重要數(shù)據(jù)支持。

（三）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)

消防領(lǐng)域圖像識(shí)別技術(shù)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用對(duì)于確保消防設(shè)備正常運(yùn)行和在緊急情況下的有效性至關(guān)重要。通過(guò)在攝像頭前安裝圖像識(shí)別系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)消防設(shè)備狀態(tài)，如滅火器、噴水裝置等，進(jìn)而提供智能、高效的手段來(lái)確保設(shè)備在關(guān)鍵時(shí)刻的可靠性。圖像識(shí)別技術(shù)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用主要依賴于深度學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)W習(xí)和識(shí)別設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)下的特征，例如滅火器的完整外觀、噴水裝置的正常噴水模式等。大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，能夠建立設(shè)備正常狀態(tài)模型，為后續(xù)監(jiān)測(cè)奠定基礎(chǔ)。系統(tǒng)通過(guò)監(jiān)控?cái)z像頭捕捉到的圖像，實(shí)時(shí)檢測(cè)消防設(shè)備狀態(tài)。對(duì)于滅火器而言，圖像識(shí)別系統(tǒng)能夠檢測(cè)其是否存在破損、漏氣等異常情況。對(duì)于噴水裝置系統(tǒng)，可以監(jiān)測(cè)其是否正常噴水、噴水角度是否正確等，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)使得消防人員能夠及時(shí)了解設(shè)備狀態(tài)，采取相應(yīng)的維護(hù)和修復(fù)措施。圖像識(shí)別技術(shù)不僅能夠發(fā)現(xiàn)設(shè)備的物理?yè)p壞，還能檢測(cè)設(shè)備是否被阻擋或者處于非正常工作狀態(tài)。如果有物體遮擋了滅火器的噴嘴，系統(tǒng)能夠識(shí)別并發(fā)出警報(bào)，以確保設(shè)備能夠在火災(zāi)發(fā)生時(shí)正常運(yùn)作。圖像識(shí)別系統(tǒng)報(bào)警功能對(duì)于保障設(shè)備在緊急情況下的有效性至關(guān)重要，一旦系統(tǒng)檢測(cè)到設(shè)備狀態(tài)異常，可以通過(guò)報(bào)警通知消防人員，以便消防人員及時(shí)采取行動(dòng)并修復(fù)設(shè)備或者進(jìn)行其他應(yīng)急處理[4]。

（四）煙霧分析與識(shí)別

消防領(lǐng)域圖像識(shí)別技術(shù)在煙霧分析與識(shí)別方面的應(yīng)用是一項(xiàng)至關(guān)重要的功能。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠?qū)D像中煙霧特征進(jìn)行識(shí)別和分析，提高火災(zāi)監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性和及時(shí)性。深度學(xué)習(xí)算法在煙霧分析與識(shí)別中的應(yīng)用是通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，通過(guò)對(duì)大量煙霧圖像進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)和識(shí)別煙霧的特征，如顏色、形狀和密度，通過(guò)訓(xùn)練系統(tǒng)能夠建立煙霧模型，使其能夠準(zhǔn)確分辨圖像中的煙霧。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)是煙霧分析與識(shí)別中至關(guān)重要的一環(huán)，系統(tǒng)通過(guò)監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)時(shí)捕捉到的圖像不斷進(jìn)行煙霧特征識(shí)別和分析。實(shí)時(shí)性使得系統(tǒng)能夠在煙霧產(chǎn)生瞬間就做出反應(yīng)并及早發(fā)現(xiàn)火災(zāi)跡象，提高火災(zāi)監(jiān)測(cè)及時(shí)性。

消防領(lǐng)域圖像識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)不僅在于能夠準(zhǔn)確識(shí)別煙霧，更在于能夠幫助消防人員區(qū)分煙霧與其他可能的干擾物，其功能對(duì)于提高煙霧檢測(cè)準(zhǔn)確性和降低誤報(bào)率至關(guān)重要。煙霧檢測(cè)過(guò)程常常會(huì)面臨霧氣、灰塵等類似煙霧的干擾物，物體在圖像上可能呈現(xiàn)相似的特征，如模糊、散射的外觀，容易被誤判為煙霧。深度學(xué)習(xí)算法通過(guò)對(duì)多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，其中包括煙霧和各種可能的干擾物，能夠更好理解它們之間的差異，從而幫助系統(tǒng)更準(zhǔn)確識(shí)別和區(qū)分煙霧。深度學(xué)習(xí)算法的智能學(xué)習(xí)能力使得系統(tǒng)對(duì)于不同場(chǎng)景和不同類型的干擾物能夠進(jìn)行適應(yīng)性學(xué)習(xí)，意味著系統(tǒng)可以不斷根據(jù)實(shí)際應(yīng)用中的反饋進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，提高對(duì)各種情況的適應(yīng)性，從而降低誤報(bào)率。智能學(xué)習(xí)過(guò)程是圖像識(shí)別技術(shù)在消防領(lǐng)域中的一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)，使系統(tǒng)更加靈活和可靠。一旦系統(tǒng)檢測(cè)到煙霧，其自動(dòng)化報(bào)警系統(tǒng)就會(huì)發(fā)揮關(guān)鍵作用，及時(shí)發(fā)出警報(bào)通知消防人員采取緊急措施。自動(dòng)化響應(yīng)大大縮短火災(zāi)響應(yīng)時(shí)間，提高消防人員的處置效率。及時(shí)警報(bào)使得災(zāi)害發(fā)生后，能夠迅速采取救援行動(dòng)，有效減少災(zāi)害帶來(lái)的損失[5]。

三、圖像識(shí)別在消防領(lǐng)域中應(yīng)用的挑戰(zhàn)與展望

（一）圖像識(shí)別在消防領(lǐng)域中應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)

消防領(lǐng)域應(yīng)用圖像識(shí)別技術(shù)雖然取得了顯著進(jìn)展，但仍面臨一系列挑戰(zhàn)。在復(fù)雜環(huán)境下，圖像處理是一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)?；馂?zāi)現(xiàn)場(chǎng)往往伴隨著濃煙、光照不均等復(fù)雜環(huán)境條件，這些因素會(huì)干擾圖像識(shí)別算法的準(zhǔn)確性。煙霧、灰塵等可能妨礙對(duì)火源、人員和設(shè)備的有效識(shí)別，需要更具魯棒性的算法來(lái)適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境。另外，對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的依賴性也是一個(gè)挑戰(zhàn)。圖像識(shí)別算法通常需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，但在真實(shí)火災(zāi)場(chǎng)景下獲取大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)有一定困難性，導(dǎo)致算法在特定場(chǎng)景下的泛化能力相對(duì)不足，需要更加智能和自適應(yīng)的學(xué)習(xí)方法。此外，隱私和安全問(wèn)題也是圖像識(shí)別在消防領(lǐng)域應(yīng)用的挑戰(zhàn)之一。對(duì)于監(jiān)控?cái)z像頭捕捉到的圖像數(shù)據(jù)，如何保障個(gè)人隱私、防范惡意攻擊以及確保數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)安全性極為重要，需要更加嚴(yán)密的技術(shù)和政策保障。

（二）圖像識(shí)別在消防領(lǐng)域中應(yīng)用的未來(lái)發(fā)展方向

盡管圖像識(shí)別在消防領(lǐng)域中應(yīng)用面臨較多挑戰(zhàn)，但是圖像識(shí)別在消防領(lǐng)域的應(yīng)用有著廣闊的未來(lái)發(fā)展空間。多模態(tài)信息融合是未來(lái)發(fā)展方向之一，結(jié)合圖像、聲音、溫度等多種傳感器信息構(gòu)建更全面的火災(zāi)場(chǎng)景感知系統(tǒng)，能夠提高火源檢測(cè)的準(zhǔn)確性，多模態(tài)融合可以彌補(bǔ)單一傳感器的局限性，為更全面的火災(zāi)監(jiān)測(cè)提供支持。自監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的引入將是未來(lái)趨勢(shì)，通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以在缺乏標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高模型在真實(shí)場(chǎng)景下的泛化性。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以使系統(tǒng)更具自適應(yīng)能力，根據(jù)實(shí)時(shí)場(chǎng)景調(diào)整參數(shù)，提高消防應(yīng)急響應(yīng)效率[6]。另外，邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展將推動(dòng)圖像識(shí)別技術(shù)在消防領(lǐng)域的應(yīng)用，將圖像識(shí)別算法部署在消防設(shè)備、監(jiān)控?cái)z像頭等邊緣設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理和響應(yīng)，從而減少對(duì)中心服務(wù)器的依賴，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。開(kāi)放合作與標(biāo)準(zhǔn)化也是未來(lái)的發(fā)展方向。通過(guò)建立開(kāi)放平臺(tái)，促使不同廠商、研究機(jī)構(gòu)的技術(shù)協(xié)同工作，推動(dòng)圖像識(shí)別技術(shù)在消防領(lǐng)域的發(fā)展。標(biāo)準(zhǔn)化將利于建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和接口標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而能夠提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和互操作性[7]。

結(jié)語(yǔ)

消防領(lǐng)域圖像識(shí)別技術(shù)為提高火災(zāi)監(jiān)測(cè)效能和應(yīng)急響應(yīng)水平提供了有力支持。通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)火源檢測(cè)、人員監(jiān)測(cè)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和煙霧分析等多方面的應(yīng)用。盡管面臨一些挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新，圖像識(shí)別在消防領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展前景令人期待，也能夠?yàn)楸Ｕ瞎舶踩暙I(xiàn)重要力量[8]。

參考文獻(xiàn)

[1]

李海，孫鵬.基于知識(shí)圖譜的火災(zāi)圖像識(shí)別研究[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2023，33（10）：147-159.

[2]丁超，唐雅勤，魏曉莉，等.基于北斗與圖像識(shí)別技術(shù)的智慧林火監(jiān)測(cè)防控研究[J].智能建筑與智慧城市，2021（02）：112-115.

[3]王甫，董雷.基于深度學(xué)習(xí)的消防器材自動(dòng)識(shí)別研究[J].網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù)，2022，11（03）：25-30.

[4]毛一凡，徐興.基于圖像識(shí)別技術(shù)的電力信息化建設(shè)探討[J].中國(guó)信息化，2021（10）：44-45.

[5]康雪峰.人工智能在消防監(jiān)督管理中的應(yīng)用探究[J].今日消防，2020，5（09）：4-5.

[6]方萬(wàn)水，安中昌，吳曉偉.圖像識(shí)別火災(zāi)探測(cè)技術(shù)在艦船消防中的應(yīng)用分析[J].艦船科學(xué)技術(shù)，2018，40（08）：5.

[7]陳俊.淺析圖像識(shí)別技術(shù)在消防安全管理中的應(yīng)用[J].中國(guó)新通信，2020，22（10）：3.

[8]劉佳，高雪.試述基于視頻監(jiān)控的火災(zāi)圖像識(shí)別研究的重要性[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2015.