摘要：該文探討了圖像型火災(zāi)探測技術(shù)在隧道中的應(yīng)用。首先闡述了圖像型火災(zāi)探測技術(shù)的原理，包括圖像采集與處理、火災(zāi)特征提取以及火災(zāi)識別與報警等關(guān)鍵步驟。接著分析了該技術(shù)在隧道中的具體應(yīng)用，包括系統(tǒng)組成與布局、圖像采集與處理設(shè)備的選擇與配置、火災(zāi)識別算法的優(yōu)化與調(diào)整，以及報警與聯(lián)動控制策略等方面。最后展望了圖像型火災(zāi)探測技術(shù)在隧道中應(yīng)用的發(fā)展前景與趨勢，以及技術(shù)創(chuàng)新與升級、標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化建設(shè)和智能化與網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展等方向。

關(guān)鍵詞：圖像型火災(zāi)探測技術(shù)；隧道；應(yīng)用前景

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.11.045

中圖分類號：U 458.1" " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）11-0-03

The Application of Image-based Fire Detection Technology in Tunnels

FENG Ligong

（China Railway 14th Bureau Group Electrification Engineering Co.， Ltd.， Changsha 410006， China）

Abstract： This article delves into the application of image-based fire detection technology in tunnels. Firstly， the principle of image-based fire detection technology was elaborated， including key steps such as image acquisition and processing， fire feature extraction， and fire recognition and alarm. Subsequently， a detailed analysis was conducted on the specific applications of this technology in tunnels， including system composition and layout， selection and configuration of image acquisition and processing equipment， optimization and adjustment of fire recognition algorithms， and alarm and linkage control strategies. In addition， the article also looks forward to the development prospects and trends of image-based fire detection technology in tunnels， pointing out directions such as technological innovation and upgrading， standardization and standardization construction， and intelligent and networked development.

Keywords： image based fire detection technology; tunnel; application prospect

1" "圖像型火災(zāi)探測技術(shù)原理

1.1 圖像采集與處理

圖像采集是圖像型火災(zāi)探測的第一步，是指通過特定的圖像采集設(shè)備，如高分辨率攝像頭，連續(xù)捕捉周圍環(huán)境的圖像。這些圖像采集設(shè)備能夠捕捉到火焰、煙霧等火災(zāi)特征，為后續(xù)的火災(zāi)識別提供原始數(shù)據(jù)。在圖像采集的過程中，需要考慮多種因素，如攝像頭的分辨率、幀率、視角等，這些因素將直接影響采集到的圖像質(zhì)量和細(xì)節(jié)[1]。

在圖像處理階段，采集到的圖像會經(jīng)過一系列復(fù)雜的算法進行處理，以提取出與火災(zāi)相關(guān)的特征。首先，圖像處理算法會對圖像進行預(yù)處理，這包括去噪、增強、邊緣檢測等操作。去噪操作是為了消除圖像中的隨機噪聲，提高圖像的信噪比；增強操作則是為了增強圖像中的有用信息，如火焰的顏色和亮度；邊緣檢測則是為了提取出圖像中的邊緣信息，如火焰的輪廓和紋理。

接下來，圖像處理算法會進行特征提取。這一步的目的是從圖像中提取出與火災(zāi)相關(guān)的特征，如顏色、形狀、紋理等。例如，火焰通常具有特定的顏色范圍和動態(tài)紋理，這些特征可以通過圖像處理算法進行提取。提取出的特征將作為后續(xù)火災(zāi)識別的依據(jù)。

在處理過程中，會涉及大量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的計算。例如，對于一幅高分辨率的圖像，其像素數(shù)量可能達(dá)到數(shù)百萬甚至更多。圖像處理算法需要對每一個像素進行處理和分析，提取出有用的信息。此外，為了提高火災(zāi)探測的準(zhǔn)確性，可能還需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析，以找出火災(zāi)特征的一般規(guī)律和模式。

綜上所述，圖像型火災(zāi)探測技術(shù)中的圖像采集與處理是一個復(fù)雜而精細(xì)的過程，它涉及圖像采集、預(yù)處理、特征提取等多個步驟。通過這一過程，可以提取出與火災(zāi)相關(guān)的特征，為后續(xù)的火災(zāi)識別提供有力的支持。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像型火災(zāi)探測技術(shù)將在火災(zāi)預(yù)防和控制領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

1.2 火災(zāi)特征提取

圖像型火災(zāi)探測技術(shù)中的火災(zāi)特征提取原理是火災(zāi)識別與預(yù)警的核心環(huán)節(jié)，它涉及如何從采集到的圖像中提取出與火災(zāi)直接相關(guān)的關(guān)鍵特征，以便準(zhǔn)確判斷火災(zāi)的發(fā)生。這一原理不僅要求技術(shù)上的精確性，還需要考慮實際環(huán)境中各種復(fù)雜因素的影響[2]。

在火災(zāi)特征提取過程中，算法會對預(yù)處理后的圖像進行深入分析，以識別出與火災(zāi)相關(guān)的特征。這些特征通常包括顏色、紋理、形狀、動態(tài)變化等多個方面。以顏色特征為例，火焰通常具有特定的顏色范圍和亮度分布，算法可以通過分析圖像中像素的顏色信息來提取這一特征。

然而，火災(zāi)特征提取的復(fù)雜性在于實際環(huán)境中存在大量的干擾因素。例如，光線變化、陰影、物體反射等都可能導(dǎo)致圖像顏色的變化，從而影響火災(zāi)特征的準(zhǔn)確提取。

為了克服這些困難，火災(zāi)特征提取算法通常采用多種技術(shù)的結(jié)合。例如，可以利用機器學(xué)習(xí)算法對大量圖像數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以提煉出火災(zāi)特征的一般規(guī)律和模式。同時，還可以結(jié)合圖像分割、邊緣檢測等技術(shù)來提高特征提取的準(zhǔn)確性和魯棒性。

1.3 火災(zāi)識別與報警

圖像型火災(zāi)探測技術(shù)中的火災(zāi)識別與報警原理是火災(zāi)探測系統(tǒng)最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，它涉及對提取的火災(zāi)特征進行綜合分析，從而準(zhǔn)確判斷是否發(fā)生了火災(zāi)，并在確認(rèn)火災(zāi)后觸發(fā)報警機制。這一原理的復(fù)雜性在于它需要在極短的時間內(nèi)對大量數(shù)據(jù)進行分析處理，同時還需要考慮各種環(huán)境因素和干擾因素，以確?；馂?zāi)識別的準(zhǔn)確性和可靠性。

在火災(zāi)識別階段，系統(tǒng)會對提取的火災(zāi)特征進行綜合分析。這通常涉及一個復(fù)雜的算法或模型，其間需結(jié)合機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對各種火災(zāi)特征進行高效且準(zhǔn)確的識別。這些算法或模型通常經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和優(yōu)化，以提高火災(zāi)識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。

具體來說，系統(tǒng)會根據(jù)預(yù)先設(shè)定的火災(zāi)特征閾值或模式，對提取的特征進行比對和匹配。如果特征符合火災(zāi)的判定條件，系統(tǒng)就會認(rèn)為發(fā)生了火災(zāi)。在這一過程中，系統(tǒng)還需要考慮環(huán)境因素和干擾因素的影響，如光線變化、陰影、物體反射等，以避免誤報或漏報。

在確認(rèn)火災(zāi)后，系統(tǒng)會立即觸發(fā)報警機制。這通常包括發(fā)出聲光報警信號、向消防部門發(fā)送報警信息、啟動自動滅火系統(tǒng)等措施。報警信號的發(fā)出需要迅速且準(zhǔn)確，以便相關(guān)人員及時響應(yīng)和處理火災(zāi)。

2" "圖像型火災(zāi)探測器的功能介紹

（1）火災(zāi)報警。當(dāng)探測裝置探測到火警時，火警燈常亮，發(fā)出火警蜂鳴聲，監(jiān)控部分對應(yīng)的探測器狀態(tài)燈變?yōu)榧t色閃爍并顯示火點坐標(biāo)、火警現(xiàn)場圖片及火警處理情況。

（2）煙霧報警。采用深度學(xué)習(xí)煙霧識別算法在火焰燃燒早期進行預(yù)警，并可對探測靈敏度進行調(diào)節(jié)。

（3）溫度報警。支持實時點測溫功能，可對監(jiān)測區(qū)域、點、線進行監(jiān)測，畫面顯示最高溫（MAX）、最低溫（MIN）、平均溫（AVG），可設(shè)定多種報警規(guī)則：高溫大于/小于、低溫大于/小于、平均溫大于/小于、溫差大于/小于、異常溫升/溫降。

（4）安防報警。目前產(chǎn)品依托人工智能芯片，已實現(xiàn)基礎(chǔ)安防視頻分析功能，如人員入侵，消防通道占用等。自研的復(fù)合判斷邏輯可有效排除各種誤報。

（5）故障報警。為了保證火災(zāi)報警的可靠性，在系統(tǒng)正常運行時，監(jiān)控部分不斷對其關(guān)聯(lián)的所有的探測部分運行狀態(tài)和通信狀態(tài)進行檢測，一旦有異常立即發(fā)出故障報警信號。當(dāng)發(fā)生故障時探測部分故障燈常亮，并發(fā)出故障蜂鳴聲。監(jiān)控部分對應(yīng)的探測器設(shè)備狀態(tài)標(biāo)識變?yōu)辄S色并有故障音響，在設(shè)備狀態(tài)欄顯示故障類型詳細(xì)信息。

3" "圖像型火災(zāi)探測技術(shù)在隧道中的具體

應(yīng)用

3.1 系統(tǒng)組成與布局

圖像型火災(zāi)探測技術(shù)在隧道中的具體應(yīng)用首先體現(xiàn)在其系統(tǒng)組成與布局方面。一個完整的圖像型火災(zāi)探測系統(tǒng)通常由探測端高清攝像頭、圖像火災(zāi)傳輸設(shè)備箱、監(jiān)控端以及圖像火災(zāi)傳輸系統(tǒng)等核心組件構(gòu)成[3]。

在隧道中，高清攝像頭被精心布置在關(guān)鍵位置，如隧道入口、出口、彎道以及通風(fēng)口等，以確保能夠全方位、無死角地監(jiān)控隧道內(nèi)部的火災(zāi)情況。這些攝像頭不僅具有高清晰度，能夠捕捉到細(xì)微的火焰和煙霧變化，而且還具備夜視功能，以適應(yīng)隧道內(nèi)可能出現(xiàn)的低光照環(huán)境。在此基礎(chǔ)上，圖像傳輸設(shè)備可將攝像頭捕捉到的實時圖像數(shù)據(jù)快速、穩(wěn)定地傳輸至中央處理單元。隧道內(nèi)通常會鋪設(shè)專用的光纖網(wǎng)絡(luò)或無線網(wǎng)絡(luò)，以確保圖像數(shù)據(jù)的傳輸質(zhì)量和速度。而中央處理單元是整個系統(tǒng)的核心，它負(fù)責(zé)接收、處理和分析圖像數(shù)據(jù)。通過運行先進的圖像處理算法和火災(zāi)識別模型，中央處理單元能夠準(zhǔn)確判斷隧道內(nèi)是否發(fā)生火災(zāi)，并在確認(rèn)火災(zāi)后觸發(fā)報警裝置。緊接著，報警裝置負(fù)責(zé)在火災(zāi)發(fā)生時發(fā)出聲光報警信號，以提醒現(xiàn)場人員注意火災(zāi)并采取緊急措施。

3.2 圖像采集及處理設(shè)備的選擇與配置

在隧道中應(yīng)用圖像型火災(zāi)探測技術(shù)時，圖像采集與處理設(shè)備的選擇與配置至關(guān)重要。這些設(shè)備不僅直接關(guān)系到火災(zāi)探測的準(zhǔn)確性和及時性，還影響著整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性[4]。

首先，在圖像采集設(shè)備的選擇上，需要考慮隧道的特殊環(huán)境，如光照條件、空間布局以及可能的污染和振動等因素。因此，通常會選擇具有高清晰度、寬動態(tài)范圍、低光敏感性和強抗震能力的攝像頭。此外，為了保證圖像數(shù)據(jù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性，還需要選擇具有優(yōu)良傳輸性能的圖像傳輸設(shè)備，如穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)交換機和高速的光纖線纜。

其次，在圖像處理設(shè)備的配置上，需要根據(jù)隧道的實際需求和探測精度要求加以選擇。具體包括選擇合適的圖像處理算法、設(shè)定合理的參數(shù)閾值以及優(yōu)化系統(tǒng)的硬件配置。例如，對于大型隧道或火災(zāi)風(fēng)險較高的區(qū)域，可以配置更高級別的圖像處理硬件和軟件，以提高火災(zāi)探測的靈敏度和準(zhǔn)確性。

3.3 火災(zāi)識別算法的優(yōu)化與調(diào)整

在隧道中應(yīng)用圖像型火災(zāi)探測技術(shù)時，火災(zāi)識別算法的優(yōu)化與調(diào)整是一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于隧道環(huán)境的特殊性，如光照變化、煙霧干擾以及車輛運動等因素，都可能對火災(zāi)識別算法的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。因此，對算法進行持續(xù)的優(yōu)化與調(diào)整至關(guān)重要。

在實際應(yīng)用中，還需要結(jié)合隧道的具體情況和需求，對火災(zāi)識別算法進行定制和優(yōu)化，通過不斷地實驗和驗證，找到最適合隧道環(huán)境的火災(zāi)識別算法，提高火災(zāi)探測的準(zhǔn)確性和可靠性。

3.4 報警與聯(lián)動控制策略

在圖像型火災(zāi)探測技術(shù)的應(yīng)用中，報警與聯(lián)動控制策略發(fā)揮著至關(guān)重要的作用：不僅能夠?qū)崿F(xiàn)火災(zāi)的快速報警，而且還能通過與其他安全系統(tǒng)的協(xié)同工作，實現(xiàn)對火災(zāi)的有效控制和現(xiàn)場人員的安全疏散。這對于提高隧道火災(zāi)防控能力、保障人員安全具有重要意義。

4" "圖像型火災(zāi)探測技術(shù)在隧道中的應(yīng)用

前景與發(fā)展趨勢

4.1 技術(shù)創(chuàng)新與升級方向

技術(shù)創(chuàng)新是推動圖像型火災(zāi)探測技術(shù)發(fā)展的核心動力。未來，該技術(shù)將更加注重對圖像采集、處理和分析的精確度和效率的提升。一方面，通過優(yōu)化圖像采集設(shè)備的性能，如提高攝像頭的分辨率、增強夜視能力和抗干擾能力，可以進一步提升圖像質(zhì)量，為后續(xù)的圖像處理和分析提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。另一方面，隨著人工智能、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，圖像處理和分析算法也將得到持續(xù)優(yōu)化和升級，使得火災(zāi)識別更加準(zhǔn)確、快速和可靠[5]。另一方面，圖像型火災(zāi)探測技術(shù)還將與其他先進技術(shù)進行融合創(chuàng)新。例如，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以實現(xiàn)設(shè)備之間的互聯(lián)互通，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和智能化水平；結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以對歷史火災(zāi)數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，為火災(zāi)預(yù)防和應(yīng)急救援提供更加科學(xué)的決策支持。

4.2 智能化與網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展趨勢

智能化和網(wǎng)絡(luò)化是圖像型火災(zāi)探測技術(shù)的重要發(fā)展方向。未來，該技術(shù)將更加注重與人工智能、云計算等技術(shù)的結(jié)合，實現(xiàn)火災(zāi)探測、報警和應(yīng)急響應(yīng)的智能化和自動化。通過引入人工智能技術(shù)，系統(tǒng)可以自動學(xué)習(xí)和優(yōu)化火災(zāi)識別算法，提高識別的準(zhǔn)確性和效率；通過云計算技術(shù)，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時共享和協(xié)同處理，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和決策能力。

5" "結(jié)束語

圖像型火災(zāi)探測技術(shù)在隧道中的應(yīng)用展現(xiàn)了廣闊的前景和巨大的潛力。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和升級，該技術(shù)在火災(zāi)識別準(zhǔn)確性、響應(yīng)速度以及智能化水平等方面均取得了顯著進步。同時，標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化建設(shè)的加強，確保了該技術(shù)的穩(wěn)定可靠運行，為隧道火災(zāi)防控提供了堅實的技術(shù)支撐。未來，隨著智能化與網(wǎng)絡(luò)化水平提升，圖像型火災(zāi)探測技術(shù)將與其他先進技術(shù)深度融合，實現(xiàn)更加高效、智能的火災(zāi)防控體系。

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