監(jiān)控完全遮擋場景下火焰特征分析方法*

王冠寧,陳 濤，邢 菲，鄭暉杰，袁俊杰

(1.清華大學(xué) 工程物理系/公共安全研究院，北京 100084；2.甘肅省消防救援總隊，甘肅 蘭州 730000)

0 引言

近年來，隨著我國經(jīng)濟社會持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，人民和社會對公共安全的需求不斷提升，我國視頻監(jiān)控系統(tǒng)迅速發(fā)展并已成為保障安全、震懾犯罪及案件調(diào)查的重要手段[1-3]。在此背景下，視頻分析技術(shù)逐步成為火災(zāi)調(diào)查領(lǐng)域新興的重要調(diào)查手段和研究熱點，對查明火災(zāi)原因意義重大[4-6]。

火災(zāi)是指在時間或空間失去控制的燃燒，極易造成嚴(yán)重后果[7-8]。其中火焰是火災(zāi)的重要組成部分，是影響起火原因認(rèn)定的重要影響因素[9-10]。前人已經(jīng)研究了基于視頻圖像的火焰靜態(tài)特征監(jiān)測技術(shù)，如火焰區(qū)域的像素亮度和二階矩等參量，對火焰進行識別檢測[11]；借助機器學(xué)習(xí)方法對火焰RGB顏色建模[12]；融合RGB，HIS和Ostu，通過雙顏色空間融合算法進行火焰輪廓提取[13]；建立火焰形體特征、紋理特征等多特征融合模型，實現(xiàn)火焰的檢測識別[14]。而在火災(zāi)調(diào)查領(lǐng)域，利用視頻分析技術(shù)提取、分析火焰特征，輔助開展火災(zāi)原因認(rèn)定的應(yīng)用鮮有報道。立足火災(zāi)現(xiàn)場實際，監(jiān)控攝像頭和火焰的位置關(guān)系主要有監(jiān)控未遮擋、部分遮擋和完全遮擋3種，其中監(jiān)控完全遮擋條件下，監(jiān)控攝像頭無法直接記錄火焰的跳躍變化過程，只能間接記錄火災(zāi)現(xiàn)場的光影變化[15]。在此種情形下，如何利用監(jiān)控視頻提取、分析火焰特征、認(rèn)定起火原因是火災(zāi)調(diào)查人員面臨的重大難題。

針對火災(zāi)現(xiàn)場監(jiān)控攝像頭完全遮擋場景，本文提出火焰的視頻特征分析方法實現(xiàn)火焰特征提取與分析。利用視頻分析技術(shù)提取、對比、分析油盤火焰、垃圾桶火焰和短路火花的HSV顏色、火焰面積增長、質(zhì)心變化、Harris角點變化、火焰頻閃等特征，并總結(jié)對應(yīng)特征變化規(guī)律，為火災(zāi)調(diào)查工作的順利開展提供有力工具。

1 材料和方法

1.1 實驗材料和設(shè)備

實驗設(shè)備：智能無線監(jiān)控彩色CCD攝像頭1080 P；三腳架；無線路由器；筆記本電腦；360 mm×360 mm×100 mm油盤；垃圾桶。

實驗材料：92#汽油50 L；碎紙屑；ZR-BVR型多股銅導(dǎo)線。

1.2 實驗環(huán)境及現(xiàn)場布置

根據(jù)ISO9705標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計油盤火焰和垃圾桶火焰模擬室內(nèi)小尺寸火災(zāi)。在實驗室中央處分別布置360 mm×360 mm×100 mm尺寸油盤和垃圾桶，引燃后模擬2種不同實體火發(fā)生發(fā)展的初期階段。實驗現(xiàn)場布置情況如圖1所示，在燃燒實驗室布置普通彩色CCD監(jiān)控攝像頭CamB，使之被完全遮擋，在監(jiān)控攝像頭視野中直接觀察不到火焰。

圖1 實驗現(xiàn)場布置情況Fig.1 Layout of experimental field

利用火災(zāi)綜合物證實驗臺模擬火災(zāi)一次短路故障，實驗利用橫截面積為2.5 mm2，長為200 mm的ZR-BVR型多股銅導(dǎo)線，將2根多股銅導(dǎo)線兩端去除20 mm絕緣，將1根多股銅線樣品固定在火災(zāi)痕跡物證綜合實驗臺上，另1根多股銅導(dǎo)線樣品固定在電焊把上，利用電焊把上導(dǎo)線線端觸碰模固定于實驗臺的導(dǎo)線線端，模擬一次短路發(fā)生。將CamA布置在火災(zāi)痕跡物證實驗臺的側(cè)方，調(diào)整三腳架水平旋鈕，調(diào)節(jié)其視野偏轉(zhuǎn)角度，使其無法直接觀察到短路火花形成過程。Cam A視野中的一幀短路火花圖片如圖2所示。

圖2 Cam A視野中短路火花Fig.2 Short-circuit spark in view field of Cam A

為保證實驗的科學(xué)性，減少實驗誤差，油盤和垃圾桶引燃實驗，均收集自引燃開始后5 min的視頻進行分析，且每組實驗重復(fù)10次，提取相應(yīng)火焰特征并取平均值。短路火花實驗，連續(xù)打火10次，收集短路火花視頻進行分析，提取火花特征并取平均值。

1.3 火災(zāi)視頻采集與預(yù)處理

視頻采集系統(tǒng)由2臺彩色CCD攝像頭、1臺計算機、1臺無線路由器等組成，視頻采集、預(yù)處理及火焰特征提取的結(jié)構(gòu)框架如圖3所示。

圖3 火災(zāi)視頻圖像的處理流程Fig.3 Processing procedure of fire video images

1.4 火焰特征的選擇與提取

1.4.1 HSV顏色特征

RGB模型是目前最常用的彩色信息表達(dá)方式，但在RGB模型中，3種顏色分量的取值與所生成的顏色之間的聯(lián)系并不直觀，對于火災(zāi)監(jiān)控視頻圖像，火焰前景RGB模型區(qū)分不佳。而HSV模型更加類似于人類對顏色的感知方式，所以選擇采用HSV模型分析火焰光的顏色特征。

1.4.2 面積變化特性

火焰在演變過程中會不斷地跳躍，邊緣出現(xiàn)抖動，火焰面積出現(xiàn)變化。不同種類可燃物燃燒，在相同環(huán)境條件下，其熱釋放速率值不同，導(dǎo)致火焰面積增長特征不同。因此，火焰圖像的面積變化特征可以作為火焰識別區(qū)分的主要因素。

定義面積變化率如式(1)所示：

(1)

式中：AR為面積變化率，表示相鄰2幀間火焰區(qū)域的面積變化率；A(n+1)和A(n)分別表示當(dāng)前幀和下一幀的火焰面積。

1.4.3 質(zhì)心運動特性

火災(zāi)的發(fā)生過程中，火焰隨著可燃物蒸氣流動的變化而不斷發(fā)生著移動，使得火焰光反射區(qū)域在連續(xù)移動。通過分析質(zhì)心的變化，可以判定火焰反射光區(qū)域的整體移動情況，進而間接反映出火焰的整體移動特性。定義像素點的質(zhì)心計算如式(2)～(3)所示：

(2)

(3)

式中：xi為火焰反射光區(qū)域質(zhì)心的x軸坐標(biāo)；yi為火焰反射光區(qū)域質(zhì)心的y軸坐標(biāo)；m為單個像素點的質(zhì)量；Ns為總像素數(shù)。

1.4.4 尖角變化特征

在視頻圖像中，火焰邊緣不斷抖動，產(chǎn)生的凹凸不平的點就是尖角點。火焰由于其自身跳躍、脈動、邊緣劇烈變化，尖角特征較為明顯。利用Matlab2018a平臺實現(xiàn)Harris角點檢測，對預(yù)處理的火焰視頻圖像進行跟蹤掃描，掃描火焰前景邊緣曲線并找到Harris角點，然后利用Corner函數(shù)直接調(diào)用Harris角點檢測算法可以實現(xiàn)角點檢測與計算。

1.4.5 頻閃特性

火焰周圍空間的反射光區(qū)域的閃爍變化特性，與火焰的閃爍跳動、發(fā)展變化直接相關(guān)，其變化特征間接反映了火焰的頻閃特性。利用Harris角點像素值火焰頻率檢測算法，計算火焰反射光區(qū)域的閃爍頻率。設(shè)定Corner函數(shù)閾值為20，即能觀察到的火焰光反射區(qū)域的最大角點個數(shù)為20。利用Bwlabel函數(shù)標(biāo)記最大火焰聯(lián)通區(qū)域，利用Edge函數(shù)和Sobel邊緣檢測算子，提取邊緣特征，進行Harris角點檢測，設(shè)Corner函數(shù)角點閾值最大值為20，利用其像素值的變化，求出周圍空間物體表面火焰反射光的閃爍頻率。

定義火焰閃爍的頻率如式(4)所示：

(4)

式中：Fk為第k個點的閃爍頻率；Si(xk,yk)為火焰邊緣點(xk,yk)的像素值，取0或1；Si+1(xk+1,yk+1)為下一幀相同邊緣點(xk+1,yk+1)的像素值；t為從第i幀到第n幀的時間。

根據(jù)式(4)，可以計算出隨機選擇的邊緣20個點的火焰閃爍頻率，求平均值，即可以認(rèn)為其等于可燃物火焰的閃爍頻率，如式(5)所示：

(5)

式中：N=20；F為火焰的閃爍頻率。

2 結(jié)果與分析

2.1 火焰反射光的HSV特征

利用區(qū)域生長算法，標(biāo)記提取火焰反射光區(qū)域，獲取其RGB顏色模型，根據(jù)RGB模型與HSV模型的轉(zhuǎn)化關(guān)系，對火焰HSV顏色特征及相應(yīng)H，S，V值進行提取，提取結(jié)果如圖4所示。對比分析發(fā)現(xiàn)：3種火焰中短路火花反射光的H，S，V3種分量均為最大值；垃圾桶火焰反射光的H，S，V值要高于油盤火焰的相應(yīng)值。

圖4 3種火焰反射光的HSV分量Fig.4 HSV components of three flame reflected lights

2.2 火焰反射光的面積增長特性

采用最大流最小分割(Grubcut)算法對火焰反射光區(qū)域進行分割標(biāo)記，對火焰視頻圖像進行預(yù)處理，并根據(jù)式(1)計算每一幀視頻圖像的火焰面積變化率。3種火焰反射光區(qū)域的面積變化率曲線如圖5所示，由圖5可知，油盤火的火焰反射光面積率緩慢增加到最高值，然后逐漸減小，最終穩(wěn)定在0.002左右；垃圾桶火焰面積變化率由0逐漸增大，火焰反射區(qū)域面積呈波動狀變化，逐漸增長，其面積上下變化幅度為0.000 4；短路火花反射光區(qū)域面積變化率呈現(xiàn)為非連續(xù)譜狀增長，且火焰反射光面積變化率遠(yuǎn)大于油盤火焰反射光變化率和垃圾桶火焰反射光變化率。

圖5 火焰反射光區(qū)域的面積變化Fig.5 Changes in area of flame reflected light area

2.3 火焰光反射區(qū)域的質(zhì)心運動特性

火焰反射光區(qū)域的質(zhì)心運動特征如圖6所示，由圖6可知，油盤火焰質(zhì)心運動范圍較大，主要集中于x∈(550～600像素)，y∈(1 165～1 185像素)區(qū)間范圍；垃圾桶火焰的質(zhì)心火焰運動范圍較小，y基本處于1 210左右，沒有發(fā)生較大變化，x∈(560～595像素)；短路火花的質(zhì)心運動過程間斷，其運動區(qū)域較小，且位置基本不變，在x∈(0～100像素)，y∈(400～800像素)區(qū)域。

圖6 火焰反射光區(qū)域的質(zhì)心運動特征Fig.6 Movement characteristics of center of mass in flame reflected light area

2.4 火焰光反射區(qū)域邊緣的尖角變化特性

火焰反射光區(qū)域的尖角變化特征如圖7所示，由圖7(a)～(b)可知，利用Matlab2018a提取火焰Harris角點，然后計算每一幀圖像的角點個數(shù)，結(jié)果見圖7(c)，可以發(fā)現(xiàn)：油盤火焰反射光的Harris角點個數(shù)總體上多于垃圾桶火焰反射光的角點個數(shù)，總數(shù)在20～40之間；垃圾桶火焰反射光的角點個數(shù)在10～20之間變化，無明顯的持續(xù)性增減過程，變化較為穩(wěn)定；短路火花的Harris角點個數(shù)呈現(xiàn)非連續(xù)變化，角點個數(shù)與短路打火過程直接相關(guān)，角點個數(shù)一般處于50個左右。

圖7 火焰反射光區(qū)域的尖角變化特征Fig.7 Corner characteristics of the flame reflected light area

2.5 火焰光反射區(qū)域的頻閃特性

3種火焰在周圍壁面的反射光頻譜特征變化如圖8所示，可以看出：油盤火焰閃爍頻率為0.225 8，垃圾桶火焰閃爍頻率為0.250 0，短路火花的閃爍頻率為0.274 2，3種實體火焰的閃爍頻率差異明顯。

圖8 3種實體火焰的頻譜特征Fig.8 Spectral characteristics of three physical flames

3 結(jié)論

1)針對實際火災(zāi)現(xiàn)場較為常見的監(jiān)控攝像頭完全遮擋情形，提出基于視頻的火焰特征提取及分析方法，彌補火災(zāi)調(diào)查領(lǐng)域監(jiān)控完全遮擋場景下火焰特征識別方法研究的空白。

2)針對監(jiān)控攝像頭完全遮擋場景，定量提取實體火焰反射光的HSV顏色特征、面積變化特征、質(zhì)心運動特性、Harris角點變化特征及頻閃特征，形成1套火焰識別的多特征融合方法。

3)針對火災(zāi)現(xiàn)場監(jiān)控攝像頭完全遮擋場景，提出的火焰特征提取分析方法可實現(xiàn)火焰特征的快速定量提取，將有效輔助火災(zāi)調(diào)查人員精細(xì)化把控火災(zāi)發(fā)生、發(fā)展、蔓延等過程，為確定可燃物及認(rèn)定起火原因提供有力工具。