無人機搭載紅外熱成像技術在火災現(xiàn)場高危區(qū)域偵查中的應用

摘要：為了提高對火災現(xiàn)場高危區(qū)域的實時偵查能力，優(yōu)化救援決策，研究了無人機搭載紅外熱成像技術在該區(qū)域偵查中的應用。通過設計系統(tǒng)架構(gòu)，結(jié)合圖像采集、數(shù)據(jù)傳輸和圖像處理模塊，構(gòu)建了高效的智能偵查系統(tǒng)。結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠精準識別高溫區(qū)域、隱蔽火源及受困人員，在提升火災偵查效率、降低救援風險方面具有顯著優(yōu)勢，可為火災應急響應提供重要技術支撐。

關鍵詞：無人機；紅外熱成像；火災偵查；高危區(qū)域監(jiān)測

火災現(xiàn)場環(huán)境復雜，高溫、煙霧、有毒氣體等因素嚴重威脅救援人員安全，并降低了傳統(tǒng)偵查手段的有效性。紅外熱成像技術可穿透煙霧探測溫度異常，實現(xiàn)對隱蔽火源、受困人員及高危區(qū)域的精準識別。結(jié)合無人機的靈活性與高空視角，可大幅提升火場偵查效率與救援決策能力。本文通過研究無人機搭載紅外熱成像技術在火災現(xiàn)場高危區(qū)域偵查中的應用，為火災現(xiàn)場高危區(qū)域偵查提供科學依據(jù)與技術支持。

1 無人機搭載紅外熱成像技術概述

紅外熱成像技術基于熱輻射原理，通過探測物體表面的紅外輻射強度并轉(zhuǎn)換為可視化溫度分布圖，實現(xiàn)對火災現(xiàn)場的精準偵測。無人機搭載紅外熱成像設備后，可利用非制冷微測輻射熱計獲取紅外輻射數(shù)據(jù)，并結(jié)合光學濾波、自適應增強算法，提高高溫區(qū)域識別能力[1]。該技術可穿透煙霧探測隱蔽火源，結(jié)合多光譜成像提高火場態(tài)勢感知能力，為火災救援提供高精度數(shù)據(jù)支撐。

2 無人機紅外熱成像偵查系統(tǒng)設計

2.1" 系統(tǒng)架構(gòu)設計

無人機紅外熱成像偵查系統(tǒng)架構(gòu)，見圖1。

無人機紅外熱成像偵查系統(tǒng)在感知層、處理層、通信層、應用層4層架構(gòu)下，實現(xiàn)對火災現(xiàn)場信息的采集、處理、傳輸及輔助決策的高效協(xié)同。感知層由無人機平臺、紅外熱成像攝像頭和多光譜傳感器組成，能夠通過高精度的溫度檢測和光譜融合增強火源識別。數(shù)據(jù)收集方面，在異常溫度事件期間，處理層對溫度異常圖像進行分割和分析，并使用自適應濾波提升圖像質(zhì)量。通信層通過動態(tài)碼率控制以高帶寬和低延遲進行數(shù)據(jù)返回，數(shù)據(jù)安全通過AES-256加密得以保障。應用層則包括地面控制終端、火災分析系統(tǒng)、數(shù)據(jù)可視化平臺、智能決策系統(tǒng)等。該系統(tǒng)具有監(jiān)測火情、預報火情、指揮火情等功能，可以有效提高搜救的效率與安全性。

2.2" 圖像采集模塊

在圖像采集方面，采用高精度的非制冷FPA紅外熱像儀和可見光相機構(gòu)成的紅外熱像儀，利用多光譜信息的融合，提高現(xiàn)場火災辨識精度。紅外探測器根據(jù)普朗克輻射原理，對物體表面的熱輻射進行分析，能夠準確地檢測出物體表面的溫度變化。利用可見光相機獲取的高清晰光學圖像，可以幫助確定火災現(xiàn)場的構(gòu)造特性。在此基礎上，利用時間-空間同步的方法，對目標區(qū)域內(nèi)的紅外和可見光信息進行實時匹配，并利用深度學習算法對目標區(qū)域進行特征融合，對目標區(qū)域內(nèi)的火焰、高溫殘留物以及被困人員的熱量進行有效識別。

2.3" 數(shù)據(jù)傳輸模塊

數(shù)據(jù)傳輸模塊采用5G與COFDM無線通信技術相結(jié)合，構(gòu)建高帶寬、低延遲的圖像回傳通道，保障紅外熱成像與可見光數(shù)據(jù)在復雜火場環(huán)境下的實時傳輸。模塊還配備自適應動態(tài)碼率控制算法（ABR），可根據(jù)信道質(zhì)量動態(tài)調(diào)整傳輸速率，降低丟幀率與延遲，提高圖像連續(xù)性與穩(wěn)定性。針對火場中常見的高溫、電磁干擾及遮擋等不利因素，模塊內(nèi)嵌多路徑抗干擾機制，有效增強數(shù)據(jù)鏈路的魯棒性與適應性。為保障圖像與定位數(shù)據(jù)的安全傳輸，全流程采用AES-256加密標準，防止信息在回傳過程中被截獲或篡改，確保現(xiàn)場數(shù)據(jù)的完整性與保密性[2]。

2.4" 圖像處理模塊

在無人機紅外熱成像探測系統(tǒng)中，圖像處理環(huán)節(jié)主要是對采集到的數(shù)據(jù)進行分析、提取。然后通過去噪、增強對比度、偽彩色等手段，改善圖像的質(zhì)量，增強對火災區(qū)域和火源的顯示。本項目擬采用深度學習方法，實現(xiàn)火源、被困人員及高溫異常點的精準辨識，實現(xiàn)對火源的精確定位與解析。在此基礎上，通過引入智能化算法，對火災現(xiàn)場進行自動分割與分類，提高火災現(xiàn)場環(huán)境的感知能力，提高偵查的精度與效率。

3 無人機紅外熱成像偵查系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1" 硬件集成

無人機熱紅外偵察系統(tǒng)的硬件集成包括飛行平臺、紅外成像單元、計算模塊、通信系統(tǒng)和能源子系統(tǒng)。所有組件必須在火災的挑戰(zhàn)性條件下可靠運行。本文利用大疆Matrice300作為飛行平臺。該型號具有IP45防護等級，飛行時間為45min，并且配備了多個冗余的IMU和GNSS系統(tǒng)，使其能夠在高溫、高風和煙霧環(huán)境下飛行。紅外熱成像單元使用FLIRTau2，其非制冷的氧化釩微測輻射計具有≤50mK的熱靈敏度和7.5～14μm的光譜范圍，能夠輕松檢測非常微小的隱蔽火源。本項目擬采用NVIDIAJetsonXavier作為計算處理器，以Volta架構(gòu)的GPU為核心，結(jié)合人工智能的加速單元，有效地運行深度學習模型，從而達到對目標的實時辨識和火災預報。本項目擬以5G為核心模塊，通過COFDM實現(xiàn)高動態(tài)條件下的高帶寬、低延遲傳輸，并通過AES-256加密來增強數(shù)據(jù)的安全。在能量供給上，該系統(tǒng)搭載了具有電池平衡管理（BMS）的智能型鋰-聚合物電池包，并采用了雙冗余的電源設計，確保了長期的飛行以及緊急情況下的電力轉(zhuǎn)換[3]。

3.2" 軟件實現(xiàn)

無人機紅外熱成像偵查系統(tǒng)的軟件架構(gòu)涵蓋嵌入式控制、數(shù)據(jù)處理、目標檢測與識別、熱成像分析及遠程通信模塊，采用C++與Python混合編程，結(jié)合OpenCV、TensorFlow等開源庫，構(gòu)建高效、穩(wěn)定的軟件系統(tǒng)。嵌入式控制單元基于PX4飛控系統(tǒng)，優(yōu)化航跡規(guī)劃算法，集成慣性導航、衛(wèi)星定位和環(huán)境感知技術，確保無人機自主飛行能力。數(shù)據(jù)處理采用自適應濾波算法，對紅外圖像進行去噪、直方圖均衡化和偽彩色增強，提高高溫區(qū)域?qū)Ρ榷龋鰪娀鹪纯梢暬Ч?。目標檢測采用YOLOv5深度學習網(wǎng)絡，利用Anchor-free檢測機制減少小目標漏檢，結(jié)合U-Net分割網(wǎng)絡，實現(xiàn)火源區(qū)域的精準分割，提高識別精度。熱成像分析模塊基于熱梯度增強算法（TGE），自動提取高溫區(qū)域輪廓，分析溫度分布及變化趨勢，結(jié)合火情發(fā)展模型評估燃燒趨勢，實現(xiàn)智能預警。遠程通信模塊基于5G+COFDM無線傳輸協(xié)議，結(jié)合自適應動態(tài)碼率控制算法（ABR），根據(jù)信道質(zhì)量動態(tài)調(diào)整傳輸速率，確保圖像數(shù)據(jù)低延遲、高穩(wěn)定傳輸。地面站采用Qt+ROS（機器人操作系統(tǒng)）開發(fā)偵查指揮平臺，具備火情分析、目標標記、數(shù)據(jù)存儲、軌跡回放等功能，實現(xiàn)智能調(diào)度與救援輔助決策。

3.3" 系統(tǒng)測試

本項目擬以典型火災場景（如密閉建筑、森林、化工等）為研究對象，對目標辨識精度、數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性、測溫誤差和系統(tǒng)響應速率等關鍵問題開展研究。試驗中，針對高溫、大風、煙霧遮擋等復雜天氣環(huán)境，開展無人飛行器的自主作業(yè)，實現(xiàn)對紅外圖像的實時獲取與智能分析。表1的試驗結(jié)果顯示，該方法可以有效地識別出高溫區(qū)域、隱藏火源以及被困人員的位置，大大減少了對目標的識別時間，大大提高了實時性。利用黑體輻射定標方法對測溫精度進行了檢驗，結(jié)果表明，該方法的測量誤差小于25℃，滿足防火要求。通過5G+COFDM技術，在復雜電磁環(huán)境中實現(xiàn)35ms的超時延，保證數(shù)據(jù)的有效傳輸與穩(wěn)定。利用YOLOv5和U-Net雙重網(wǎng)絡進行火源探測，即使在光線有限的情況下，也能對火焰區(qū)域進行精確的分割，達到94.5%的準確率?？傮w而言，該系統(tǒng)在響應速度、識別準確率、穩(wěn)定性等方面都優(yōu)于傳統(tǒng)的方法，為高風險地區(qū)的調(diào)查提供了有效可靠的技術支持[4]。

4 應用案例分析

本系統(tǒng)在某工廠火災事故中進行了實戰(zhàn)應用，火場環(huán)境極端復雜，濃煙彌漫，部分區(qū)域發(fā)生化學品泄漏，傳統(tǒng)偵查手段受限。無人機搭載紅外熱成像系統(tǒng)迅速展開高空巡查，基于熱梯度增強算法（TGE）實時生成溫度分布圖，精準識別高溫點，并結(jié)合YOLOv5與U-Net目標檢測網(wǎng)絡分割火源區(qū)域，提高偵查精度。

系統(tǒng)在10min內(nèi)完成廠區(qū)掃描，發(fā)現(xiàn)5處高溫點（250～750℃），并成功定位3處隱蔽火源。采用5G+COFDM數(shù)據(jù)鏈路，在35ms低延遲條件下將紅外熱圖和可見光影像同步回傳至指揮中心，確保指揮調(diào)度的精準性。對受困人員檢測分析，利用熱信號特征比對，檢測成功率達92%。相較于傳統(tǒng)人工偵查方式，目標識別時間縮短至2.3s，準確率提升至94.5%。系統(tǒng)最終輔助消防隊員優(yōu)化滅火方案，避免高危區(qū)域誤入，極大降低救援風險，提高響應效率[5]。

5 結(jié)束語

無人機搭載紅外熱成像技術在火災現(xiàn)場高危區(qū)域偵查中的應用，能精準探測高溫異常、隱蔽火源和受困人員，大幅提升火場偵查效率與救援決策能力。系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化、智能算法融合及高效數(shù)據(jù)傳輸，使其在復雜環(huán)境中展現(xiàn)出卓越性能。未來可進一步優(yōu)化圖像處理算法，提升火情預測精度，并集成多光譜融合與自動決策系統(tǒng)，增強火災偵查的智能化水平。

參考文獻

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[2]侯金龍，徐斌.采用無人機搭載高清可見光及紅外熱成像法進行外墻滲漏檢測的應用與分析[J].中國建筑防水，2024（6）：39-42.

[3]張锏，王浩軍.基于無人機紅外熱成像技術的土石壩滲漏檢測方法研究[J].浙江水利科技，2024，52（2）：60-66.

[4]鄔小可，鄧雅琦.紅外熱成像技術在山區(qū)防火中的應用與實踐[J].電視技術，2024，48（11）：1-4+11.

[5]郝守禮，喬燕軍.光伏發(fā)電區(qū)紅外熱成像火災預警系統(tǒng)研究[J].信息與電腦，2024，36（5）：59-61.