基于煙感圖像處理技術(shù)的建筑火災(zāi)預(yù)測(cè)方法

摘要：建筑火災(zāi)預(yù)測(cè)方法存在早期火災(zāi)信號(hào)識(shí)別精度不足、響應(yīng)速度慢、復(fù)雜場(chǎng)景下煙霧檢測(cè)能力有限等問題。為此，引入煙感圖像處理技術(shù)，通過提取煙霧的顏色特征、紋理特征和運(yùn)動(dòng)特征，結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)煙霧精準(zhǔn)識(shí)別，進(jìn)而提升火災(zāi)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與時(shí)效性。采用RGB顏色空間分析，結(jié)合低飽和度和高亮度區(qū)域的特征，設(shè)定閾值以檢測(cè)煙霧區(qū)域，并進(jìn)一步通過HSV色彩空間優(yōu)化檢測(cè)效果。紋理特征方面，利用局部二值模式（LBP）對(duì)圖像進(jìn)行紋理分析，提取煙霧的低對(duì)比度和模糊邊界特征，從而有效區(qū)分煙霧與背景。還優(yōu)化了深度學(xué)習(xí)模型，采用輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)構(gòu)，減少計(jì)算量并提高處理速度。應(yīng)用YOLO目標(biāo)檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)煙霧檢測(cè)和快速響應(yīng)。

關(guān)鍵詞：煙感圖像處理；顏色特征；紋理特征；深度學(xué)習(xí)；YOLO目標(biāo)檢測(cè)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和Transformer模型，在煙霧檢測(cè)領(lǐng)域展現(xiàn)了強(qiáng)大的特征提取與識(shí)別能力。通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、引入注意力機(jī)制等手段，深度學(xué)習(xí)模型能夠更好地處理煙霧圖像中的細(xì)節(jié)，提升檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。本文通過對(duì)比傳統(tǒng)圖像處理方法與深度學(xué)習(xí)算法在煙霧檢測(cè)中的性能，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的煙感圖像處理框架，旨在提高建筑火災(zāi)早期預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。

1 研究方法

1.1" 煙感圖像特征提取

1.1.1" 顏色特征在煙霧檢測(cè)中的作用

RGB顏色空間由紅色（Red）、綠色（Green）、藍(lán)色（Blue）三個(gè)通道組成，每個(gè)像素點(diǎn)的顏色表示為：

P（x，y）=（R，G，B） （1）

其中，R，G，B∈[0，255]表示像素的紅、綠、藍(lán)分量。

煙霧通常具有低飽和度、高亮度的特征，可通過顏色空間分析進(jìn)行檢測(cè)[1-2]。通過經(jīng)驗(yàn)閾值法設(shè)定煙霧顏色范圍：

Rgt;Ggt;B，G-Blt;T （2）

其中，T是經(jīng)驗(yàn)閾值，用于區(qū)分煙霧與背景。

統(tǒng)計(jì)煙霧區(qū)域的顏色分布，計(jì)算均值和方差：

其中，C∈{R，G，B}，N為像素點(diǎn)數(shù)。

轉(zhuǎn)換為HSV色彩空間，利用S飽和度和V亮度進(jìn)行煙霧檢測(cè)：

低飽和度、高亮度區(qū)域通常對(duì)應(yīng)煙霧。

1.1.2" 紋理特征（LBP方法）

LBP操作選擇像素Ic作為中心點(diǎn)，選取半徑R處的P個(gè)鄰域像素，計(jì)算二值模式：

其中，s（x）=1；ifx≥0；s（x）=0，ifx＜0；Ip為鄰域像素值；Ic為中心像素值；P通常取8，R通常取1。

計(jì)算整個(gè)圖像的LBP直方圖H：

其中，δ（a，b）為Kronecker delta函數(shù)：

計(jì)算均值：

計(jì)算方差：

通過分類器對(duì)LBP直方圖進(jìn)行分類，判斷是否為煙霧區(qū)域。

1.2" 基于深度學(xué)習(xí)的煙感圖像識(shí)別

1.2.1" CNN結(jié)構(gòu)優(yōu)化（輕量化網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制）

傳統(tǒng)CNN采用標(biāo)準(zhǔn)卷積，計(jì)算復(fù)雜度較高，其計(jì)算量為：

FLOPS=Cin×H×W×K×K×Cout （12）

其中，Cin為輸入通道數(shù)；Cout為輸出通道數(shù)；H、W為輸入特征圖的尺寸；K為卷積核大小。

MobileNet系列采用深度可分離卷積，將標(biāo)準(zhǔn)卷積拆分為深度卷積和逐點(diǎn)卷積，其計(jì)算量減少至：

FLOPS=×H×W×K×K×Cout （13）

其中，G為組數(shù)。增加G可減少計(jì)算量，但過大會(huì)導(dǎo)致信息流受限，因此，通道洗牌操作用于跨組交換信息，提高特征表達(dá)能力。

Squeeze（全局平均池化）：

對(duì)輸入特征圖X∈RH×W×C進(jìn)行全局平均池化（GAP），得到每個(gè)通道的全局特征向量：

Excitation（通道注意力）：

通過兩個(gè)全連接層學(xué)習(xí)通道注意力權(quán)重：

其中，W2、W1為全連接權(quán)重矩陣；δ為ReLU激活函數(shù)；σ為Sigmoid函數(shù)。

Reweighting（特征重標(biāo)定）：

通過通道注意力權(quán)重重新調(diào)整輸入特征：

X′c=Zc·Xc （16）

1.2.2" Transformer在煙霧檢測(cè)中的應(yīng)用

自注意力機(jī)制的計(jì)算公式如下：

其中，Q，K，V為查詢（Query）、鍵（Key）、值（Value）矩陣；dk為縮放因子，通常?。╤為多頭注意力個(gè)數(shù)）。

1.2.3" Vision Transformer（ViT）在煙霧檢測(cè)中的應(yīng)用

ViT通過將圖像切割為小塊（Patch Embedding），并使用Transformer進(jìn)行全局建模，提高煙霧檢測(cè)的魯棒性[2-4]。其過程如下：

圖像切分：將輸入圖像X∈RH×W×C切分為N個(gè)大小為P×P的Patch，每個(gè)Patch展平為一維向量。

位置編碼：由于Transformer無空間結(jié)構(gòu)，加入位置編碼PE保持空間信息：

PE（pos，2i）=sin（pos/100002i/d） （18）

PE（pos，2i+1）=cos（pos/100002i/d） （19）

多層Transformer計(jì)算：經(jīng)過多頭自注意力和MLP層，提取全局特征。

1.3" 目標(biāo)檢測(cè)算法（YOLO）

YOLO系列算法可用于實(shí)時(shí)煙霧檢測(cè)，其核心思想是將目標(biāo)檢測(cè)轉(zhuǎn)換為回歸問題，直接預(yù)測(cè)邊界框和類別。

YOLO的損失函數(shù)包括坐標(biāo)損失、置信度損失和分類損失3部分。優(yōu)化YOLO，以提高煙霧檢測(cè)精度。

2 實(shí)驗(yàn)

2.1" 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備

收集建筑火災(zāi)早期煙霧圖像數(shù)據(jù)集，包括不同類型的火災(zāi)場(chǎng)景（如木材、紙張、塑料燃燒等），并標(biāo)注煙霧區(qū)域。數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，按70%：15%：15%的比例劃分。

2.2" 實(shí)驗(yàn)硬件

計(jì)算設(shè)備：高性能GPU。

攝像設(shè)備：高清監(jiān)控?cái)z像頭。

2.3" 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

Python編程環(huán)境，使用OpenCV進(jìn)行圖像處理，TensorFlow或PyTorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。

2.4" 數(shù)據(jù)分析

從圖1中可以看出，YOLO目標(biāo)檢測(cè)在煙霧檢測(cè)準(zhǔn)確率和召回率方面表現(xiàn)最為優(yōu)異，準(zhǔn)確率達(dá)到94.2%，召回率為91.4%。這一結(jié)果表明，YOLO模型在煙霧檢測(cè)任務(wù)中能夠精準(zhǔn)地識(shí)別出煙霧區(qū)域，Transformer模型準(zhǔn)確率為93.5%，召回率為89.7%。

從圖2的誤報(bào)率（FPR）和漏報(bào)率（FNR）的數(shù)據(jù)中可以看出，YOLO目標(biāo)檢測(cè)在誤報(bào)率和漏報(bào)率上表現(xiàn)最為優(yōu)秀，誤報(bào)率僅為3.2%，漏報(bào)率為8.6%。

傳統(tǒng)顏色特征方法的響應(yīng)時(shí)間為120ms，實(shí)時(shí)性為30FPS，LBP紋理特征方法的響應(yīng)時(shí)間為150ms，實(shí)時(shí)性為25FPS。這兩種方法雖然在檢測(cè)精度上相對(duì)較低，但其計(jì)算量較小，能夠在較短時(shí)間內(nèi)做出響應(yīng)，適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的煙霧檢測(cè)任務(wù)，特別是在資源受限的環(huán)境中。YOLO目標(biāo)檢測(cè)的響應(yīng)時(shí)間為180ms，實(shí)時(shí)性為16FPS，見圖3。

3 結(jié)束語

本文探討了煙感圖像處理技術(shù)在建筑火災(zāi)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，重點(diǎn)研究了傳統(tǒng)的顏色特征方法、紋理特征方法（如LBP）、深度學(xué)習(xí)方法（包括CNN、Transformer和YOLO目標(biāo)檢測(cè)）在煙霧檢測(cè)中的表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于深度學(xué)習(xí)的煙霧檢測(cè)方法相較于傳統(tǒng)方法具有顯著的優(yōu)勢(shì)，特別是在準(zhǔn)確率、召回率、誤報(bào)率和漏報(bào)率等方面，深度學(xué)習(xí)模型（如CNN與Transformer模型）在復(fù)雜場(chǎng)景下的表現(xiàn)尤為突出。同時(shí)，YOLO目標(biāo)檢測(cè)在實(shí)時(shí)性和檢測(cè)精度方面也表現(xiàn)出較高的性能，適用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)任務(wù)。深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求較高，可能增加訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算成本。因此，未來研究可以探討如何通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)集、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、輕量化網(wǎng)絡(luò)模型等手段，進(jìn)一步提升模型的魯棒性和實(shí)用性。

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