自主创新本科生项目火灾探测技术研究申报书

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1、1项目背景及研究意义1.1项目背景社会生活中，火灾是威胁公共安全、危害生命财产的主要灾害之一，它给人类社会造成过不少生命财产的严重损失，是世界各国人民面临的一个共同的灾难性问题。在城市化进程日益加快的今天，高层建筑和大型商场如雨后春笋般出现在城市的许多角落，由于人口的密集，财产的集中，其消防安全问题就显得十分重要。然而，由于设计和预警系统的不完善，近年来国内特大火灾事故仍时有发生，2015年1月2日哈尔滨仓库“火烧连营”，2014年1月11日香格里拉古城“付之一炬”，湖南常德市批发市场“12·21

2、”特大火灾事故的惨痛教训使得大家更加认识到，构建完备的火灾预警系统迫在眉睫。对于伴随中部崛起而快速发展的武汉市来说，大型物流仓库、会展展馆、商场影院以及拥有世界最多学生的武汉各大高校等防火重点单位，一旦发生火灾，只有在第一时间预警并及时扑灭火灾才能尽最大可能保障生命财产的安全，减少损失。随着社会生产力的发展，社会财富日益增加，火灾损失上升及火灾危害范围扩大的总趋势是一个客观规律。据联合国世界火灾统计中心提供的资料显示，发生火灾的损失，美国不到7年翻一番，日本平均16年翻一番，中国平均12年翻一番;

3、全世界每天发生火灾1万多起，造成数百人死亡。因此，研制火灾预警系统，对火灾进行实时有效监控，把火灾造成的损失减小到最小程度是火灾防治技术领域的重点研究内容。然而现在火灾探测技术的误报率较高，因此迫切需要在火灾探测技术方面进行进一步的研究。1.1.1传统火灾探测方法1847年美国牙科医生Chmmjne和缅因大学教授Famnr研制出了世界上第一台用于城镇火灾报警的发送装置，1890年英国研制成功了第一个感温式火灾探测器，国外已经有了一百五十多年的火灾自动探测报警技术的研究。传统火灾探测方法中最常用的有

4、两大类，即感温探测和感烟探测。利用感温或感烟探头，提取温度或烟雾信号，利用简单的算法来判断有无火灾的发生。相对于感温探测而言，感烟探测有利于较早发现火警，所以在传统火灾监控系统中，感烟探测器的使用占绝大多数。传统火灾探测系统结构简单并易于实现，所以已经得到广泛的应用。但是无论感温还是感烟监控系统，都难以做到火灾的早期预报。另外在大空间环境下(如商场、仓库等)，由于感温感烟探头的参数受到限制，误报率比较高。此外，感温感烟探头与周围环境直接接触，从而不适于在较恶劣(潮湿、多粉尘)的环境下使用。因此这些

5、探测系统的性能还不能满足大空间火灾探测的需要，需要进一步研究新的火灾探测方法。1.1.2基于图像处理的火灾预警技术的研究背景传统的火灾预警系统一般基于红外传感器和烟雾传感器，但在室外仓库和大型室内仓库等大空间场合的火灾预警中，上述传感器信号变得十分微弱，即使是高精度的传感器也会由于种种干扰噪声而无法工作．为解决此类场合的火灾报警问题，国外某些公司在九十年代初提出用紫外波段的图像传感器进行中远距离的火焰检测，并推出了相应产品，但这类系统并不具有自动识别的功能，模块也不具有可重构性，而且火焰的识别方法

6、简单，识别误报率较高。[1]基于图像处理的火灾预警技术，是一种以计算机为核心，结合光电技术和计算机图像处理技术研制而成的火灾自动监测预警系统，通过对普通视频影像进行处理实现火灾自动报警的功能。火灾图像探测方法，是一种基于数字图像处理和分析的新型火灾探测方法。它利用摄像头对现场进行监视，同时对摄得的连续图像由图像采集卡转换为数字图像输入计算机，不断进行图像处理和分析，通过早期火灾火焰的形体变化特征来探测火灾．目前国内外对这种新的火灾探测技术开展了深入研究。火灾中的燃烧过程是一个典型不稳定过程。由于可

7、燃物、几何条件、环境和气候的影响，火灾过程要比一般动力装置中的燃烧过程更为复杂。同时，火灾现场存在各种干扰因素，如阳光、照明灯等。图像型火灾探测方法立足于早期火灾火焰的基本特性，可以排除各种干扰，使火灾探测快速、可靠。[2]1.1.3国内外研究现状目前国内外对这种新的火灾探测技术开展了深入研究。文献[3]和文献[4]提出了一种“视频火灾探测”方法，利用多个温敏探头将火灾现场的温度幅度和分布信息转化为灰度信息，用黑白摄像头采集灰度信息进行处理，实现火灾的定位并可计算出火灾的热释放速率。文献[5]提出

8、基于火灾发生概率与模糊聚类分析相结合的烟气模式分类的思想，利用烟气自身多参数特征的特点，形成了多参数特征的火灾图像探测方法。文献[6]对早期火灾烟雾的颜色特性和形体变化特性作了系统的分析，提出一种彩色图像的烟雾的检测算法，并用常规的图像处理方法实现了完整的火灾图像探测系统。在科学技术迅猛发展的今天，国外各大公司和科研机构的火灾探测技术也相应的快速发展，例如，Bosque公司的BSDS系统采用红外和普通摄像机的双波段监控，在准确识别森林火灾的同时还可以区别其他现象的干扰，误报率很低。