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1系統(tǒng)概述

車載視頻監(jiān)控?cái)z像頭采集到車廂內(nèi)火災(zāi)煙霧圖像，火災(zāi)探測(cè)報(bào)警主機(jī)IPC通過視頻監(jiān)控系統(tǒng)局域網(wǎng)實(shí)時(shí)接收各車廂的圖像。并通過火災(zāi)煙霧探測(cè)算法檢測(cè)出火災(zāi)發(fā)生，由采集到煙霧圖像的攝像頭編號(hào)定位火源位置。將火警信息通過數(shù)傳電臺(tái)發(fā)送至附近車站。車站應(yīng)急照明疏散系統(tǒng)通過收到火警信息生成應(yīng)急疏散預(yù)案，點(diǎn)亮區(qū)間被的應(yīng)急照明燈和調(diào)整應(yīng)急標(biāo)志燈指示方向，并聯(lián)動(dòng)BAS系統(tǒng)區(qū)間送風(fēng)設(shè)備調(diào)整送風(fēng)方向，引導(dǎo)乘客安全疏散。其中地鐵列車火災(zāi)探測(cè)與定位是地鐵列車火災(zāi)探測(cè)報(bào)警系統(tǒng)的關(guān)鍵，因此地鐵列車火災(zāi)探測(cè)方法決定了系統(tǒng)性能。

2基于煙霧特征的地鐵列車火災(zāi)探測(cè)方案

煙為火始，通常情況下煙霧產(chǎn)生早于明火的出現(xiàn)。煙霧是火災(zāi)發(fā)生的前兆，也是火災(zāi)發(fā)生初期和不完全燃燒重要特征［9－10］。地鐵列車火災(zāi)由于新風(fēng)供給不足，產(chǎn)生不完全燃燒反應(yīng)，導(dǎo)致大量煙霧體產(chǎn)生。因此進(jìn)行煙霧探測(cè)有利于實(shí)現(xiàn)火災(zāi)的早期預(yù)報(bào)和人員的疏散。

2.1火災(zāi)煙霧的模糊特性

火災(zāi)時(shí)列車內(nèi)煙霧運(yùn)動(dòng)沿著車廂內(nèi)頂部向兩側(cè)運(yùn)動(dòng)，此時(shí)車廂頂部的攝像頭被煙霧“淹沒”，視頻監(jiān)控設(shè)備拍攝到的圖像為煙霧圖像。煙霧是由懸浮的固相和液相顆粒及材料加熱過程中產(chǎn)生的氣相物質(zhì)所構(gòu)成，具有使圖像的模糊特性，圖像中紋理和邊緣尖銳程度下降，亮度變化率減小?；馂?zāi)煙霧圖像的模糊特征在圖像頻域中就是高頻信息衰減，低頻信息增加，在圖像空域中是圖像的灰度(亮度)變化率減小。圖2中兩幅相同背景下拍攝的圖像，可以觀察到煙霧圖像使背景變得非常模糊，灰度變化沒有正常圖像明顯。實(shí)驗(yàn)表明由于火災(zāi)起因和燃燒物的不同，火災(zāi)煙霧顏色也不相同(主要分為白煙、灰煙和黑煙)，拍攝到的煙霧在灰度圖像里的灰度值也各不相同，但同一煙霧的圖像在光照相同時(shí)灰度值變化很小，而且煙霧濃度越大圖像變得越模糊，圖像的灰度變化率也越小。

2.2火災(zāi)煙霧探測(cè)算法

通過上面分析可知利用火災(zāi)煙霧模糊特性探測(cè)地鐵火災(zāi)是可行的?？梢罁?jù)圖像中高頻信息、邊緣信息，灰度變化減小判斷出火災(zāi)煙霧，常用高通濾波、小波變換等方法實(shí)現(xiàn)。但這些方法計(jì)算量大實(shí)時(shí)不夠好［9，12－13］，無法實(shí)現(xiàn)對(duì)車載視頻監(jiān)控系統(tǒng)12個(gè)攝像頭(8節(jié)列車有16個(gè))實(shí)時(shí)監(jiān)控。因此本文首次采用了空域灰度微分的方法來檢測(cè)煙霧圖像。利用火災(zāi)煙霧圖像灰度值變化率很小的特征，對(duì)圖像灰度值微分，如果圖像灰度微分在一個(gè)閾值內(nèi)則判定為火災(zāi)煙霧圖像。具體流程如下。(1)圖像的灰度化視頻采集的數(shù)字圖像在計(jì)算機(jī)中以RGB顏色模型存儲(chǔ)，彩色圖像灰度化是實(shí)質(zhì)是使RGB彩色圖像的三個(gè)基色分量值相等。灰度圖像每個(gè)像素用一個(gè)字節(jié)來表示，其表示顏色的種類為256種，即表示級(jí)別的范圍是0－255。從彩色圖像到為灰度圖的轉(zhuǎn)變可由下面公式得到。Y=0.30R+0.59G+0.11B其中，R為紅色分量，G為綠色分量，B為藍(lán)色分量。(2)圖像灰度微分對(duì)灰度圖像在水平和垂直方向求偏微分，微分值即為灰度變化率，由前面分析知其值小于一個(gè)閾值。其中f(x，y)表示像素(x，y)相對(duì)應(yīng)的灰度值。在數(shù)字圖像處理中微分用差分近似替換，煙霧圖像灰度差分值小于某一閾值。其中δ為火災(zāi)煙霧圖像灰度微分閾值，依據(jù)地鐵環(huán)境下火災(zāi)時(shí)煙霧圖像的灰度變化特征選取合適的δ值。(3)統(tǒng)計(jì)判斷分析地鐵列車不同時(shí)段正常圖像，圖像中不滿足(1)式的像素點(diǎn)數(shù)在一個(gè)范圍內(nèi)(N1，N2)，N1、N2值與δ選取有關(guān)。通過大量實(shí)驗(yàn)對(duì)相同背景的正常圖像和煙霧圖像(分辨率640*480)統(tǒng)計(jì)，在δ=10時(shí)，正常圖像中灰度微分大于δ的像素?cái)?shù)是煙霧圖像的50倍以上。因此當(dāng)統(tǒng)計(jì)圖像中不滿足(1)式的像素?cái)?shù)sum＜＜N2時(shí)，則判定圖像為火災(zāi)煙霧圖像。

3地鐵列車火災(zāi)探測(cè)報(bào)警系統(tǒng)

下面主要介紹地鐵火災(zāi)探測(cè)報(bào)警系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)過程，系統(tǒng)硬件在空間上可分為車載火災(zāi)探測(cè)報(bào)警設(shè)備和車站火警聯(lián)動(dòng)設(shè)備。

3.1車載火災(zāi)探測(cè)設(shè)備

車載火災(zāi)探測(cè)報(bào)警設(shè)備是由地鐵火災(zāi)探測(cè)報(bào)警主機(jī)、數(shù)傳電臺(tái)和車載視頻監(jiān)控系統(tǒng)組成?？紤]到地鐵列車內(nèi)空間有限且內(nèi)部結(jié)構(gòu)不允許輕易改動(dòng)，火災(zāi)探測(cè)報(bào)警主機(jī)采用小巧、堅(jiān)固的工控機(jī)(IPC)。將工控機(jī)接入車載視頻監(jiān)控系統(tǒng)的局域網(wǎng)，將數(shù)傳電臺(tái)通過串口線與主機(jī)相連。圖3為連接示意圖。車載視頻系統(tǒng)由前端攝像部分、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)和視頻監(jiān)控服務(wù)器組成。前端攝像部分有攝像頭和單路視頻服務(wù)器構(gòu)成，完成圖像的采集;網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)通過網(wǎng)線連接攝像部分和視頻監(jiān)控主機(jī)組成局域網(wǎng);視頻監(jiān)控主機(jī)將視頻圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示和存儲(chǔ)。視頻監(jiān)控主機(jī)在地鐵列車兩端司機(jī)室各有一臺(tái)，兩臺(tái)主機(jī)一個(gè)為主控一個(gè)為備用，可以通過程序切換。系統(tǒng)主機(jī)IPC通過網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)接入車載視頻監(jiān)控系統(tǒng)，在它上面安裝上視頻監(jiān)控軟件客戶端，可以與視頻監(jiān)控主機(jī)同步接收網(wǎng)絡(luò)上個(gè)攝像頭上傳的視頻圖像，安裝在IPC上的火災(zāi)探測(cè)算法軟件實(shí)時(shí)檢測(cè)收到的圖像是否為火災(zāi)煙霧圖像。在檢測(cè)到火災(zāi)時(shí)，數(shù)傳電臺(tái)通過串口接收IPC的火警信息，并發(fā)送給附近車站。

3.2車站火警聯(lián)動(dòng)設(shè)備

車站火警聯(lián)動(dòng)設(shè)備包括應(yīng)急照明疏散指示系統(tǒng)和BAS系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)設(shè)備。應(yīng)急照明疏散指示系統(tǒng)由一臺(tái)應(yīng)急照明控制器、若干集中電源和分配電裝置、若干消防應(yīng)急照明燈具和若干消防標(biāo)志燈具。應(yīng)急照明疏散指示系統(tǒng)通過在控制器中安裝一臺(tái)數(shù)傳電臺(tái)實(shí)現(xiàn)與車載火災(zāi)探測(cè)設(shè)備通信，同時(shí)通過RS485總線與BAS系統(tǒng)主機(jī)相連，實(shí)現(xiàn)收到火警信息時(shí)聯(lián)動(dòng)BAS系統(tǒng)控制區(qū)間送風(fēng)設(shè)備。如圖4示火警聯(lián)動(dòng)設(shè)備連接關(guān)系。

4實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證地鐵列車火災(zāi)探測(cè)報(bào)警系統(tǒng)的算法，在實(shí)驗(yàn)室模擬地鐵列車車廂火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)硬件平臺(tái)為雙核3.2GHzCPU，操作系統(tǒng)為WindowsXP，實(shí)驗(yàn)軟件采用LabVIEW2010設(shè)計(jì)的地鐵列車火災(zāi)探測(cè)報(bào)警仿真平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)檢測(cè)640*480分辨率圖像每幀時(shí)間20ms。在一個(gè)光源條件與地鐵列車基本相同的小房間內(nèi)，引燃塑料泡沫、樹葉、紙張、棉布等不同材質(zhì)以獲取濃度不同顏色不一的煙霧，采集六組視頻圖像作為測(cè)試樣本。圖5中6個(gè)視頻圖像集是煙霧和非煙霧圖像視頻，測(cè)試圖像為隨機(jī)抽取100幀圖像，火災(zāi)煙霧圖像灰度微分閾值δ=10。圖6中為仿真平臺(tái)測(cè)試界面，(a)圖為測(cè)試正常圖像，(b)圖為測(cè)試煙霧圖像界面。仿真平臺(tái)探測(cè)火災(zāi)煙霧時(shí)，火警指示燈變紅，并提示發(fā)送火警信息成功。通過下表統(tǒng)計(jì)可以看出，本文地鐵火災(zāi)探測(cè)算法能夠準(zhǔn)確檢測(cè)出地鐵火災(zāi)煙霧，具有較高的實(shí)用價(jià)值和應(yīng)用前途。

5結(jié)束語

本文首次提出利用煙霧圖像的模糊特性通過圖像空域微分探測(cè)地鐵火災(zāi)，填補(bǔ)該領(lǐng)域的技術(shù)空白。本課題研發(fā)的地鐵列車火災(zāi)識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)具有探測(cè)可靠性高、系統(tǒng)硬件構(gòu)成簡單，設(shè)計(jì)成本低安裝使用方便等特點(diǎn)，有很強(qiáng)的開發(fā)利用價(jià)值。在基于地鐵車載視頻系統(tǒng)和站臺(tái)應(yīng)急照明疏散系統(tǒng)中可以很方便的擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)火災(zāi)的探測(cè)與報(bào)警功能。

作者：陳文輝，張述杰單位：沈陽航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院