计算机视觉在防火领域的应用方法综描

计算机视觉在防火领域的应用方法综述

Chen等人2001年提出了一种带有大空间遥控火灾监控器的自动火灾搜索和扑灭系统。他们利用计算机视觉原理通过固定在火警监视室末端的一台CCD摄像机进行火灾搜索。搜索过程中CCD摄像机的位移和枢转角是计算火灾空间坐标的基本参数。一旦确定了火的方向和距离，便可以根据水压计算出火情监测器的水平枢转角和垂直高度。寻火精度适合实际使用，灭火效果令人满意。实验结果表明他们的系统对于大型空间（例如大型博物馆，展览场所和仓库）非常有用。

Li等人考虑了基于行为的仿真系统，该系统可在疏散程序的约束下对建筑物中高密度人群的移动进行建模。基于行为模拟模型，实现了人类对火灾事件反应的逼真的原型模拟，包括针对消防法规的合规的行为以及诸如紧急恐慌和疏散延迟之类的不合规的行为在高质量的可视化和实时交互式3D虚拟环境中。他们证明了基于行为的建模方法是有效的，并且适合于在虚拟环境中模拟大量代理组，以开发基于虚拟现实的应急培训和安全评估系统。

在Merino等人中提出了一种通过一系列异构UAV进行协同火灾探测的框架。他们使用计算机视觉技术从红外和可见图像以及由无人机和无人机上的摄像头和其他传感器提供的其他数据中检测并定位火灾。他们通过几种无人机提出的方法可以减少火灾探测中的不确定性，并提高火灾定位的准确性。此方法已在COMETS multi-UAV项目中开发。

Ebert和Shipley提出了一种基于计算机视觉的火灾探测系统。该算法基于火灾的颜色和运动属性，分析火灾强度的时间变化，并将火灾的空间颜色变化和火灾趋势分组到一个中心点。他们提出的火灾检测算法包括五个步骤（1）使用累积时间导数矩阵来检测具有高频亮度闪烁的区域，（2）对最终累积在累积颜色矩阵中的每一帧进行火灾颜色分析（3）如果将火色运动区域紧密放置，则将其扩展以合并起来，然后针对（4）时间变化和（5）空间变化分析满足先前三个条件的区域。所提出的方法为在各种情况，照明条件和环境中检测所有类型的不受控制的火灾提供了效率。

Martinez-de Dios等人介绍了基于计算机视觉技术的森林火灾感知。他们提出的系统可计算火灾的3D感知模型，还可用于可视化远程计算机系统中的火灾演变。该系统集成了来自视觉和红外摄像机的图像处理。它应用了涉及遥测传感器和GPS的传感器融合技术。此方法的主要结果是系统针对潜在错误源的鲁棒性，可以通过使用补充信息来执行此错误，补充信息由几种类型的摄像头（可见光和红外光）在不同位置提供。

五、结论

大多数研究致力于住宅或室外区域的火灾探测，而少数研究指出，他们提出的方法能够在两种环境中探测火灾。实际上，可以通过一种方法在两种环境中进行火灾探测但价格昂贵，因为它使用了昂贵的传感器组合。因此，研究人员通过结合计算机视觉技术专注于单独的火灾探测。使用机器视觉技术开发用于监视和早期火灾探测的低成本无线传感器系统的工作。计算机视觉中所提出的算法利用颜色，面积增加和强度闪烁等特征来及早发现火灾。火灾检测具有评估环境因素及其影响以及快速火灾探测及其相互作用的能力。

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