吳兆明，鄭嫦娥，上官曉銳

(1.南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，電子信息工程學(xué)院，江蘇南京　211188；2.北京林業(yè)大學(xué)，北京　100083； 3.芝加哥州立大學(xué)，芝加哥　 IL 60628)

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·技術(shù)方法·

基于紅外圖像的林火識(shí)別方法及實(shí)現(xiàn)*

吳兆明1※，鄭嫦娥2，上官曉銳3

(1.南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，電子信息工程學(xué)院，江蘇南京211188；2.北京林業(yè)大學(xué)，北京100083； 3.芝加哥州立大學(xué)，芝加哥 IL 60628)

森林火災(zāi)是一種突發(fā)性強(qiáng)、破壞性大且處置救助較為困難的自然災(zāi)害，會(huì)對(duì)森林、森林生態(tài)系統(tǒng)和人類帶來一定危害和損失。早期的林火判別多基于溫度、煙霧以及24小時(shí)圖像監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)，主觀性強(qiáng)，標(biāo)準(zhǔn)單一，且誤報(bào)率高。如何快速發(fā)現(xiàn)林火目標(biāo)并及時(shí)報(bào)警撲滅，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)之一。文章基于紅外熱像儀，對(duì)大量森林背景及模擬林火狀態(tài)進(jìn)行了圖像和溫度數(shù)據(jù)的采集，首次提出了基于溫度標(biāo)準(zhǔn)差方法進(jìn)行熱源識(shí)別的概念，得出了不同地點(diǎn)、不同時(shí)間段森林背景的溫度標(biāo)準(zhǔn)差分布，以及明火溫度在各階段的波動(dòng)范圍，為林火的預(yù)防和監(jiān)測(cè)提供了重要依據(jù)。同時(shí)，通過對(duì)干擾源進(jìn)入前后的紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理和分析，對(duì)比目標(biāo)熱源的像素面積變化率及其圓形度，即可準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)部分干擾熱源的排除。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，將此基于紅外圖像的熱源初判原則與干擾源排除的規(guī)律應(yīng)用于林火監(jiān)測(cè)，方法簡(jiǎn)單有效，準(zhǔn)確率高，對(duì)降低森林火災(zāi)的發(fā)生率，提高社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益有著重要的作用。

林火紅外圖像火源識(shí)別溫度標(biāo)準(zhǔn)差預(yù)處理

0　引言

森林資源是自然生態(tài)環(huán)境中不可或缺的一部分，同時(shí)也是調(diào)節(jié)氣候、改善人類生存環(huán)境的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)發(fā)布的《2015年世界森林資源評(píng)估報(bào)告》顯示，世界森林面積仍在減少，森林占全球土地面積的比例已從1990年的31.6%(41.28億hm2)下降至2015年30.6%(39.99億hm2)。影響森林資源的因素有很多，包括水土流失、土地沙漠化等，但破壞最為嚴(yán)重的應(yīng)屬森林火災(zāi)。據(jù)《2015年中國(guó)林業(yè)發(fā)展報(bào)告》顯示， 2014年，全國(guó)共發(fā)生森林火災(zāi)3 703起，其中一般森林火災(zāi)2 080起、較大森林火災(zāi)1 620起，全國(guó)森林火災(zāi)受害森林面積達(dá)1.911 0萬(wàn)hm2[1-2]。由此可見，預(yù)防和監(jiān)測(cè)森林火災(zāi)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)信息精確化和智能化的研究仍需進(jìn)一步深入。

傳統(tǒng)的林火監(jiān)測(cè)方式有人工瞭望臺(tái)、飛機(jī)巡航、衛(wèi)星監(jiān)測(cè)等，但這些方式大都依靠人工經(jīng)驗(yàn)，準(zhǔn)確率低，且易于受自然環(huán)境及干擾物的影響，監(jiān)測(cè)效果一般。隨著信息智能化及微處理技術(shù)的發(fā)展，森林火災(zāi)的探測(cè)系統(tǒng)及內(nèi)部火災(zāi)檢測(cè)算法的研究都取得了突出的進(jìn)展。“森林衛(wèi)士365”為我國(guó)海普公司提出的一套森林防火的全面解決方案[3]，它通過圖像識(shí)別及3D GIS技術(shù)，在林間鋪設(shè)高清無線視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)監(jiān)控森林狀態(tài)，對(duì)火災(zāi)預(yù)防有較重要的現(xiàn)實(shí)意義。文獻(xiàn)[4]結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析火災(zāi)圖像形體特征的動(dòng)態(tài)變化，減少干擾誤差，提高火災(zāi)識(shí)別圖像的信噪比。文獻(xiàn)[5]對(duì)紅外圖像進(jìn)行分割及多特征綜合識(shí)別，通過RGB色彩飽和度的判斷，提高火焰識(shí)別的精確度。

由于紅外成像技術(shù)不受氣候和能見度的影響，且體積小、功耗小[6]，文章將重點(diǎn)研究利用紅外熱成像儀進(jìn)行火災(zāi)的快速識(shí)別方法。通過分析火源在不同階段的紅外成像，以及干擾物引起的面積和圓形度等特征變化，得出林火識(shí)別的一般規(guī)律。

1　紅外圖像中火源識(shí)別方法

1.1火源識(shí)別原理

森林火災(zāi)的預(yù)防要比撲滅重要得多，因此，如何快速識(shí)別火源，對(duì)減少環(huán)境危害及人類生產(chǎn)服務(wù)有著重要的意義。在林火監(jiān)測(cè)時(shí)，大多數(shù)情況下紅外熱成像儀反饋的是無火時(shí)的森林背景視頻。如何能從紅外視頻流中快速識(shí)別出火源是快速識(shí)別林火的關(guān)鍵。正常情況下，一切物體都會(huì)輻射紅外線，紅外輻射的物理本質(zhì)是熱輻射，熱輻射的程度主要由物體的溫度所決定，溫度越高輻射出的紅外線越多，紅外輻射的能量就越強(qiáng)[7]。而紅外輻射正常肉眼不能看出，需要將紅外光信號(hào)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)進(jìn)行處理，具體的檢測(cè)系統(tǒng)如圖1所示。

圖1　紅外信號(hào)處理過程

圖1中顯示紅外信號(hào)到最后的顯示需要進(jìn)過光信號(hào)到模擬信號(hào)的轉(zhuǎn)化，然后模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)顯示。在這個(gè)過程中，設(shè)置有模擬信號(hào)處理過程，主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)光信號(hào)的放大處理，然后經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊實(shí)現(xiàn)圖像顯示。一般情況下，林區(qū)森林背景溫度較均勻，一般在40～60℃； 而林間可燃物產(chǎn)生的火焰溫度為600～1 200℃，且林火溫度遠(yuǎn)高于周圍環(huán)境溫度[8-9]。因此，該文提出利用有火與無火時(shí)熱紅外圖像溫度標(biāo)準(zhǔn)差的不同進(jìn)行林火識(shí)別。

1.2森林背景的溫度特征分析

森林中以樹木為主，在其吸收太陽(yáng)能的同時(shí)，也會(huì)向外輻射大量熱量。為了獲得熱紅外圖像中森林背景的溫度特征，該文通過大量實(shí)驗(yàn)，提取了不同環(huán)境、不同時(shí)間的森林背景紅外圖像，計(jì)算并分析其溫度場(chǎng)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。該文一共采集了80幅森林背景紅外圖像及溫度數(shù)據(jù)，采集地點(diǎn)分別在校園內(nèi)、奧林匹克森林公園、百望山森林公園、頤和園、鷲峰森林公園，采集時(shí)間包括早上、中午和晚上，并針對(duì)不同地形、不同時(shí)間對(duì)森林背景進(jìn)行了拍攝，如圖2。

圖2　不同地理環(huán)境的森林背景紅外圖像

圖3　80幅森林背景圖的溫度標(biāo)準(zhǔn)差

由圖3可知，在森林中，不同地點(diǎn)、不同時(shí)間段的森林背景溫度標(biāo)準(zhǔn)差比較穩(wěn)定，主要處于1～8之間。

1.3火源溫度特征分析

為了確定林火識(shí)別的判據(jù)，不僅要通過大量實(shí)驗(yàn)來發(fā)現(xiàn)森林背景的溫度隨時(shí)間和地形的變化規(guī)律。更重要的是要發(fā)現(xiàn)在具有林火情況下紅外圖像的溫度分布規(guī)律。這樣便可以根據(jù)森林背景溫度分布規(guī)律與具有林火時(shí)的溫度分布規(guī)律來正確制定識(shí)別判據(jù)。

按照溫度隨時(shí)間的變化規(guī)律，火災(zāi)可以分為4個(gè)階段：初起階段、全面發(fā)展階段、衰減熄滅階段、余火階段，在前3個(gè)階段中均有明火出現(xiàn)。該文通過實(shí)驗(yàn)總結(jié)了在具有明火情況下溫度的分布特性及其變化規(guī)律。林火實(shí)驗(yàn)時(shí)實(shí)驗(yàn)對(duì)象為林間混合物，在不同時(shí)間里共進(jìn)行了4次明火實(shí)驗(yàn)，其中包括點(diǎn)一堆火以及先后點(diǎn)兩堆火，獲得了大量視頻及紅外圖像，計(jì)算了各明火階段的溫度標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)，并做了相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)，如圖4d。

圖4　各階段明火紅外圖像

由圖4可知，在有明火的情況下：紅外圖像中的溫度波動(dòng)范圍保持在一個(gè)較大范圍內(nèi)，其溫度標(biāo)準(zhǔn)差為50～180之間，即使明火初起階段和明火衰減熄滅階段也保持在50～80的范圍之內(nèi)。對(duì)明火各階段紅外圖像數(shù)據(jù)處理后，不能忽略對(duì)余火紅外圖像的處理。因?yàn)橛嗷痣m然在可見光圖像中看不出其熱特征，但利用紅外圖像觀察時(shí)卻能發(fā)現(xiàn)其仍為明顯的熱源，而且中心溫度很高。所以，做了10組余火階段的紅外實(shí)驗(yàn)來分析歸納余火的溫度分布規(guī)律。

根據(jù)圖5中實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，即使可見光圖像中沒有火焰的存在，余火的內(nèi)部溫度仍非常高。整幅紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差值分布在40～70之間，這與森林背景溫度數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差值也有一定的差距。

1.4基于溫度標(biāo)準(zhǔn)差的林火識(shí)別判據(jù)

綜上所述，可以得出如下林火識(shí)別的判據(jù)：如果整幅紅外圖像的溫度標(biāo)準(zhǔn)差分布在0～10之間，基本可以判定該幅紅外圖像中沒有火源； 如果整幅紅外圖像的溫度標(biāo)準(zhǔn)差分布在40～180之間，可以初步判定該幅紅外圖像中有火源存在。判別規(guī)則如表1所示。

表1　各階段紅外圖像溫度標(biāo)準(zhǔn)差分布

無火源起初階段全面發(fā)展階段余火階段0～1050～8080～18040～70

圖5　余火階段數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

2　干擾熱源的排除

當(dāng)發(fā)生火災(zāi)時(shí)，受周邊自然環(huán)境的影響，火源的特征變化較不穩(wěn)定，例如火焰燃燒的溫度、火勢(shì)擴(kuò)散的面積、燃燒的形狀、輻射的強(qiáng)度等都不確定，這對(duì)分析紅外圖像的特性有較大的難度。森林中環(huán)境復(fù)雜，存在各種干擾熱源，比如動(dòng)物的出沒，闊葉或者玻璃等對(duì)太陽(yáng)光的反射等，這會(huì)引起整幅圖像溫度標(biāo)準(zhǔn)差的變化。該文主要討論人出沒以及物體反光這2個(gè)最常見的干擾因素并提出判據(jù)排除干擾。如何針對(duì)紅外圖像，區(qū)分火源和不必要的干擾，也是該文研究的重點(diǎn)之一。該文將著重討論人出沒以及物體反光這2個(gè)最常見的干擾因素，著重分析這2種干擾在紅外圖像中受影響的面積及圓形度變化率，以此提出判據(jù)排除干擾。

2.1圖像預(yù)處理

攝像頭檢測(cè)到的森林背景在經(jīng)紅外成像系統(tǒng)傳輸后，形成的圖像中存在一定的噪聲及非線性偏移，這就要求我們對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理操作，該步驟一般可分為增強(qiáng)、分割和濾波，具體如圖6所示。

圖6　火焰圖像預(yù)處理

圖6a為原紅外圖像。利用溫度數(shù)據(jù)，利用前景與背景的灰度差值設(shè)定閾值，成功將原圖變?yōu)槎祱D像，并從背景中分割出火焰，如圖6b。因?yàn)榉指顖D形的數(shù)據(jù)不連續(xù)性，為了填充火焰內(nèi)細(xì)小孔洞、連接斷開的火焰輪廓，需要進(jìn)行形態(tài)分析，對(duì)圖像進(jìn)行開閉運(yùn)算，平滑其邊界的同時(shí)并不明顯改變其面積，處理結(jié)果如圖6c。最后，圖6d是通過腐蝕函數(shù)來對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行平滑處理，去除不必要的像素點(diǎn)，使得圖像能接近火焰實(shí)質(zhì)，大大提高火焰面積計(jì)算的準(zhǔn)確率。

2.2干擾熱源的排除

2.2.1人或動(dòng)物干擾

人或動(dòng)物進(jìn)入紅外熱成像儀視場(chǎng)之后，其面積波動(dòng)范圍很小。然而，火焰在燃燒的整個(gè)階段，其面積、方向、尖角數(shù)量等不斷變化。因此，當(dāng)人或動(dòng)物進(jìn)入視場(chǎng)之后，只需計(jì)算其一段時(shí)間內(nèi)的面積，分析其面積變化大小，再和火焰的面積變化相比，便可以判定并排除這類干擾熱源。

圖7　相鄰幀人物干擾分割

圖8　人體面積變化趨勢(shì)　　　　　　　　　　　　　　　 圖9　燃燒過程火焰面積變化

由圖8和圖9對(duì)比可知，在一段時(shí)間內(nèi)，人在紅外圖像中內(nèi)的面積變化很小，像素點(diǎn)變化不超過100，而火焰燃燒時(shí)的面積變化超過2 000像素，遠(yuǎn)大于人的像素變化。所以，當(dāng)目標(biāo)熱源的面積變化率隨時(shí)間變化很小時(shí)，便可以判定其不是火源。

2.2.2反光物體干擾

森林中許多物體都能反射光線，當(dāng)反射太陽(yáng)光的物體進(jìn)入熱像儀視野時(shí)，整幅圖像的溫度標(biāo)準(zhǔn)差會(huì)提高很多，將對(duì)火源判別造成一定干擾。樹葉、玻璃等反光物體的圓形度較大，且基本不隨時(shí)間變化； 而火焰在燃燒過程中面積變化大，尖角特征明顯，且輪廓不斷變換。因此，利用圓形度可以有效排除圓形物體反射光造成的干擾。圓形度是表征物體形狀的復(fù)雜程度，其計(jì)算公式為[10-12]：

其中u為圓形度，L為周長(zhǎng)，s為可疑區(qū)域的面積。

圖10　反光鏡子圖像

圖11　圓形度對(duì)比

由圖10 和圖11可知，圓形物體或者比較有規(guī)則的物體其圓形度維持在0.8～1之間。不管在何種燃燒階段，燃燒火焰的圓形度都維持在0.1～0.3之間。因此，當(dāng)目標(biāo)熱源的圓形度處于0.8～1之間時(shí)，可以判定其屬于干擾熱源。

3　結(jié)論

該文利用紅外熱像儀進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，包括林火模擬實(shí)驗(yàn)以及不同森林背景的紅外圖像采集實(shí)驗(yàn)。首次提出了溫度標(biāo)準(zhǔn)差的熱源初判判據(jù)，可以有效進(jìn)行熱源初判； 當(dāng)溫度標(biāo)準(zhǔn)差在(0， 10)范圍內(nèi)，都屬于正常無林火狀態(tài)，若該值高于10，處于(50， 180)范圍內(nèi)，則屬于明火階段，需要立即采取滅火措施。該文在對(duì)林火紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理的同時(shí)，也著重分析了干擾熱源的排除依據(jù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，當(dāng)目標(biāo)熱源的面積變化率隨時(shí)間變化很小，或其圓形度處于0.8～1之間時(shí)，可判定其屬于干擾熱源。以上研究結(jié)論對(duì)增強(qiáng)林火監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率有一定參考意義，但在紅外圖像處理的算法以及干擾特征多樣性方面還有待深入研究。

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IMPLEMENTATION OF FOREST FIRE RECOGNITION BASED ON INFRARED IMAGE*

Wu Zhaoming1※，Zheng Change2，Shangguan Xiaorui3

(1.Department of Electrical & Information Engineering，Nanjing Communications Institute of Technology，Nanjing， 211188，China；2.Beijing Forestry University，Beijing 100083，China； 3.Chicago State University，Chicago IL 60628，America)

Forest fire is a kind of natural disaster which happens suddenly, had strongly destructive power, and difficult to handle with. It can bring huge harm and loss to the ecosystem and human production and development, and becomes one of the hottest research issues on how to find the forest fire timely, sound the alarm and extinguish the fire. Based on large amount of experiments about forest environment and forest fire by the infrared thermography, this paper firstly provided a method using standard deviation of temperature to distinguish heat source. Furthermore, it excluded some kind of interference heat sources according to their area changing ratio and circularity. The experiment results showed that the conclusions and rules to monitor forest fire were simple and effective, and can be applied to the practical environment with great accuracy.

forest fire; infrared images; fire source identification; standard deviation of temperature; pretreatment

10.7621/cjarrp.1005-9121.20160803

2016-03-01

吳兆明(1976—)，男，江蘇鹽城人，副教授、學(xué)院院長(zhǎng)。研究方向：計(jì)算機(jī)信號(hào)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用。Email：wuzhaoming1976@163.com

TP391.41；F307.2

A

1005-9121[2016]08-0021-07

*資助項(xiàng)目：國(guó)家自然基金資助項(xiàng)目“微小型投擲式林火余火探測(cè)機(jī)器人群體的監(jiān)測(cè)方法研究”(31200544)； 高等學(xué)校學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20110014120012)； 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(YX2013-14)