趙麗宏 付雪 肖博宇 張延文

摘? 要：為解決森林火災(zāi)煙霧檢測過程中受外界干擾且由于煙霧存在多種靜、動態(tài)特性導(dǎo)致識別難度高的問題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)煙霧視頻探測算法提取可疑區(qū)域特征并進行模式分類，進而檢測出火災(zāi)煙霧。實驗結(jié)果表明：該算法在各種視頻場景下均具有良好的煙霧識別性能，并能與滅火裝置通信對初期林火進行撲滅，為森林火災(zāi)探測撲救裝備的智能化、高效化提供了新思路。

關(guān)鍵詞：CNN;運動目標(biāo)檢測;數(shù)據(jù)增強;森林火災(zāi)

中圖分類號：TP391? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

近年來，森林火災(zāi)頻發(fā)使森林面積銳減，嚴(yán)重破壞了森林結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致森林生態(tài)系統(tǒng)失去平衡，研究火災(zāi)高效檢測方法已刻不容緩?；馂?zāi)初期是由陰燃過渡到火焰階段的，檢測煙霧可有效監(jiān)測火情。Toreyin提出基于能量的煙霧檢測法，但在環(huán)境亮度持續(xù)變化時，這種方法效果不佳，Yuan認(rèn)為現(xiàn)場燃燒生熱而導(dǎo)致煙霧自下而上運動，是煙霧區(qū)別于其他物體的主要動態(tài)特征，但此法不適用于漂移現(xiàn)象。該文提出了一種基于CNN的視頻火災(zāi)煙霧探測算法，對所獲取視頻圖像進行運動目標(biāo)檢測以確定可疑煙霧區(qū)域，自動提取可疑區(qū)域的特征并進行模式分類，進而檢測出火災(zāi)煙霧。

1 運動目標(biāo)檢測

圖像中心像素點的6個紋理直方圖各自所占權(quán)重為wk，權(quán)重之和為1。由于采集到的第一幀圖像往往干擾因素少，所以將第一幀圖像看作初始背景模型。將當(dāng)前楨像素點的紋理直方圖Vt依次與初始模型比較，計算它們相似度Pk，滿足下式的前b個直方圖為背景模型，后6-b個為前景模型。

（1）

式中，wk，t+1為更新后t+1時刻第k個紋理直方圖所占權(quán)重 ，T為權(quán)值判斷閾值。

計算Vt與b個背景直方圖的相似度進而確定它為背景的概率PB。

（2）

式中，PB為Vt是背景的概率，Pk 為當(dāng)前幀與前模型的相似度，wk，t為t時刻第k個紋理直方圖所占權(quán)重。

應(yīng)用基于圖像塊的LBP紋理建模法檢測可疑煙霧區(qū)域，可以有效地降低光照產(chǎn)生的影響，并且將檢測速度提高到160 ms/幀，滿足及時性要求。

2 基于CNN進行的特征提取與分類

CNN接收可疑煙區(qū)圖像后，通過卷積層、池化層、完全連接層進行處理，每一層的輸出結(jié)果表征輸入圖像的不同特征，隨著處理層的深入，表征的特征也趨于復(fù)雜化，最終映射到目標(biāo)上即可檢測煙霧。將網(wǎng)絡(luò)的順向過程稱為前饋傳播，將誤差運算和權(quán)重更新的過程稱為反饋傳播。

設(shè)計CNN模型由12層組成，包括輸入層input，5個卷積層C1、C3、C5、C6、C7，3個池化層S2、S4、S8，2個全連接層FC9、FC10以及進行二分類后的輸出層。為方便檢測，將輸入圖像大小固定為227×227×3。輸入可疑煙區(qū)圖像后，卷積層C1用48個能作為煙霧低級特征標(biāo)識的11×11×3的卷積核進行卷積操作。激活映射的大小Bs為：

（3）

式中，Bi為輸入圖像大?。ㄆ渌矸e層輸入為上一層的輸出），Bh為卷積核大小，s為步幅。通常還需對激活映射利用ReLU函數(shù)進行非線性化處理，以此來提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。

C3利用5×5的卷積核對S2進行步幅為1的處理時，為保留更多低級特征信息及保持圖像維度，通常進行零填充，此操作后的激活映射大小為：

（4）

式中，p為零填充個數(shù)，Bi為輸入圖像大?。ㄆ渌矸e層輸入為上一層的輸出），Bh為卷積核大小，s為步幅。

CNN中各項參數(shù)都是人為隨機初始化設(shè)定的，卷積核的權(quán)重?zé)o法反應(yīng)煙霧的靜態(tài)或動態(tài)特征，所以加入反饋傳播。其每進行一個周期，都包括誤差計算即找出卷積核中影響檢測的參數(shù)，以及權(quán)重更新即更改參數(shù)以期得到最優(yōu)的檢測效果。

3 實驗結(jié)果分析

在前饋傳播過程中，為彌補數(shù)據(jù)集稀缺的不足，在訓(xùn)練過程中采用微調(diào)達(dá)到數(shù)據(jù)增強，在參數(shù)隨機初始化和微調(diào)后，損失函數(shù)值和準(zhǔn)確率與迭代次數(shù)的關(guān)系如圖1所示。

3.1 不同類型煙霧測試效果

將4種類型圖像輸入CNN模型測試其識別率、誤測率及準(zhǔn)確率，結(jié)果見表1。

可疑煙區(qū)圖像經(jīng)5個卷積層、3個池化層及2個全連接層的CNN處理后，對4種煙霧識別率均在98%左右，且誤測率也較低，同時能達(dá)到99%左右的準(zhǔn)確率，相比于以往的GoogLeNet及其他特征識別與分類方法更適合森林火災(zāi)煙霧探測。

4 結(jié)語

該文提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻火災(zāi)煙霧探測法，并用建立的模型對多類型煙霧進行測試。首先，應(yīng)用背景減除法結(jié)合LBP紋理建模提取可疑煙霧區(qū)域。其次，將可疑煙區(qū)圖像預(yù)處理后輸入CNN模型，其間先采用微調(diào)來優(yōu)化訓(xùn)練過程，然后經(jīng)過各層處理及最后的二分類進行煙霧與否的判別。最后對損失函數(shù)值及準(zhǔn)確率隨迭代次數(shù)的關(guān)系進行實驗，同時測試CNN模型對不同類型煙區(qū)識別率、誤報率和準(zhǔn)確率來判別其性能。實驗結(jié)果表明：該文設(shè)計的系統(tǒng)能夠?qū)﹃幦茧A段煙霧準(zhǔn)確識別，在森林防火領(lǐng)域有較好的前景。

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