鄭偉 鄭詩印 李森林

摘 要：因為煙霧比火焰更早出現，因此及時發(fā)現火災煙霧極為關鍵，其對火災蔓延具有良好的控制作用，設計完善的火災煙霧監(jiān)控系統(tǒng)是21世紀的一種必然趨勢。本文圍繞火災煙霧監(jiān)控系統(tǒng)的相關內容展開研究，以期為該領域提供一定參考。

關鍵詞：深度學習;火災煙霧;監(jiān)控系統(tǒng)

1傳統(tǒng)火災探測方式

從傳統(tǒng)火災探測方式的角度分析，其主要涵蓋了兩方面的內容，其一是感溫探測;其二是感煙探測[1]。感溫火災的原理并不復雜，操作過程也十分簡單，具有很強的適用性，但是如果溫度與溫度傳感器產生聯系時，表明火災已發(fā)展至第三階段，無論是人員，還是財務，均受到嚴重的不利影響，因此，感溫火災探測器無法實現早期探測的目標。在火勢較小時，感煙火災探測器能夠探測到煙霧，但如果某環(huán)境的空間較大，那么感煙火災探測器想要發(fā)出警報必須以足夠的煙霧濃度為前提條件，否則，將無法發(fā)出警報[2]。

2火災煙霧監(jiān)控系統(tǒng)需求分析

在主頁面中，監(jiān)視人員可以清晰看到每個區(qū)域的監(jiān)控畫面，調出想要查看的往期錄像，實時查詢日志信息，針對故障設備信息進行多角度、多方位的分析，將其統(tǒng)計完整 [3]。（1）監(jiān)視人員：監(jiān)視人員登錄：在登錄系統(tǒng)中輸入正確的賬號密碼即可登錄成功。實時監(jiān)控查看：在查看監(jiān)控的過程中并不局限，可以了解到各個區(qū)域的畫面，在查看頁面的階段里有兩種選擇方法，即特定區(qū)域和電視墻投影。往期錄像管理：針對往期視頻進行查看的過程中，可通過地點與時間來完成。警告日志管理：將相應的警告信息體現在日志之后，監(jiān)視人員能夠及時了解到哪個地點出現了異常情況。（2）管理員：實時監(jiān)控查看：與監(jiān)視人員功能并沒有明顯的差異性。往期錄像管理：管理員不僅具有查看視頻的權限，同時還具有整理視頻的權利。用戶權限管理：針對用戶賬戶進行刪除與建立，分配用戶權限。設備故障管理：將設備日志管理作為主要的應用手段，準確認識到監(jiān)視人員匯報的設備信息存在的不足之處，從而開展處理工作[4]。警告日志管理：將全部監(jiān)視人員的警告日志進行歸納整理。操作日志：將各個管理人員操作的實際情況進行完整記錄。

3系統(tǒng)設計流程

本系統(tǒng)主要由五個模塊構成，包括視頻圖像采集模塊、圖像預處理模塊、煙霧目標檢測模塊、視頻顯示模塊以及檢測結果儲存模塊等，系統(tǒng)總體流程圖如圖1所示。

由上圖可見，其一是視頻圖像采集模塊：從本地存儲讀入視頻文件或從攝像頭讀入視頻信息。其二是圖像預處理模塊：將視頻文件轉化成圖像序并處理至固定大小，并對圖像噪聲進行處理。其三是煙霧目標檢測模塊：通過本文提出的深度煙霧檢測模型對圖像進行煙霧檢測，判讀是否存在煙霧區(qū)域。其四是視頻顯示模塊：將檢測的結果標記并框定在圖像中，并實施反饋到系統(tǒng)上。其五是檢測結果存儲模塊：將檢測出的圖像信息保存，同時保存檢出信息的幀號和對應時間。

4模塊設計

4.1視頻圖像采集模塊

系統(tǒng)應可從本地存儲中提取視頻信息也可從監(jiān)控攝像頭中獲取視頻信息，成功讀入后系統(tǒng)繼續(xù)運行，讀入失敗要返回讀取失敗的狀態(tài)碼。

4.2圖像預處理模塊

將視頻信息進行調整，并處理為圖像信息，同時根據圖像處理后的需求，進一步清除圖像在產生過程中受到的噪聲干擾。

4.3煙霧目標檢測模塊

系統(tǒng)通過本文提出的煙霧檢測模型對經過預處理的圖像進行檢測，圖像首先經過改進后的VGG16模型提取煙霧特征圖作為條件GAN的約束條件，然后將圖像和煙霧特征圖輸入條件GAN的生成器中產生煙霧密度圖，通過OpenCV處理可得到此密度圖是否存在煙霧，以及存在煙霧的位置。

4.4視頻顯示模塊

對煙霧檢測模塊產生的結果進行處理，圖像中有煙霧的區(qū)域通過紅框標記。在系統(tǒng)運行的硬件條件得到滿足的情況下，本系統(tǒng)可達到實時監(jiān)控的效果。

4.5檢測結果存儲模塊

將系統(tǒng)檢測出的煙霧預警信息儲存下來，通過時間和攝像頭編號（或視頻文件編號）分類保存。方便監(jiān)視人員整理與查看。

4.6數據庫設計

智能監(jiān)控系統(tǒng)包含五種實體，分別為監(jiān)視人員、管理員、警告信息、視頻信息、設備信息。監(jiān)視人員可以查看警告信息和處理警告信息，但是不能對其進行修改，同時負責記錄設備情況，監(jiān)視人員可以查詢視頻信息，但不能修改視頻信息。管理員同樣可以查詢和處理警告信息，并且需要反饋設備信息。從圖中可以看出該系統(tǒng)數據類型擁有比較多的實體對象，其中管理員和監(jiān)視人員實體較為重要。

參考文獻：

[1]祁永來，魏子欽，陳曉云.基于GSM的倉庫環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)設計[J].電子世界，2020（19）：168-169.

[2]張本法，李華榮.基于西門子PLC的火災監(jiān)控系統(tǒng)設計[J].農村經濟與科技，2019，30（24）：311-312.

[3]白玉峰，孫偉鵬，林楚偉，江永，吳水雄，周哲峰.基于視頻監(jiān)控平臺的圖像火災探測系統(tǒng)的研究[J].電力安全技術，2019，21（06）：34-37.

[4]楊元浩，王康，官曉鵬.一種基于LoRa技術的聯網型獨立式煙霧報警器[J].今日消防，2019，4（02）：10-11.

（大創(chuàng)項目“基于深度學習的智能應急火災煙霧監(jiān)控系統(tǒng)”階段成果之一，項目編號202010481057X）

作者簡介：

鄭偉（1981.12-），副教授，南陽師范學院。研究領域：嵌入式系統(tǒng)、人工智能。

鄭詩印（1999.06-），本科，南陽師范學院

李森林（1999.03-），本科，南陽師范學院