基于視頻條件的火焰特征分析

丁斗恒，陳彥錕，吳俊濤

(中國人民警察大學，河北 廊坊 065000)

0 引言

傳統視頻分析技術目前已在社會安全等領域廣泛應用，但在火焰特征變化規律方面的應用較少。應用傳統視頻分析技術分析火焰特征變化規律，所得結果更具說服力，可以為火災案件的偵破提出更加有力的證據[1]。針對目前存在的對視頻圖像中火焰特征的定量分析較少的問題，本文將視頻分析與火災探測技術相結合，提出視頻圖像中火焰特征變化規律的分析方法，定量分析火焰各項參數特征及其變化規律[2]。視頻圖像包含的信息量大，包括客觀的起火源、火勢大小、起火點等，還能采集煙霧火焰的紋理、顏色、物體形狀等信息。因此，視頻分析技術在火災調查領域有巨大發展空間[3]。本文針對監控無遮擋情形，分別對油盤火焰和ABS塑料火焰的顏色、面積增長、質心變化及閃爍頻率等特征進行提取、對比和分析，總結不同火焰在視頻中的特征變化規律，以實現對不同火焰的識別。

1 試驗原理及內容

1.1 試驗原理

基于視頻分析的火焰特征識別主要依靠火焰圖像檢測技術、火焰特征提取技術實現。火焰圖像檢測技術指通過視頻檢測軟件對火焰視頻進行檢測，再通過機器學習的方式進行識別[4]。火焰特征提取技術是指抽取能反映圖像特性的特征，不同的特征用途不同，用于檢測和識別時的性能也不同，適用背景也不同，抽取火焰圖像的有效特征是完成基于火焰圖像的目標檢測和識別任務的關鍵。

火焰圖像經過預處理后，將圖像中不同灰度或特征的目標區域分離出來，即將火焰部分分離出來，為進一步提取火焰的相關特征奠定了基礎。火焰圖像的特征提取是進行火焰識別的必要前提，是判斷火災性質和火災原因的重要基礎。

1.2 試驗流程

依據普通實體火災與放火火災的發生發展特點，設計普通ABS塑料實體火引燃及油盤火引燃等常見火災形式，每種實體火形式中，根據火源與監控攝像頭的關系，利用彩色CCD監控攝像頭收集火災視頻，如圖1所示。

1.亮度調節裝置；2.壁面亮度檢測儀；3.彩色CCD攝像頭； 4.綜合燃燒實驗臺；5.火源放置位置；6.熱電偶圖1 彩色CCD攝像頭收集火災視頻

具體試驗步驟為：(1)在綜合燃燒實驗臺中央布置半徑為5 cm、高為5 cm的油盤，引燃模擬室內火災。在綜合燃燒實驗臺正前方放置一臺彩色監控攝像頭，監控攝像機的鏡頭中心高為160 cm。火源(油盤/ABS塑料)距監控攝像機鏡頭中心的垂直距離為60 cm。(2)監控攝像頭與PC端監控服務器通過無線網絡相連接，監控視頻通過無線網絡自動保存至PC服務器。PC端收集到監控視頻后，對火災視頻進行拆幀，得到火災初起、發生和發展的視頻圖像，對視頻進行灰度化、圖像增強、圖像分割等預處理。完成預處理后，對火焰圖像進行特征提取、識別。視頻分析結果用于輔助火災調查人員判定起火部位、起火點，找到起火原因。(3)對比分析所得到的火焰特征數據，分析并尋找規律，得出相關結論。

1.3 火焰特征提取

火焰圖像經過預處理之后，將火焰部分分離出來，為進一步提取火焰的相關特征奠定基礎。本文采用多特征融合的方法，針對火災視頻中亮點區域較小、背景區域較大的特點，利用預處理的火焰圖像，對其進行相關特征提取，以提高火焰種類的識別速度與精度[5]。

火災發生早期，就圖像特征而言，通常有形狀不規則、火焰面積大、位置基本穩定、邊緣持續抖動等特征。提取火焰圖像特征時，主要提取區別性較大的特征，主要為火焰的動靜態幾何特征、顏色特征及幀與幀之間圖像的穩定性[6]。為提高不同火焰的區分度，提高火焰識別的準確率，選擇火焰面積增長特性、火焰質心運動特性、火焰形體變化特性、火焰頻閃特征及火焰幀間圖像相關性等對油盤火及ABS塑料燃燒火焰進行特征提取，并設計分類器進行區分識別。

1.3.1 火焰的HSV顏色特征

顏色是火焰對于人眼視覺系統最直接顯著的特征，是進行火焰識別分析的一項重要依據，本文選用視覺感知領域中常用到的HSV模型對火焰顏色進行感知，HSV模型更加類似于人類對顏色的感知方式，如圖2所示。

圖2 HSV顏色模型

為更加直觀地觀察兩種火焰的HSV顏色特征和各個分量特征，將兩種不同火焰的H、S、V分量數據制成表格，如表1所示，并加以對比分析，發現：ABS塑料火焰的H、S值要高于油盤火焰的相應值，但兩者數值較為接近；油盤火的V分量大于ABS塑料火焰。造成兩種火焰H、S、V值不同的原因在于，油盤火焰和ABS塑料火焰的可燃物不同，其火焰產生機理不同，導致不同種類火焰的HSV出現差別。

表1 火焰的HSV分量

1.3.2 火焰面積增長特性

根據監控攝像頭收集到的監控視頻來看，火災初期的發生、發展和蔓延過程，火勢發展都是從小到大的蔓延過程。然而，不同種類可燃物燃燒，由于其化學組成不同，在相同環境條件下，其熱釋放速率不同，燃料表面氣化蒸發速率不同，導致材料成分差別較大的可燃物其火焰形貌也不同。因此，火焰圖像的面積變化這一特征可以作為火焰識別區分的判據。

油盤火焰和ABS塑料火焰的面積變化規律完全遵循截然不同的規律，油盤火焰面積迅速增高到最高值，然后以“增高-降低”振動方式逐漸減小，最終穩定在0.04左右；ABS塑料火焰面積由0逐漸增大，主要呈現4個階段：在0～0.000 3階段緩慢增長，0.000 3～0.000 2階段短暫下降，0.000 2～0.001 0階段迅速增長和0.001 0～0.000 8階段逐漸下降。

1.3.3 火焰質心運動特征

火災發生過程中，火焰隨著可燃物蒸氣流動的變化不斷發生移動，整體來說火焰是連續移動的，如圖3、圖4所示。通過質心的變化，可以判定火焰前景圖像的移動情況。

圖3 油盤火焰質心運動范圍

圖4 ABS塑料火焰質心運動范圍

1.3.4 火焰閃爍頻率特征

不同可燃物發生燃燒，火焰都會出現閃爍現象。根據空氣動力學原理，火焰閃爍與燃料熱流和周圍空氣的剪切力直接相關。每種可燃物燃燒的火焰發生閃爍，看似沒有規律，其實頻譜特征有其特有的規律。因此，火焰的閃爍頻率特征對于分析識別火焰，判定起火物種類，判斷起火原因具有重要作用。

利用Matlab2018a環境，編寫相關火焰閃爍頻率變化代碼，計算并記錄兩種火焰視頻圖像中火焰的變化頻率，如圖5、圖6所示。由圖可知：油盤火焰的閃爍頻率為0.290 3，ABS塑料火焰的閃爍頻率為0.112 9。兩種火焰閃爍頻率產生差別的原因在于：不同可燃物，其物理化學性質不同，發生劇烈的氧化還原反應速率和產物不同，加之空氣流場的影響，導致其頻率特征大不相同。

圖5 油盤火焰閃爍頻譜

圖6 ABS塑料火焰閃爍頻譜

2 結論與分析

通過提取火焰視頻圖像，應用相關算法，分析了不同火焰的特征，得到結論為：(1)ABS塑料火焰的H、S值要高于油盤火焰的相應值，但兩者數值較為接近；油盤火的V分量大于ABS塑料火焰的V分量。(2)油盤火焰和ABS塑料火焰的面積變化規律不同，油盤火焰面積迅速增高到最高值，然后以“增高-降低”振動方式逐漸減小，最終穩定在0.04左右；ABS塑料火焰面積由0逐漸增大，主要呈現4個階段：在0～0.000 3階段緩慢增長，0.000 3～0.000 2階段短暫下降，0.000 2～0.001 0階段迅速增長和0.001 0～0.000 8階段逐漸下降。(3)油盤火焰閃爍頻率為0.290 3，ABS塑料火焰閃爍頻率為0.112 9。(4)油盤火焰質心運動范圍較大，ABS塑料火焰質心運動范圍較小。

本文根據機器視覺原理對實際火災現場中監控視頻進行了分析研究，得到了不同火焰的HSV顏色、面積增長、質心變化及閃爍頻率等相關特征，并進行了對比分析，揭示了在外界環境條件相同情形下，不同可燃物燃燒的火災動力學過程不同，其在視頻中表現出的特征變化規律亦不相同，對不同類型火焰進行區分，預計能較好地輔助調查人員判定起火原因。

實際火災現場中，視頻的清晰程度、外界光線強度、監控的運行狀態及監控攝像頭的不同類型等都對火焰的特征識別和定位有著較為顯著的影響[7]，如何解決上述問題，依舊是火災調查人員的重大關切。不同可燃物燃燒具有不同的視頻特征，建立常見可燃物視頻特征庫，利用人工智能算法實現火焰的智能識別，是火災調查人員下一步研究方向。