低照度夜視相機在物流倉庫火災監測的應用研究*

陳 思 ， 劉修泉

（佛山職業技術學院機電工程學院，廣東 佛山 528137）

近年來，隨著電子商務產業的迅速發展，國內不斷涌現出大量的物流倉庫[1]，這些倉庫大多占地面積大、貨架高、儲存密度大、儲存物品種類繁多混雜，甚至儲存了各種類型的易燃易爆物，存在巨大的火災隱患[2]，一旦著火，若不能及時撲滅，會造成嚴重的損失和傷害[3-4]。研究先進的火災監測技術是建設現代的物流倉庫的重要任務。近年來，視覺檢測技術在多個領域發揮了重要作用，其具有非接觸、遠距離檢測的特點[5-12]，非常適合應用于物流倉庫的火災監測。

1 基于機器視覺的火焰檢測

如圖1所示，基于機器視覺的火焰檢測的基本步驟為圖像采集、圖像增強、可疑目標提取、目標分析及輸出檢測結果。圖像采集的質量關系到后面目標提取的準確性，影響目標分析的結果，是非常關鍵的一步。而圖像采集設備需要根據環境特點、檢測要求、檢測目標的特征等因素來選取。針對夜間倉庫環境光照度低的特點，選用了低照度夜視相機作為圖像采集設備。

圖1 基于機器視覺的火焰檢測的步驟

2 基于低照度夜視相機的火焰圖像采集

低照度相機是指在較低光照度條件下仍然可以攝取較為清晰圖像的相機，常被應用于夜間的圖像或視頻采集[13]。普通相機夜間采集的結果一般都具有質量欠佳、背景模糊不清、可識別率低的缺點[13]。但是低照度相機對光線非常敏感[14]，能夠遠距離檢測光線微弱的火苗，適合應用于物流倉庫的夜間火災監測。鑒于物流倉庫大多具有占地面積大、貨架高的特點，選用了焦距為16 mm，最低照度為0.001LUX的低照度彩色相機進行圖像采集實驗。分別在不同的光照度下，采集火焰的圖片，如圖2所示。在蚊香盤里點燃紙巾，圖2（a）是在強光照度環境下采集的火苗圖像，圖2（b）是在低光照度環境下采集的火苗圖像；在顏色豐富的書架前用打火機點火，圖2（c）是在弱光照度環境下采集的圖像，圖2（d）是在低光照度環境下采集的圖像。在弱光照情況下，背景中很多書本的顏色與火焰的顏色相似；但是在低光照度環境里，背景中的書本顏色對火焰識別的干擾程度很低。實驗結果表明，低照度夜視相機對光源非常敏感，能捕捉到微弱的火苗。

圖2 在不同光照度下采集的圖像

在低照度的室內環境里，在蚊香盤里燃燒紙巾，分別在距離為9 m、6 m、3 m、1 m的地方采集火焰圖像，采集結果如圖3所示。

圖3 在不同距離采集的火焰圖像

3 火焰檢測

圖3的圖像采集實驗結果顯示，在低光照度環境下，低照度夜視相機采集的圖像里，光源區域突出，顏色特征明顯，通過顏色特征，較容易將可疑目標提取出來。RGB彩色圖像是由紅、綠、藍三種通道顏色的圖像合成的，燃燒紙張產生的火焰，其紅色通道圖像的顏色特征較為明顯，如圖4所示。將紙張火焰彩色圖像拆分成R、G、B三張單顏色通道圖像，對R通道圖像進行圖像區域分割，提取火焰目標區域。對圖像進行二值化處理，通過閾值分割，能將可疑目標與背景分割開來，實驗結果如圖5所示。

圖4 紙張火焰的圖像

圖5（d）中，光源也被誤判為火焰，實驗結果表明，單純從火焰的顏色來判斷火焰目標是不夠準確的，很容易受到其他光源的干擾，需要對火焰的其他特征進行研究，例如火焰的運動特征、火焰圖像的梯度特征等，從而提高火焰檢測的準確度。

圖5 火焰圖像的檢測結果

4 結束語

火災給人們帶來了嚴重的威脅，火災監測技術的研究具有重要的意義。基于機器視覺的火焰檢測技術在現代火災監測研究領域占有重要的地位。在基于機器視覺的火焰檢測過程中，圖像采集、圖像增強、圖像分析等每一個環節都很重要。低照度夜視相機對夜間火焰非常敏感，能夠遠距離采集火苗圖像，在采集火焰圖像方面有重要的應用研究價值。但是各種光源對火焰目標檢測造成了很大的干擾，所以還需要考慮火焰的其他特征，如運動特征、梯度特征等。