基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯火災(zāi)識(shí)別算法改進(jìn)

摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)電梯火災(zāi)識(shí)別算法存在的識(shí)別率低、延遲大等問(wèn)題，本文提出一種改進(jìn)的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯火災(zāi)識(shí)別方法。通過(guò)融合RGB-HSV雙色彩空間對(duì)疑似火災(zāi)區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理和分割，采用改進(jìn)的VGG16網(wǎng)絡(luò)提取深層特征，并結(jié)合注意力機(jī)制增強(qiáng)關(guān)鍵區(qū)域特征表達(dá)。試驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法在電梯火災(zāi)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95.8%，處理速度為12f/s，對(duì)不同光照、煙霧干擾具有較強(qiáng)的魯棒性，可為電梯火災(zāi)早期預(yù)警提供更可靠的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；電梯火災(zāi)識(shí)別；注意力機(jī)制；特征融合；實(shí)時(shí)預(yù)警

中圖分類(lèi)號(hào)：TP 391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

電梯作為高層建筑重要的垂直交通工具，其火災(zāi)事故頻發(fā)，嚴(yán)重威脅人民生命財(cái)產(chǎn)安全。2022年全國(guó)電梯火災(zāi)事故造成直接經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)5000萬(wàn)元。傳統(tǒng)的基于溫度傳感、煙霧探測(cè)等電梯火災(zāi)識(shí)別方法容易受環(huán)境因素干擾，存在漏報(bào)、誤報(bào)率高等問(wèn)題。基于圖像處理的火災(zāi)識(shí)別技術(shù)具有非接觸、反應(yīng)快速等優(yōu)勢(shì)，但在復(fù)雜光照、煙霧遮擋等情況下識(shí)別效果不佳。因此，研究一種精確可靠的電梯火災(zāi)識(shí)別算法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 基于多模塊融合的改進(jìn)CNN算法

1.1 算法整體框架

改進(jìn)的電梯火災(zāi)識(shí)別算法由圖像預(yù)處理、特征提取、特征增強(qiáng)和分類(lèi)預(yù)測(cè)4個(gè)核心模塊構(gòu)成。輸入圖像經(jīng)過(guò)RGB-HSV雙色彩空間融合預(yù)處理后，增強(qiáng)火焰區(qū)域顯著性并抑制背景噪聲。預(yù)處理后的圖像輸入改進(jìn)的VGG16網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，網(wǎng)絡(luò)中引入殘差連接和深度可分離卷積，在降低計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)保持特征提取能力[1]。特征增強(qiáng)模塊采用雙重注意力機(jī)制，通道注意力機(jī)制突顯火焰特征通道的權(quán)重，空間注意力機(jī)制強(qiáng)化火焰區(qū)域的特征響應(yīng)，兩者協(xié)同作用提高特征判別性。分類(lèi)預(yù)測(cè)模塊使用改進(jìn)的focal loss損失函數(shù)處理樣本不平衡問(wèn)題，通過(guò)動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整和正則化約束提高模型泛化能力。各模塊間通過(guò)前饋傳播和反向優(yōu)化形成統(tǒng)一的端到端識(shí)別框架，實(shí)現(xiàn)電梯火災(zāi)的實(shí)時(shí)精確識(shí)別（如圖1所示）。算法框架在保證識(shí)別準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，著重優(yōu)化了實(shí)時(shí)性能和環(huán)境適應(yīng)能力。

1.2 圖像預(yù)處理優(yōu)化

針對(duì)電梯環(huán)境光照不均、對(duì)比度低等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于RGB-HSV雙色彩空間的圖像預(yù)處理方法。在RGB色彩空間中，對(duì)R通道進(jìn)行非線(xiàn)性增強(qiáng)處理，增強(qiáng)系數(shù)根據(jù)圖像整體亮度自適應(yīng)調(diào)節(jié)在1.2～1.8；在HSV色彩空間中，通過(guò)S通道閾值分割（閾值設(shè)定為0.6）提取火焰候選區(qū)域，增強(qiáng)火焰區(qū)域的色彩飽和度。為改善圖像對(duì)比度，采用累積分布函數(shù)的自適應(yīng)直方圖均衡算法，如公式（1）所示。

P（i）=∑（nj/N），j∈[0，i] （1）

式中：P（i）為累積分布函數(shù)；nj為灰度值j的像素個(gè)數(shù)；N為總像素?cái)?shù)。

預(yù)處理流程進(jìn)一步結(jié)合高斯濾波（核大小5×5，σ=1.5）抑制圖像噪聲，應(yīng)用開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算（結(jié)構(gòu)元素大小3×3）優(yōu)化火焰輪廓。經(jīng)過(guò)雙色彩空間融合預(yù)處理后的圖像，在100lux～2000lux光照范圍內(nèi)均具有良好的火焰區(qū)域突出效果，火焰邊緣清晰，顯著性提高40%以上，為后續(xù)特征提取和識(shí)別任務(wù)提供了高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)。

1.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)

傳統(tǒng)VGG16網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在電梯火災(zāi)識(shí)別中存在特征提取不充分的問(wèn)題。通過(guò)引入殘差連接和深度可分離卷積，設(shè)計(jì)改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。殘差塊如公式（2）所示。

F（x）=H（x）-x （2）

式中：H（x）為期望輸出；x為輸入特征。

深度可分離卷積將標(biāo)準(zhǔn)卷積分解為逐通道卷積和點(diǎn)卷積，降低計(jì)算復(fù)雜度[2]。改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)在保持識(shí)別精度的同時(shí)，大幅減少參數(shù)量和計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，處理速度提高40%。多尺度特征融合策略有效提升了對(duì)不同尺度火焰的識(shí)別能力。

1.4 注意力機(jī)制引入

為增強(qiáng)模型對(duì)火焰關(guān)鍵區(qū)域的感知能力，引入通道注意力和空間注意力機(jī)制。通道注意力權(quán)重如公式（3）所示。

α=σ（MLP（AvgPool（F））） （3）

式中：σ為Sigmoid激活函數(shù)；F為特征圖。

空間注意力通過(guò)學(xué)習(xí)像素級(jí)權(quán)重，突出火焰區(qū)域的重要特征。雙重注意力機(jī)制的協(xié)同作用顯著提高了模型對(duì)火焰特征的捕捉能力，降低背景干擾的影響。注意力模塊的引入使模型更專(zhuān)注于判別性特征的學(xué)習(xí)[3]。試驗(yàn)表明，該注意力機(jī)制顯著提高了模型對(duì)不同尺度、不同光照條件下火焰區(qū)域的檢測(cè)能力，在復(fù)雜背景和煙霧干擾環(huán)境中具有較強(qiáng)的魯棒性。

1.5 損失函數(shù)優(yōu)化

為解決電梯火災(zāi)數(shù)據(jù)集中正負(fù)樣本不平衡問(wèn)題，設(shè)計(jì)改進(jìn)的focal loss損失函數(shù)。優(yōu)化后的損失函數(shù)如公式（4）所示。

L=-α（1-pt）γlog（pt） （4）

式中：α為平衡因子；γ為調(diào)制因子；pt為預(yù)測(cè)概率。

通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)樣本權(quán)重，增加難分樣本的損失貢獻(xiàn)。同時(shí)，引入正則化項(xiàng)抑制過(guò)擬合，提高模型泛化能力。試驗(yàn)證明，優(yōu)化后的損失函數(shù)顯著提高了模型在不平衡數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練效果，模型收斂速度提高30%，驗(yàn)證集上的識(shí)別準(zhǔn)確率提高3.5%，有效緩解了類(lèi)別不平衡帶來(lái)的性能退化問(wèn)題。

2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于全國(guó)多個(gè)城市的電梯監(jiān)控系統(tǒng)采集的真實(shí)火災(zāi)視頻序列。原始數(shù)據(jù)集規(guī)模包括2000張電梯火災(zāi)圖像樣本和3000張正常運(yùn)行圖像樣本，圖像分辨率統(tǒng)一設(shè)置為1920px×1080px。樣本采集場(chǎng)景涵蓋電梯轎廂內(nèi)部、電梯門(mén)區(qū)、井道等關(guān)鍵區(qū)域，環(huán)境條件包括100lux～2000lux不同光照強(qiáng)度、0%～50%煙霧濃度以及0.1m2～2m2不同火焰面積[4]。為擴(kuò)充數(shù)據(jù)規(guī)模，采用幾何變換和光學(xué)變換相結(jié)合的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略：幾何變換包括±30°隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、水平/垂直翻轉(zhuǎn)、±20%隨機(jī)裁剪；光學(xué)變換包括±0.3亮度調(diào)整、±0.2對(duì)比度調(diào)整、高斯噪聲注入（σ=0.02）。經(jīng)增強(qiáng)后數(shù)據(jù)集規(guī)模擴(kuò)充至10000張，其中火災(zāi)樣本與正常樣本比例保持4∶6。數(shù)據(jù)標(biāo)注工作由具有5a以上火災(zāi)調(diào)查經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)業(yè)消防人員完成，采用矩形框標(biāo)注火焰區(qū)域位置，同時(shí)記錄場(chǎng)景類(lèi)型、光照強(qiáng)度、煙霧濃度等關(guān)鍵屬性信息，確保標(biāo)注質(zhì)量和數(shù)據(jù)完整性。

2.2 試驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)設(shè)置

試驗(yàn)環(huán)境采用高性能計(jì)算平臺(tái)搭建，硬件配置包括NVIDIA RTX 3080顯卡（10GB顯存）、Intel i9-12900K處理器（16核心32線(xiàn)程），操作系統(tǒng)選用Ubuntu 20.04 LTS版本。深度學(xué)習(xí)框架基于PyTorch 1.9.0構(gòu)建，支持CUDA 11.3加速[5]。模型訓(xùn)練過(guò)程中采用Adam優(yōu)化器進(jìn)行參數(shù)更新，其中β1=0.9，β2=0.999，初始學(xué)習(xí)率lr設(shè)定為0.001。訓(xùn)練batch size設(shè)置為32，以平衡計(jì)算效率與顯存占用，總訓(xùn)練輪數(shù)為100輪。為提高模型收斂效果，引入學(xué)習(xí)率動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，每經(jīng)過(guò)30輪訓(xùn)練，學(xué)習(xí)率以0.1的比例衰減。模型正則化采用dropout機(jī)制，隨機(jī)失活率設(shè)為0.5，同時(shí)引入L2正則化項(xiàng)，權(quán)重衰減系數(shù)為0.0005，有效抑制過(guò)擬合現(xiàn)象。數(shù)據(jù)集劃分遵循機(jī)器學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐，按照7∶2∶1比例隨機(jī)分配為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，確保模型評(píng)估的科學(xué)性與可靠性（如圖2所示）。

2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇

本文構(gòu)建了面向電梯火災(zāi)識(shí)別的多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。基礎(chǔ)性能評(píng)估采用準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1分?jǐn)?shù)4個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。其中，準(zhǔn)確率定義為正確識(shí)別樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比值，精確率表示預(yù)測(cè)為火災(zāi)場(chǎng)景中真實(shí)火災(zāi)樣本的占比，召回率反映真實(shí)火災(zāi)樣本被正確識(shí)別的比例。F1分?jǐn)?shù)通過(guò)調(diào)和平均數(shù)方式綜合評(píng)估模型性能，如公式（5）所示。

F1=2×（Precision×Recall）/（Precision+Recall） （5）

模型分類(lèi)性能評(píng)估引入ROC曲線(xiàn)分析，橫坐標(biāo)為假陽(yáng)性率（FPR），縱坐標(biāo)為真陽(yáng)性率（TPR），曲線(xiàn)下面積AUC反映模型區(qū)分能力。實(shí)時(shí)性評(píng)估采用平均處理時(shí)延（ms）和處理幀率（f/s）作為量化指標(biāo)。針對(duì)復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性評(píng)估，設(shè)計(jì)了基于光照強(qiáng)度（lux）和煙霧濃度（%）的分級(jí)測(cè)試方案，通過(guò)識(shí)別準(zhǔn)確率和誤報(bào)率的變化曲線(xiàn)評(píng)估模型魯棒性，為算法在實(shí)際電梯環(huán)境中的部署應(yīng)用提供可靠的性能保障依據(jù)。

3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果

改進(jìn)的CNN算法在電梯火災(zāi)識(shí)別任務(wù)中具有顯著優(yōu)勢(shì)。模型性能提高主要源自3個(gè)關(guān)鍵改進(jìn)：雙色彩空間預(yù)處理提高了火焰區(qū)域特征表達(dá)，注意力機(jī)制強(qiáng)化了關(guān)鍵區(qū)域特征提取，優(yōu)化的損失函數(shù)解決了樣本不平衡問(wèn)題。在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集上的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95.8%，較基準(zhǔn)模型提高8.2%。消融試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了各改進(jìn)模塊的有效性，其中注意力機(jī)制貢獻(xiàn)最顯著，提高了4.3%（見(jiàn)表1）。

3.2 實(shí)時(shí)性能分析

通過(guò)引入深度可分離卷積和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，改進(jìn)算法顯著提高了計(jì)算效率。試驗(yàn)結(jié)果表明，處理單幀圖像的時(shí)延從156ms降至83ms，平均幀率升至12f/s，滿(mǎn)足電梯火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。在資源占用方面，GPU顯存需求從4.2GB降至1.8GB，降幅達(dá)57%。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模增加，算法的性能保持較好的穩(wěn)定性，當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到10000張時(shí)，處理時(shí)延僅增至89ms，幀率仍維持在11.2f/s以上。通過(guò)計(jì)算資源需求減少和處理效率提高，改進(jìn)算法在實(shí)際部署中具有更強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值（見(jiàn)表2）。

3.3 魯棒性測(cè)試結(jié)果

針對(duì)電梯環(huán)境中復(fù)雜多變的干擾因素，改進(jìn)算法通過(guò)雙色彩空間融合和注意力機(jī)制增強(qiáng)了環(huán)境適應(yīng)能力。試驗(yàn)設(shè)計(jì)了不同強(qiáng)度的干擾場(chǎng)景，包括光照變化（1000lux以上的明亮環(huán)境至500lux以下的暗光環(huán)境）和煙霧遮擋（煙霧濃度為20%以下至40%以上）。在弱干擾條件下，算法識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到94.5%，誤報(bào)率僅為2.8%。即使在光照強(qiáng)度低于500lux且煙霧濃度超過(guò)40%的強(qiáng)干擾場(chǎng)景下，識(shí)別準(zhǔn)確率仍保持在90.8%以上，誤報(bào)率控制在4.5%以?xún)?nèi)，驗(yàn)證了算法在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性。這種穩(wěn)定的識(shí)別性能對(duì)電梯火災(zāi)的早期預(yù)警具有重要意義（見(jiàn)表3）。

3.4 算法局限性討論

雖然改進(jìn)算法的性能在電梯火災(zāi)識(shí)別任務(wù)中得到了顯著提高，但仍存在一些局限性。在計(jì)算資源方面，盡管通過(guò)深度可分離卷積降低了模型復(fù)雜度，但完整的處理流程仍需要1.8GB顯存占用，對(duì)邊緣計(jì)算設(shè)備部署提出了較高要求。在環(huán)境適應(yīng)性方面，當(dāng)煙霧濃度超過(guò)60%時(shí)，算法識(shí)別準(zhǔn)確率出現(xiàn)明顯下降，說(shuō)明在極端場(chǎng)景下的魯棒性有待加強(qiáng)。在模型泛化能力方面，由于電梯火災(zāi)數(shù)據(jù)獲取困難，現(xiàn)有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的場(chǎng)景覆蓋不夠全面，在未見(jiàn)場(chǎng)景下的識(shí)別效果需要進(jìn)一步驗(yàn)證。在算法實(shí)時(shí)性方面，當(dāng)前12f/s的處理速度雖然滿(mǎn)足基本需求，但在高速攝像頭應(yīng)用場(chǎng)景中仍顯不足。未來(lái)需要探索模型壓縮技術(shù)，引入跨模態(tài)特征融合，并結(jié)合其他傳感器數(shù)據(jù)協(xié)同決策，以克服這些局限。

4 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)傳統(tǒng)CNN在電梯火災(zāi)識(shí)別中的不足進(jìn)行分析，提出了基于雙色彩空間融合和注意力機(jī)制的改進(jìn)方案。改進(jìn)后的算法不僅提高了識(shí)別準(zhǔn)確率，而且具有較強(qiáng)的抗干擾能力。試驗(yàn)表明，該算法在不同光照條件下仍能保持穩(wěn)定的識(shí)別性能，處理速度滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。后續(xù)研究建議進(jìn)一步擴(kuò)充數(shù)據(jù)集的場(chǎng)景多樣性，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以降低計(jì)算復(fù)雜度，并探索將其與其他傳感器數(shù)據(jù)融合的可能性，為電梯火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用提供更可靠的技術(shù)支撐。

參考文獻(xiàn)

[1]唐冬來(lái)，田富強(qiáng)，何鵬，等.基于時(shí)空擴(kuò)散的輸電走廊圖像火災(zāi)預(yù)警方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2024，50（10）：51-56.

[2]舒一飛，楊琦，王成武，等.基于電網(wǎng)末端感知數(shù)據(jù)的電氣火災(zāi)隱患識(shí)別技術(shù)[J].電氣時(shí)代，2024（9）：63-65.

[3]劉暢，王張舒君，張恩茂，等.基于BIM建模和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快/慢速火災(zāi)識(shí)別方法[J].智能建筑電氣技術(shù)，2024，18（3）：47-51.

[4]楊國(guó)賢.基于圖像處理的智能樓宇火災(zāi)識(shí)別方法研究[J].住宅產(chǎn)業(yè)，2024（4）：52-55.

[5]陳跨越，王保云.基于改進(jìn)Resnet18網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)圖像識(shí)別[J].河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024，52（4）：101-112.