無人機搭載紅外熱成像技術在火災現場高危區域偵查中的應用

摘要：為了提高對火災現場高危區域的實時偵查能力，優化救援決策，研究了無人機搭載紅外熱成像技術在該區域偵查中的應用。通過設計系統架構，結合圖像采集、數據傳輸和圖像處理模塊，構建了高效的智能偵查系統。結果表明，該系統能夠精準識別高溫區域、隱蔽火源及受困人員，在提升火災偵查效率、降低救援風險方面具有顯著優勢，可為火災應急響應提供重要技術支撐。

關鍵詞：無人機；紅外熱成像；火災偵查；高危區域監測

火災現場環境復雜，高溫、煙霧、有毒氣體等因素嚴重威脅救援人員安全，并降低了傳統偵查手段的有效性。紅外熱成像技術可穿透煙霧探測溫度異常，實現對隱蔽火源、受困人員及高危區域的精準識別。結合無人機的靈活性與高空視角，可大幅提升火場偵查效率與救援決策能力。本文通過研究無人機搭載紅外熱成像技術在火災現場高危區域偵查中的應用，為火災現場高危區域偵查提供科學依據與技術支持。

1 無人機搭載紅外熱成像技術概述

紅外熱成像技術基于熱輻射原理，通過探測物體表面的紅外輻射強度并轉換為可視化溫度分布圖，實現對火災現場的精準偵測。無人機搭載紅外熱成像設備后，可利用非制冷微測輻射熱計獲取紅外輻射數據，并結合光學濾波、自適應增強算法，提高高溫區域識別能力[1]。該技術可穿透煙霧探測隱蔽火源，結合多光譜成像提高火場態勢感知能力，為火災救援提供高精度數據支撐。

2 無人機紅外熱成像偵查系統設計

2.1" 系統架構設計

無人機紅外熱成像偵查系統架構，見圖1。

無人機紅外熱成像偵查系統在感知層、處理層、通信層、應用層4層架構下，實現對火災現場信息的采集、處理、傳輸及輔助決策的高效協同。感知層由無人機平臺、紅外熱成像攝像頭和多光譜傳感器組成，能夠通過高精度的溫度檢測和光譜融合增強火源識別。數據收集方面，在異常溫度事件期間，處理層對溫度異常圖像進行分割和分析，并使用自適應濾波提升圖像質量。通信層通過動態碼率控制以高帶寬和低延遲進行數據返回，數據安全通過AES-256加密得以保障。應用層則包括地面控制終端、火災分析系統、數據可視化平臺、智能決策系統等。該系統具有監測火情、預報火情、指揮火情等功能，可以有效提高搜救的效率與安全性。

2.2" 圖像采集模塊

在圖像采集方面，采用高精度的非制冷FPA紅外熱像儀和可見光相機構成的紅外熱像儀，利用多光譜信息的融合，提高現場火災辨識精度。紅外探測器根據普朗克輻射原理，對物體表面的熱輻射進行分析，能夠準確地檢測出物體表面的溫度變化。利用可見光相機獲取的高清晰光學圖像，可以幫助確定火災現場的構造特性。在此基礎上，利用時間-空間同步的方法，對目標區域內的紅外和可見光信息進行實時匹配，并利用深度學習算法對目標區域進行特征融合，對目標區域內的火焰、高溫殘留物以及被困人員的熱量進行有效識別。

2.3" 數據傳輸模塊

數據傳輸模塊采用5G與COFDM無線通信技術相結合，構建高帶寬、低延遲的圖像回傳通道，保障紅外熱成像與可見光數據在復雜火場環境下的實時傳輸。模塊還配備自適應動態碼率控制算法（ABR），可根據信道質量動態調整傳輸速率，降低丟幀率與延遲，提高圖像連續性與穩定性。針對火場中常見的高溫、電磁干擾及遮擋等不利因素，模塊內嵌多路徑抗干擾機制，有效增強數據鏈路的魯棒性與適應性。為保障圖像與定位數據的安全傳輸，全流程采用AES-256加密標準，防止信息在回傳過程中被截獲或篡改，確保現場數據的完整性與保密性[2]。

2.4" 圖像處理模塊

在無人機紅外熱成像探測系統中，圖像處理環節主要是對采集到的數據進行分析、提取。然后通過去噪、增強對比度、偽彩色等手段，改善圖像的質量，增強對火災區域和火源的顯示。本項目擬采用深度學習方法，實現火源、被困人員及高溫異常點的精準辨識，實現對火源的精確定位與解析。在此基礎上，通過引入智能化算法，對火災現場進行自動分割與分類，提高火災現場環境的感知能力，提高偵查的精度與效率。

3 無人機紅外熱成像偵查系統實現

3.1" 硬件集成

無人機熱紅外偵察系統的硬件集成包括飛行平臺、紅外成像單元、計算模塊、通信系統和能源子系統。所有組件必須在火災的挑戰性條件下可靠運行。本文利用大疆Matrice300作為飛行平臺。該型號具有IP45防護等級，飛行時間為45min，并且配備了多個冗余的IMU和GNSS系統，使其能夠在高溫、高風和煙霧環境下飛行。紅外熱成像單元使用FLIRTau2，其非制冷的氧化釩微測輻射計具有≤50mK的熱靈敏度和7.5～14μm的光譜范圍，能夠輕松檢測非常微小的隱蔽火源。本項目擬采用NVIDIAJetsonXavier作為計算處理器，以Volta架構的GPU為核心，結合人工智能的加速單元，有效地運行深度學習模型，從而達到對目標的實時辨識和火災預報。本項目擬以5G為核心模塊，通過COFDM實現高動態條件下的高帶寬、低延遲傳輸，并通過AES-256加密來增強數據的安全。在能量供給上，該系統搭載了具有電池平衡管理（BMS）的智能型鋰-聚合物電池包，并采用了雙冗余的電源設計，確保了長期的飛行以及緊急情況下的電力轉換[3]。

3.2" 軟件實現

無人機紅外熱成像偵查系統的軟件架構涵蓋嵌入式控制、數據處理、目標檢測與識別、熱成像分析及遠程通信模塊，采用C++與Python混合編程，結合OpenCV、TensorFlow等開源庫，構建高效、穩定的軟件系統。嵌入式控制單元基于PX4飛控系統，優化航跡規劃算法，集成慣性導航、衛星定位和環境感知技術，確保無人機自主飛行能力。數據處理采用自適應濾波算法，對紅外圖像進行去噪、直方圖均衡化和偽彩色增強，提高高溫區域對比度，增強火源可視化效果。目標檢測采用YOLOv5深度學習網絡，利用Anchor-free檢測機制減少小目標漏檢，結合U-Net分割網絡，實現火源區域的精準分割，提高識別精度。熱成像分析模塊基于熱梯度增強算法（TGE），自動提取高溫區域輪廓，分析溫度分布及變化趨勢，結合火情發展模型評估燃燒趨勢，實現智能預警。遠程通信模塊基于5G+COFDM無線傳輸協議，結合自適應動態碼率控制算法（ABR），根據信道質量動態調整傳輸速率，確保圖像數據低延遲、高穩定傳輸。地面站采用Qt+ROS（機器人操作系統）開發偵查指揮平臺，具備火情分析、目標標記、數據存儲、軌跡回放等功能，實現智能調度與救援輔助決策。

3.3" 系統測試

本項目擬以典型火災場景（如密閉建筑、森林、化工等）為研究對象，對目標辨識精度、數據傳輸穩定性、測溫誤差和系統響應速率等關鍵問題開展研究。試驗中，針對高溫、大風、煙霧遮擋等復雜天氣環境，開展無人飛行器的自主作業，實現對紅外圖像的實時獲取與智能分析。表1的試驗結果顯示，該方法可以有效地識別出高溫區域、隱藏火源以及被困人員的位置，大大減少了對目標的識別時間，大大提高了實時性。利用黑體輻射定標方法對測溫精度進行了檢驗，結果表明，該方法的測量誤差小于25℃，滿足防火要求。通過5G+COFDM技術，在復雜電磁環境中實現35ms的超時延，保證數據的有效傳輸與穩定。利用YOLOv5和U-Net雙重網絡進行火源探測，即使在光線有限的情況下，也能對火焰區域進行精確的分割，達到94.5%的準確率。總體而言，該系統在響應速度、識別準確率、穩定性等方面都優于傳統的方法，為高風險地區的調查提供了有效可靠的技術支持[4]。

4 應用案例分析

本系統在某工廠火災事故中進行了實戰應用，火場環境極端復雜，濃煙彌漫，部分區域發生化學品泄漏，傳統偵查手段受限。無人機搭載紅外熱成像系統迅速展開高空巡查，基于熱梯度增強算法（TGE）實時生成溫度分布圖，精準識別高溫點，并結合YOLOv5與U-Net目標檢測網絡分割火源區域，提高偵查精度。

系統在10min內完成廠區掃描，發現5處高溫點（250～750℃），并成功定位3處隱蔽火源。采用5G+COFDM數據鏈路，在35ms低延遲條件下將紅外熱圖和可見光影像同步回傳至指揮中心，確保指揮調度的精準性。對受困人員檢測分析，利用熱信號特征比對，檢測成功率達92%。相較于傳統人工偵查方式，目標識別時間縮短至2.3s，準確率提升至94.5%。系統最終輔助消防隊員優化滅火方案，避免高危區域誤入，極大降低救援風險，提高響應效率[5]。

5 結束語

無人機搭載紅外熱成像技術在火災現場高危區域偵查中的應用，能精準探測高溫異常、隱蔽火源和受困人員，大幅提升火場偵查效率與救援決策能力。系統架構優化、智能算法融合及高效數據傳輸，使其在復雜環境中展現出卓越性能。未來可進一步優化圖像處理算法，提升火情預測精度，并集成多光譜融合與自動決策系統，增強火災偵查的智能化水平。

參考文獻

[1]陸斌，夏超凡.無人機搭載紅外熱成像儀在建筑外飾面中的應用[J].中文科技期刊數據庫（全文版）工程技術，2024（4）：44-47.

[2]侯金龍，徐斌.采用無人機搭載高清可見光及紅外熱成像法進行外墻滲漏檢測的應用與分析[J].中國建筑防水，2024（6）：39-42.

[3]張锏，王浩軍.基于無人機紅外熱成像技術的土石壩滲漏檢測方法研究[J].浙江水利科技，2024，52（2）：60-66.

[4]鄔小可，鄧雅琦.紅外熱成像技術在山區防火中的應用與實踐[J].電視技術，2024，48（11）：1-4+11.

[5]郝守禮，喬燕軍.光伏發電區紅外熱成像火災預警系統研究[J].信息與電腦，2024，36（5）：59-61.