一种火灾探测、报警、定位、扑灭方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及火灾监测及自动灭火技术领域，特别是关于一种适用于自动化室外大空间的火灾探测、报警、定位、扑灭方法及系统。
【背景技术】
[0002]火灾是最经常、最普遍地威胁公众安全和社会发展的主要灾害之一，火灾报警、定位及扑灭系统是关系到人民生命和财产安全的重要装备。当前，消防水炮是远距离扑救火灾的重要消防设备，通常配合各种火灾探测设备构成大空间灭火系统。目前室外消防水炮以手控型为主，定位精度差，扑灭时间长，存在重大安全隐患。随着技术的发展，基于红紫外管及双波段图像探测定位技术的自动消防水炮及其探测、报警、定位和扑灭系统在室内大空间的应用已经逐步走向成熟，在各种室内场合大量布设，大大提高了室内大空间环境下的安全水平，但是由于红紫外从原理上无法解决太阳光的干扰问题，双波段图像探测方法只能用于明火而无法用于阴燃的情况。
[0003]红外热像是一种用来探测目标物体的红外辐射，并通过光电转换、电信号处理等手段，将目标物体的温度分布转换成图像的技术，在军事、工业、汽车辅助驾驶、医学领域都有广泛的应用。近年来，红外热像技术发展迅猛，以非制冷焦平面红外探测器为核心的红外热像系统，拥有较高的图像分辨率和较低的价格，无需制冷装置，体积小巧，热灵敏度高达40mk，能够呈现理想的热对比度。由于非制冷焦平面红外探测器通过感应热辐射成像，不受室外阳光影响，白天黑夜及各种气象条件下均可成像，由高温产生的烟和火能够在红外热像中呈现，为室外火灾的探测提供了技术保障。红外热像仪分为测温型和非测温型两种，其中，测温型价格较高，需要准确的输入待测物体发射率、距离、环境温度等参数，难以适应复杂的室外场景探测需求；非测温型热像仪只能输出场景内热辐射差异，自动映射成256级灰度或色彩输出，当环境中有较多热辐射体时无法进行区分，存在大量干扰，不能直接应用于火灾探测。
【发明内容】
[0004]针对上述问题，本发明的目的是提供一种不仅能够避免环境光干扰，有效提取火点信息，而且能够确保消防水炮灭火精度的火灾探测、报警、定位、扑灭方法及系统。
[0005]为实现上述目的，本发明采取以下技术方案:一种火灾探测、报警、定位、扑灭方法，其包括以下步骤:1)将红外热像仪安放于探测区域中心，并调整红外热像仪视野范围，使其覆盖整个探测区域；2)通过图像处理系统采集红外热像仪的原始图像；3)对原始图像进行直方图统计，获得直方图数组H={h (x0)，h (X1) ,-,h (xn)}，其中h (Xi)代表值为i的像素的个数；4)计算直方图数组H中h(xT1)到h(xn)的和ST1_n，其中，Tl为预先设定的最低热辐射阈值；5)若ST_n< T2，则返回步骤2)，否则进入步骤6)，其中，T2为预先设定的阈值；6)计算图像量化阈值T3 ;7)以T3为阈值将原始图像进行二值化，得到二值化图像；8)在二值化图像中搜索连通区域，并求取最大连通区域的动态参数，其中，动态参数包括最大连通区域的中心C、面积A、周长P和尖角数量Sc，若面积A ( T4，认为此帧二值化图像符合火焰条件，进入步骤9)，否则返回步骤2)，其中，T4为预先设定的面积阈值；9)设符合火焰条件的图像数量计数初值为O，若该二值化图像是第一帧符合火焰条件的图像则将符合火焰条件的图像计数加1，并记录此二值化图像的中心C、面积A和周长P，返回步骤2);否则比较该帧二值化图像与前一帧二值化图像最大连通区域的中心、面积、周长和尖角数量的差值 Cdiff，Adiff, Pdiff，Scdiff，若满足 Cdiff< T5，Adiff> T6，Pdiff> T7, Sc diff> T8 则将符合火焰条件的图像计数加1，若符合火焰条件的图形计数值大于T9则认为出现火情，进入步骤10);否则将符合火焰条件的图像数量计数值赋为O，返回步骤2)，其中，Τ5、Τ6、Τ7、Τ8、T9均为预先设定的阈值；10)输出火警信号；11)根据火焰底部中心处的图像位置初步确定火点坐标，启动覆盖该火点范围的自动消防水炮；12)自动消防水炮通过与自身联动的双波段图像探测器对火点进行精确定位，自动消防水炮调整水炮喷嘴对准火点位置启动喷水；13)图像处理系统继续监测火点情况，若原始图像中没有超过阈值Τ3的像素，则认为火焰已扑灭，返回步骤2)继续监测，否则返回步骤12)。
[0006]所述步骤6)计算图像量化阈值Τ3采用基于类间方差的方法。
[0007]一种实现所述火灾探测、报警、定位、扑灭方法的系统，其特征在于:它包括一红外热像仪、一图像处理系统、一报警输出系统、一报警主机，若干双波段图像探测器、若干自动消防水炮和一网络交换机，其中，每一所述双波段图像探测器通过RS485 口相应连接每一所述自动消防水炮构成一门自动联动消防水炮；所述红外热像仪通过数据线连接所述图像处理系统的输入端，所述图像处理系统的第一输出端通过RS232 口连接所述报警输出系统的输入端，所述报警输出系统的输出端通过RS485总线连接所述报警主机，所述图像处理系统的第二输出端通过RJ45 口连接所述网络交换机，若干所述自动消防水炮通过RJ45 口并联连接所述网络交换机，使得所述图像处理系统与多门所述自动联动消防水炮构建成局部网络，所述网络交换机通过RJ45 口与外围消防监控网络联网。
[0008]每一所述双波段图像探测器前端均设置一用户消除强反光干扰的偏振镜片。
[0009]本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点:1、本发明将红外热像仪安放于探测区域中心，并调整红外热像仪视野范围，使其覆盖整个探测区域；使用时，采用红外热像仪对探测区域的火灾情况进行探测，有效地避免了环境光的干扰，因此各种室外条件下均可正常工作，解决了室外大空间火灾探测、报警和定位问题。2、本发明通过图像处理系统采集红外热像仪的原始图像，并直接对原始红外热像图像进行处理，处理时通过最低热辐射阈值Tl，面积阈值Τ4，基于类间方差的图像量化阈值Τ3以及连续图像的动态特征对探测区域的火情进行综合判断，因此本发明具有极高的准确度。3、本发明通过图像处理系统对灭火效果进行二次判定，确保了火灾完全被扑灭，形成灭火过程的闭环控制。4、本发明利用覆盖全局的红外热像进行火点坐标的初步计算，直接确定最适合的消防水炮并给出初步定位结果，定位速度快，抗干扰能力强。5、本发明的每一双波段图像探测器通过RS485 口相应连接每一自动消防水炮构成一门自动联动消防水炮，因此通过自动消防水搭载的双波段图像探测器能够对火点进行精确定位，确保了自动消防水炮灭火的精度。6、本发明由于在消防水炮搭载的双波段图像探测器前端加装偏振镜，因此能够进一步削弱了环境光的干扰。综上所述，本发明可以应用在室外大空间火灾探测、报警、定位及扑灭的场合，例如大型石化工厂、大型室外码头、大型室外公众场所的等诸多领域。
【附图说明】
[0010]图1是本发明的火灾探测、报警、定位及扑灭方法的流程示意图；
[0011]图2是本发明的火灾探测、报警、定位及扑灭系统的结构示意图；
[0012]图3是本发明中红外热像仪探测到没有火焰时的输出图像及其直方图效果示意图，其中，图(a)为原始图像，图(b)为直方图；
[0013]图4是本发明中红外热像仪探测有火焰时的未经处理的输出图像及其直方图效果示意图，其中，图(a)为原始图像，图(b)为直方图；
[0014]图5是本发明中红外热像有火焰时的经本发明方法处理后的输出图像及红点位置判断示意图；
[0015]图6是本发明中基于红外热像所建立的探测区域全局坐标系。
【具体实施方式】
[0016]以下结合附图来对本发明进行详细的描绘。然而应当理解，附图的提供仅为了更好地理解本发明，它们不应该理解成对本发明的限制。在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅仅是用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0017]以非制冷焦平面红外探测器为核心的红外热像系统，拥有较高的图像分辨率和较低的价格，能够呈现理想的热对比度；非制冷焦平面红外探测器直接输出的是12到14位的热辐射信号，通过对该原始信号的直接处理可以对热辐射信号进行合理的量化，从而去除干扰，有效提取火点?目息。
[0018]如图1所示，基于上述原理，本发明提出一种火灾探测、报警、定位、扑灭方法，包括以下步骤:
[0019]1、根据探测范围的需要将红外热像仪安放于探测区域中心，镜头朝下，并调整红外热像仪视野范围，使其覆盖整个探测区域；本发明实施例中，红外热像仪的悬挂高度为30m，镜头焦距为5mm，分辨率为384X 288，但是不限于此，可以根据实际需要对上述参数进行选择；
[0020]2、通过图像处理系统采集红外热像仪的原始图像，该原始图像为一个单点取值范围在12?14位的二维图像矩阵；
[0021]3、对原始图像进行直方图统计，获得直方图数组H = {h (x0)，h (X1)，…，h (xn)}，其中h(Xi)代表像素值为i的像素的个数，例如^代表像素取值为1，h(x J表示像素值为I的像素的个数。对图像来说，一幅640X480分辨率的灰度图像有640*480 = 307200个像素，每个像素有对应的灰度值，一般图像的灰度值是O?255，如果红外热像仪输出是12位，其值就是O?4095，根据热像仪输出信号的位数为12、13、14位，η取值分别是4095、8191、16383 ；
[0022]4、计算直方图数组H中h(xT1)到h(xn)的和ST1_n，其中，Tl为预先设定的最低热辐射阈值，一般取n/2 ；
[0023]5、若ST_n< T2，则返回步骤2，此时的红外热像仪摄取的原始图像及其直方图如图3所示；否则进入步骤6，此时红外热像仪摄取的原始图像及其直方图如图4所示，T2为预先设定的阈值，通常取值为图像像素数的1/10000 ;
[0024]6、采用基于类间方差的方法计算图像量化阈值T3，具体过程为:
[0025]对于直方图数组H，计算阈值取t(t = I,…，n-1)时将像素点分成两大类:值小于等于t的像素和值大于t的像素，设总像素数为S，像素点的平均值