一种基于红外热像仪的火灾报警器及火灾报警方法与流程

本发明涉及智能火灾报警领域，特别涉及一种基于红外热像仪的火灾报警器及火灾报警方法。

背景技术：

目前，自动的火灾报警技术在预防和遏制火灾方面扮演着越来越重要的角色，但是自动报警水平还是相对落后，存在一系列突出的问题。在人群密集的公共场所需要的是一种安全可靠、受环境因素影响较小的火灾报警器保障人们的生命财产安全，由于现阶段火灾报警器自动技术的不成熟，所以防范能力可靠性不高，从而适用范围过小；而且即使我国的火灾报警器有着一定的智能化设计，但传感器件探测的参数少、算法稳定性和准确性水平不太高，影响着对于火灾中粒子浓度、环境温度、光强度、可燃性气体浓度等指标判断的准确性，因此容易造成迟报、错报、漏报。所以设计一种智能化的既稳定可靠的火灾报警器非常重要。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于红外热像仪的火灾报警器，其既能敏感的检测火灾准确报警又兼具稳定可靠适应多种复杂环境，以解决一般报警器功能不完善及存在其他不稳定因素的技术问题。

本发明的另一目的在于提供一种基于红外热像仪的火灾报警方法。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于红外热像仪的火灾报警器，包括红外热像仪、报警铃、微型pc；所述红外热像仪包括红外镜头、光栅、红外探测器，其中红外镜头接收待测物体的红外辐射线，待测物体的红外辐射线经过光栅的干涉和衍射后到达红外探测器，最终将能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图；所述微型pc完成对来自红外热像仪的图像的视觉识别，提取图像中的特定区域，其中特定区域的温度大于等于t，t为预设温度值，最后判断所提取的特定区域与临界区域的大小关系：如果大于临界区域则返回一个危险信号；所述报警铃在接收到危险信号之后，响铃报警。

所述微型pc内预先移植视觉算法对来自红外热像仪的图像进行处理，红外热像仪的第一显示屏用于显示最高温度值和最低温度值及这一温度区间的颜色-温度渐变条；视觉算法从提取温度值数字区域和渐变条区域开始，根据数字像素特征运用模板匹配对极值温度值进行识别，并将返回的数值存储在两个预先定义的变量中，在预先设定好目标温度情况下，提取渐变条中目标温度对应行的所有像素值，对这些像素求平均值并将该值作为阈值化图像的阈值参数以提取目标温度以上区域；当该区域面积达到一定限度时，返回一个危险信号，最终可以得到火点的方位及火势的大小信息。最终得到火点的方位及火势的大小等有价值的信息作为判断火灾的重要依据。

本发明的另一目的通过以下的技术方案实现：

一种基于红外热像仪的火灾报警方法，包含以下步骤：

s1、红外镜头接收待测物体的红外辐射线，待测物体的红外辐射线经过光栅的干涉和衍射后到达红外探测器，最终将能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，最终获得红外热像图；

s2、微型pc完成对来自红外热像仪的红外热像图的视觉识别，提取图像中的特定区域，其中特定区域的温度大于等于t，t为预设温度值，最后判断所提取的特定区域与临界区域的大小关系：如果大于临界区域则返回一个危险信号；

s3、报警铃在接收到危险信号之后，响铃报警。

所述步骤s2具体为：微型pc内预先移植视觉算法对来自红外热像仪的图像进行处理，红外热像仪的第一显示屏用于显示最高温度值和最低温度值及这一温度区间的颜色-温度渐变条；视觉算法从提取温度值数字区域和渐变条区域开始，根据数字像素特征运用模板匹配对极值温度值进行识别，并将返回的数值存储在两个预先定义的变量中，在预先设定好目标温度情况下，提取渐变条中目标温度对应行的所有像素值，对这些像素求平均值并将该值作为阈值化图像的阈值参数以提取目标温度以上区域；当该区域面积达到一定限度时，返回一个危险信号，最终可以得到火点的方位及火势的大小信息。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

本发明可以通过简单的结构实现复杂的识别功能，准确报警，保障人身生命财产安全，对应对重大火灾具有很大现实意义。

附图说明

图1为红外热像仪成像原理示意图。

图2为红外热像图的灰度图。

图3为红外热像图的灰度图的视觉识别结果示意图。

图4为本发明所述一种基于红外热像仪的火灾报警器的正视图。

图5为本发明所述一种基于红外热像仪的火灾报警器的后视图。

其中，标记含义如下：

1-待测物体、2-红外辐射线、3-光栅、4-红外探测器、5-红外热像图、6-红外镜头、7-第一显示屏、8-第二显示屏、9-报警铃、10-微型pc、11-热像仪灯、12-数码相机镜头、13-机壳、14-无线串口插口、15-机座。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

一种基于红外热像仪的火灾报警器，其主体结构包括红外热像仪、报警铃、微型pc。所述红外热像仪是一种利用红外镜头接收待测物体的红外辐射，待测物体红外辐射线经过光栅的干涉和衍射后到达红外探测器，最终将能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图的仪器，所述微型pc完成对来自红外热像仪的图像的视觉识别，提取图像中某一特定温度以上的区域，最后判断所提取区域与临界区域的大小关系，如果大于临界区域则返回一个危险信号，所述报警铃在接收到危险信号之后，响铃报警。

进一步地，所述红外热像仪将待测物红外辐射能量分布反映到红外探测器的光敏元件上，然后红外探测器将红外辐射能转换成电信号，经放大、转换等步骤将电信号转换为标准视频信号并通过显示屏显示。红外热像仪形成的是关于物体红外辐射信息的图像，即红外热像图。红外热像图有多种类型，其中红外热像图的灰度图压缩了图像颜色通道，更适于进行图像处理，从而进行视觉识别。。

进一步地，所述微型pc内预先移植视觉算法对来自红外热像仪的图像进行处理。红外热像仪的第一显示屏上显示最高温度值和最低温度值及这一温度区间的“颜色-温度”渐变条。视觉算法从提取温度值数字区域和渐变条区域开始，根据数字像素特征运用模板匹配对极值温度值进行识别，并将返回的数值存储在两个预先定义的变量中，在预先设定好目标温度情况下，提取渐变条中目标温度对应行的所有像素值，对这些像素求平均值并将该值作为阈值化图像的阈值参数以提取目标温度以上区域。当该区域面积达到一定限度时，算法返回一个危险信号，最终可以得到火点的方位及火势的大小等有价值的信息作为判断火灾的重要依据。

进一步的，当所述微型pc的视觉识别程序返回危险信号时，便将此信号作为控制所述报警铃电路通断的开关。

所述红外成像部分具有自动定位的功能可自动将显示屏上的测量信息调整到热像仪的水平或垂直位置，红外镜头接收待测物体的红外辐射，待测物体红外辐射线经过光栅的干涉和衍射后到达红外探测器，最终将能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，热像图有多种形式，但是灰度图更容易后期的视觉算法的处理。

如图1，红外成像原理是红外镜头6采集周围物体的红外辐射信息，待测物体1的红外辐射线2经过光栅3的干涉和衍射最终到达红外探测器4的光敏元件上，最终形成红外热像图5。然后，红外探测器4将红外辐射信息能转换成电信号，再将电信号转换为标准视频信号并通过显示屏显示。

在红外热像仪的第一显示屏中，屏幕元素中的温标表示图像中像素-温度对应关系，视觉算法的核心便是利用这种对应关系提取目标温度以上的区域，从而得到我们关心的信息。微型pc接收到来自红外热像仪传入的热像图之后，首先提取温度值数字区域和渐变条区域，根据数字像素特征运用模板匹配对极值温度值进行识别，并将返回的数值存储在两个预先定义的变量中，在预先设定好目标温度情况下，根据最高温度与最低温度之间的温度值均匀分布在渐变条上，所以根据比例关系获取预定温度在渐变条中的对应位置goaly，提取渐变条中目标温度对应行的所有像素值，对这些像素求平均值并将该值作为阈值化图像的阈值参数以提取目标温度以上区域，此区域的面积作为触发报警器的信号。

其中预定温度在渐变条中的对应位置goaly通过下式计算得到：

式中，goaly为预定温度在渐变条中的对应位置，y1是最高温度在渐变条中的位置，y2是最低温度在渐变条中的位置，maxterm是热像图中的最高温度值，minterm是热像图中的最低温度值，goalterm是热图像中的预设温度值。

进一步的，所述危险信号相当于串接在报警铃电路中的开关，一旦有危险，报警器便立即鸣铃报警。

如图2，红外热像图的灰度图是将物体的红外辐射信息与图像的灰度联系，建立灰度和温度的函数关系，通过视觉算法遍历图像像素，便可提取任意温度范围内的区域。

如图3，红外热像图灰度图虽然比红外热像图的3通道彩色图像信息量少，但是在对火势的判断的着火区域的判断上并不直观，不利于自动灭火的实现，视觉识别就是排除显示屏自身的干扰元素，比如温标，电量显示区域等，遍历灰度图中的像素，准确提取出图像中某一温度以上的区域，并将其像素值置1，其余像素值置0，再通过计算白色区域的面积就可以得出着火面积。

如图4、5，本发明结合红外成像、机器视觉、电路控制、计算机技术等方面的知识，并且包含两块显示屏，实现了热像图和视觉处理结果分屏显示(即第一显示屏、第二显示屏)，其中红外热像仪的第一显示屏用于显示红外图像，具体来讲，是用于显示最高温度值和最低温度值及这一温度区间的颜色-温度渐变条；红外热像仪的第二显示屏用于显示视觉处理结果；并且基于红外热像仪的火灾报警器包含无线串口接口，为其他灭火设备的自动化控制提供了方便。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。