基于视觉特征匹配技术的火灾疏散路径红外热成像规划方法.pdf

火灾疏散路径规划时，规划过程易受复杂背景、噪声、光照强度等问题的干扰，导致火灾疏散路径规划准确性较差。为此，提出基于视觉特征匹配技术的火灾疏散路径红外热成像规划方法。剔除火灾热红外图像中的噪声，采用自适应邻域算法增强图像的细节特征，利用视觉特征匹配技术获取火源点，构建路径规划模型，采用遗传蚁群算法对模型求解，获得最佳路径，完成火灾疏散路径红外热成像的规划。实验结果表明，所提方法的规划时间为0.52 S，规划的路径长度短、远离着火点，且能够精准避开所有障碍物。关键词：抑制噪声；局部对比度增强；距离相似度；适应度函数；信息素变化中图分类号：TN96Infrared thermal imaging planning method of fire evacuationpath based on visual feature matching technology(School of Art and Design,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400044,China)Abstract:During fire evacuation path planning,the planning process is susceptible to interference from complex back-grounds,noise interference,light intensity,and other issues,resulting in poor accuracy of fre evacuation path planning.Therefore,an infrared thermal imaging planning method for fire evacuation path based on visual feature matching technol-ogy is proposed.Eliminate the noise in the fire thermal infrared image,use adaptive neighborhood algorithms to enhancethe detailed features of the image,use visual feature matching technology to obtain the fire source point,build a pathplanning model,use genetic ant colony algorithm to solve the model,obtain the best path,and complete the planning ofthe fire evacuation path infrared thermal imaging.Experimental results show that the proposed method has a planning timeof 0.52 seconds,a short planned path length,is far from the ignition point,and can accurately avoid all obstacles.Key words:Noise suppression;Local contrast enhancement;Distance similarity;Fitness function;Pheromone changes火灾是一种十分危险的自然灾害，一旦发生往往会给人们的生命和财产造成极大的威胁。对于火灾,及时疏散是最为重要的应对措施之一。作为严重威胁公众安全的主要灾害，当火灾突发时，由于被疏散人员不了解火灾状况，或者没有规划相关的疏散路径,难以选择安全有效的逃生路径,从而造成不可挽回的局面。随着计算机技术的快速发展，红外热成像技术逐渐走进人们的视野，广泛文献标识码：A文章编号：16 7 3-6 12 5（2 0 2 3）0 2-0 0 9 6-0 5MA Yu-qing,LI Li-hua应用在火灾探测、医学研究、材料检测等领域2。由此可见，火灾疏散路径规划方法已经成为目前呕需解决的问题,相关领域研究学者纷纷对此做出了研究。张苏英等基于双向蚁群算法的智能消防疏散图路径规划方法。增加了双向寻优策略,增强了蚁群算法的全局寻优能力，结合A*算法对原始信息素的分布进行了优化,从而减少了算法在初始阶段收稿日期：2 0 2 3-0 4-0 5基金项目：重庆市教育委员会科学技术研究项目“后疫情时期城市轨道交通站点人性化空间设计研究与应用”（项目编号：KJQN202000739）作者简介：马雨晴，女，回族，河南郑州人。主要研究方向：建筑室内艺术设计、交通空间设计。李丽华，女，四川资阳人，讲师、硕士。主要研究方向：建筑室内设计、交通空间设计。一 9 6 一2期的搜索盲目性，提升算法收敛性，结合火场信息改进算法,提高了火灾疏散路径规划的准确性3。该方法没有构建路径模型，导致方法的规划时间较长。丁梦远等提出一种激光一相机系统语义栅格建图和路径规划方法。构建激光一相机路径规划系统，首先将采集的热红外图像与目标图像匹配，得到激光匹配数据，然后将数据融人到路径地图中得到不同语义，最后通过语义集合算法得到规划路径,完成火灾疏散路径的规划4。该方法没有剔除热红外图像中的噪声，导致方法的规划效果较差。张子博提出基于全局引导策略的多智能体火灾疏散路径规划方法。采用了多Agent策略,模拟建筑物内部的火灾情况，通过优化全局导向算法及神经网络结构，规划出适用于多个出口复杂环境下多个人群的疏散路径。该方法没有增强热红外图像的细节特征，导致方法规划的路径较长5。为解决上述方法中存在的问题,提出基于视觉特征匹配技术的火灾疏散路径红外热成像规划方法。1图像预处理与构建路径模型1.1图像降噪与增强火灾疏散路径热红外图像多处于复杂背景下，且其中存在大量噪声，为得到精准的路径规划结果，需要剔除图像中的噪声并增强其细节特征6 O具体步骤如下：（1)采集、形成、传输火灾疏散路径热红外图像过程受到外界因素干扰,导致图像中存在大量的脉冲噪声，首先利用如下公式抑制图像中的噪声。22Ji+a,i+b)a=-16-19J(i,j)=Z.(g,h)(g.h)eEM式（1）中，J(i,j）为热红外图像的像素值；M表示图像中像素个数；i、j分别表示热红外图像；、b 表示任意像素点；J(g,h）代表复杂背景下的图像像素值；E为图像自适应邻域的范围。(2)剔除火灾疏散路径热红外图像噪声后，通过自适应邻域算法，增强图像的局部对比度7，获得复杂背景下细节特征增强后的图像。自适应邻域与背景局部对比度的相关公式如下所示：O,(i,j)-O,(i,j)D(i,j)=J(i,j)-O(i,j)+O,(i,j)LD(i,j)1(q1i(xi,y,)E Qi(x,y)q2;(xj,yj)=Q2(x,y)i=0,1,.l-1j=0,1,.-1式(5)中，1i、92;分别代表图像的特征点；、y为特征点的对应坐标；i、j分别表示热红外图像；1为特征点个数。（2)设置距离固定阈值。计算Q1与Q,特征点之间的距离相似度10,用sim表示。当距离相似度大于阈值时，表明此时的特征点匹配正确；当(2)距离相似度小于阈值时，表明此时的特征点匹配错误。公式如下所示：一9 7 一其中，D(i,j）表示常数,其值越小表明局部对比度越小；O代表自适应邻域中所有像素的平均灰度值；0，表示背景区域内所有像素的平均灰度值。(3)通过自适应邻域算法后的火灾疏散路径图像，无论是整体还是细节部分，图像的对比度都得到增强与改善。增强后的对比度d表达公式如下所示,其中d为增强前的对比度，示意图如图1所示。d(i,j)=d,+dd.,2d+,dj20O00,(3)(4)(5)贵阳学院学报（自然科学版）simi1(e;+1)s=(x,-x,)(y-y)式(6)中，s;代表相似度斜率；ei代表引人的汉明距离值。(3)匹配点筛选。随机从匹配正确的结果中抽取若干个特征点，计算其中的变换矩阵。然后根据非线性最小二乘法，计算特征点之间的投影误差-12,误差值最小的特征点即为火源点。公式如下所示：q=og(1-*)式(7)中，r为一般置信度；表示保留点比例；mmin为投影误差。2路径模型的构建与规划在利用视觉匹配技术获取火源点的基础上，构建与规划路径模型,采用遗传蚁群算法对构建的路径模型求解,将最优解作为最佳疏散路径,具体步骤如下：2.1构建路径模型(1)确定火源点位置后，危险区域以火源点为圆心向周围随机扩散,因此在疏散过程中必须躲避该范围。引入危险度函数H,公式如下所示：H(u,u,t)=,式(8)中，u、均表示行动路径中的节点；t表示时刻。(2)设环境变换函数为F，表示处于t时刻的火灾危险区域扩散状态，即表示该时刻中所有节点(季刊)2.2模型求解(6)(1)在火灾疏散路径模型中,根据损失函数生成初始蚂蚁种群13,对得到的种群交叉、复制、变异等处理,生成新一代蚂蚁种群。重复此操作,将得到的最佳种群作为路径模型的初始种群信息素。（2)得到初始种群信息素后,设置种群空间格局,计算最优个体蚂蚁在某个时刻的节点移动概率,公式如下所示：(t)o(t)R%(t)=Em(t)X.(t)log(1-r)lo,S otherwise(7)s=(w1,w,),1,w2=S1 us式(11)中，R为蚂蚁的行动概率；表示信息素；X为期望因子；8 代表期望度；S为种群有解化空间；w表示个体空间中的蚂蚁个体；为损失因子。(3)在路径模型中,种群的信息素被不断更新,因此引人传递函数14，U表示两个节点之间的路径上信息素与时间的关系，如图1所示。12(8)18卷,S Eallowed(11)4531危险度函数的集合，公式如下所示：F(t)=H,H2,.H,(3)考虑危险因素实时扩散的特性，构建火灾疏散路径模型T，表达式如下所示：minT=I u0o E 1,2,.?K E1,2,.Ssubject.to.(|Im/-1 c)=Lmin Llu,u e I,H(u,v,t)=0式(10)中，o表示任意蚂蚁；K为最优个体蚂蚁；S表示由个体蚂蚁组成的空间；Iw表示路径上节点的集合；表示节点之间的距离；L表示蚂蚁经过的路径；S为种群构成的空间；Lmin为最小路径。一 9 8 一(9)(10)0图1遗传蚁群的信息素时间关系图传递函数的公式如下所示,其中为随机参数,取值范围在0,1之间。U.=11In(1+atm)+1(4)在基于遗传蚁群算法的路径寻优迭代过程中，优选的个体蚂蚁在最短时间内更新路径上信息素的数值，当最优蚂蚁从节点u移动到另一节点处时，信息素的变化量用表示，其计算公式如下所示：t1t2t3t4t5时间(12)2期(u,u)e Lmax其中，Lmax为最大路径；P表示信息素的强度。(5蚂蚁在移动过程中,移动方向受各个地点的启发因子与布朗粒子影响15,因此蚂蚁从某处节点移动到另一节点的概率得到更新，更新公式如下所示：Au(t)Xu(t)R=ZAm(t)m()式中，R为更新后的移动概率；为引人的启发函数。(6)蚂蚁在经过所有地点时留下的信息素总值变化与地点相关引入启发函数的目的是得到模型的最佳解集,其计算公式如下所示。其中，Lu表示节点之间的频谱长度16,其值越小,对应的启发函数越大,表明最优蚂蚁从节点u移动到节点的期望值越高。=Lm(o1,02,R)（7)根据信息元素更新策略，采用感知预测算法得到最大启发函数所对应的路径17-18，即为最佳路径，完成火灾疏散路径红外热成像的规划，公式如下所示：Au=lo,other3实验与分析3.1实验环境为了验证基于视觉特征匹配技术的火灾疏散障碍物2420161284马雨晴，等基于视觉特征匹配技术的火灾疏散路径红外热成像规划方法Lu+max1,max路径红外热成像规划方法的整体有效性，需要对其做出测试。在Matlab仿真软件上搭建实验平台，(13)具体仿真实验环境设置如下：(1)建立三维火灾模拟场景。利用Unity引擎进行场景建模，模拟火焰、烟雾等火灾特征，设置火灾温度范围在2 8 0-32 0。(2)采用热成像仪获取火灾场景红外热成像图。将红外热像仪布置在火灾场景中，以获取不同区域的温度信息。仿真过程中可以通过调节火源大小、位置等参数，模拟不同火灾场景，从而获得具(14)有代表性的数据。(3)将热图转化为数字图像。将热成像仪采集到的热图转化为数字图像，并经过图像处理算法增强和去噪，以保障后续特征提取和匹配的准确性。（4)使用视觉特征提取和匹配算法进行路径规划。采用遗传蚁群算法求解火灾疏散最优路径，完成火灾疏散路径红外热成像的规划。将路径规划效果、路径长度、规划时间作为测试指标,采用基于视觉特征匹配技术的火灾疏散路(15)径红外热成像规划方法、基于双向蚁群算法的智能消防疏散图路径规划方法（文献3方法）、激光一相机系统语义栅格建图和路径规划方法（文献4方法)和基于全局引导策略的多智能体火灾疏散路径规划方法（文献5方法)进行对比测试。3.2实验结果分析(16)(1)路径规划效果在MATLAB中构建火灾疏散路径模拟环境，如图2(a)所示,设定点（0,0)为起点，（2 6,2 5）为终点。采用所提方法、文献3方法、文献4方法和文献5方法在图2（a)中完成火灾路径规划，规划效果如图2(b)所示。一所提方法一一文献3方法着火点文献4方法-文献5方法242016128402468101214161820222426（a）火灾疏散路径环境图2 不不同方法的路径规划效果024681012 14 1618 20 22 24 26（b）不同方法的路径规划一9 9 一贵阳学院学报（自然科学版）分析图2 可知，针对火灾疏散路径红外热成像的规划,所提方法规划的路径不仅远离着火点，还可以精确地避开所有障碍物;文献3方法规划的路径,虽然远离着火点，但没有避开路径中的障碍物;文献4方法规划的路径虽然避开着火点与障碍物,但规划的路径过长；文献5方法虽然避开障碍物，但没有避开着火点。结果表明所提方法的规划效果强于文献3方法、文献4方法和文献5方法的规划效果。所提方法在火灾疏散路径红外热成像规划过程中,对采集的热红外图像进行降噪和细节特征增强处理,预处理后的图像保留原始细节,并剔除图像中的噪声,进而在规划过程中不受噪声的影响，得到良好的规划效果。(2)路径长度路径长度表示的是各个方法规划出的移动路径长度。路径越长，表明方法的规划性越差；路径长度越短,表明方法的规划性越强。将所提方法、文献3方法、文献4方法和文献5方法的路径长度结果绘制成柱形图，方便分析,如图3 所示。200文献3方法文献5方法1601208040通过图3可知，针对火灾疏散路径的规划，无论在哪组实验中,所提方法规划的路径长度均小于文献3方法、文献4方法和文献5方法规划的路径长度,表明所提方法的规划性强于文献3算法、文献4算法和文献5算法的规划性。(3)规划时间为了保证实验的公正性，采用所提方法、文献3方法、文献4方法与文献5方法规划10 组火灾疏散路径,对比不同方法的规划时间。规划时间越长，表明方法的效率越低；规划时间越短，表明方法的效率越高。不同方法的测试结果如表1表示。一10 0 一(季刊)表1不同方法的规划时间规划时间/s实验次数/组所提文献3 文献4方法方法方法方法10.320.630.540.450.560.870.580.390.8100.7分析表1中的数据可知,针对火灾疏散路径红外热成像的规划,所提方法的规划时间在0.5s附近波动，平均值为0.52 s，而文献3方法、文献4方法、文献5方法的规划时间分别在3.5s、5.5s、7.5s 附近波动,平均值分别为3.6 8 s、5.34s、7.58s。通过对比发现，在不同实验序号下所提方法的规划时间均低于文献3方法、文献4方法、文献5方法的规划时间,表明所提方法的路径规划效率高于文献3方法、文献4方法、文献5国文献4方法方法的路径规划效率。月所提方法12实验次数/组图3不同方法规划的路径长度18卷文献53.55.63.55.13.45.53.65.74.15.93.95.63.64.43.85.13.75.24.25.24结论目前火灾疏散路径红外热成像规划方法存在规划效果差、路径长度过长、规划时间长等问题。为此提出基于视觉特征匹配技术的火灾疏散路径红外热成像规划方法。该方法首先剔除热红外图像中的噪声,并增强图像的细节；其次，利用视觉匹配技术获取火源点，最后构建路径模型，采用遗传347.97.87.37.47.77.17.87.37.97.25蚁群算法对模型求解，获得最佳路径，完成火灾疏散路径红外热成像的规划。提高规划效果的同时，在一定程度上也降低规划路径长度与规划时间。参考文献：1王博正,董丽虹,王海斗，等.激光红外热成像技术在材料缺陷检测中的研究和应用现状J.材料导报,2 0 2 0，34(5):5127 5132.2鲁子鹏,孙凤云,苏昂，等.生化发光分析仪最优检测路径的动态规划算法研究J.传感技术学报,2 0 2 2,35(2):190-194.3张苏英,郭宝,陈灵芝,等.双向蚁群算法的智能消防疏散图路径规划J.计算机工程与应用，2 0 2 1,57(14):259 266.(下转第10 5页)2期息的有效提取。3结论本文提出三维动画视频关键帧图像信息提取方法研究，在充分考虑了三维动画视频特征以及图像关键帧分割难点的基础上，实现了对图像信息的准确提取。通过对比测试的测试结果得出结论，设计图像信息提取方法具有良好的实际应用价值，能够适应不同环境下的信息提取需求。参考文献：1胡永进,韩旭,高小慧，等.顾及多尺度上下文信息的高分影像林地信息提取方法J.江苏农业科学,2 0 2 2,50(22):209 216.2李国荣,刘玉芝.基于增强现实的建筑三维图像信息提取系统J.自动化与仪器仪表,2 0 2 2（8）：37-41.3昌宏哲,杜红静,袁洋.基于ED-DNN的农村公路遥感图像信息提取方法J.勘察科学技术,2 0 2 2（3）：11-15.4邓源,施一萍，江悦莹，等.基于MobileNetV2与LBP特征融合的婴幼儿表情识别算法J.电子科技,2 0 2 2,35(上接第10 0 页)4丁梦远,郭迟，黄凯.激光一相机系统语义栅格建图和路径规划J.中国图象图形学报，2 0 2 1，2 6（10）：2524-2532.5张子博,黄晓霞,李红旮，等.基于全局引导策略的多智能体火灾疏散研究J.现代电子技术,2 0 2 2,45（14）：153-1586许昕健,唐磊,匡乃亮，等.一种光学遥感图像的快速降噪去霾算法J.微电子学与计算机，2 0 2 2,39（2）：67-74.7林森，迟凯晨，李文涛，等.基于优势特征图像融合的水下光学图像增强J.光子学报，2 0 2 0，49（3）：209-221.8杨宜林,李积英，王燕，等.基于NDT和特征点检测的点云配准算法研究J.激光与光电子学进展，2 0 2 2，59(8):198-204.9卢才武，齐凡,阮顺领.融合目标检测与距离阈值模型的露天矿行车障碍预警J.光电工程，2 0 2 0,47（1）：40-47.10杨茂,冯帆.基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法的研究J.可再生能源，2 0 2 1,39（2）：175-181.11马宏亮,郑健捷,刘强，等.基于非线性最小二乘法的多光谱拟合程序：应用于12 CH4谱线参数分析J.光谱学与光谱分析,2 0 2 1,41(12）:38 8 7-38 91.周泓智三维动画视频关键顿图像信息提取方法研究(8):47-52.5张迎,江剑,路卓,等.基于CMOS线阵相机的弹丸图像信息提取研究J.测试技术学报，2 0 2 1,35（5）：430-435.6黄金伟,王泽珺,陈以，等.MATLAB在机器视觉仓储货物图像信息识别与处理中的应用J.电子世界，2 0 2 1(15):134-136.7辜季艳，周宇.基于可完全重构的船舶遥感图像信息高效率提取方法J.舰船科学技术，2 0 2 1，43（14）：181-183.8李树力,李金泽,郭振,等.蜂窝状数字PCR微阵列荧光图像的信息提取J.光学精密工程，2 0 2 0,2 8（12）：2745-2755.9张思思,高旭光,滑文强.基于聚类与人工神经网络的遥感图像信息提取方法J.电子设计工程，2 0 2 0,2 8(15):106-109.10张源峰，程恩.光学图像信息多标记特征分层识别系统设计J.激光杂志,2 0 2 0,41（7）：2 0 9-2 12.【责任编辑王建蕊12朱其幸，王道档，卢毅伟，等.双光纤点衍射干涉投影系统误差校正及优化J.红外与激光工程，2 0 2 2，51(3):357 364.13谭永前，曾凡菊.基于新的风格损失函数与亮度信息的图像风格迁移算法J.光电子激光，2 0 2 1，32(8):879-887.14夏慧娟,吴衍青,张磊，等.非相干光点扩散函数的重建及其在同步辐射成像系统中的应用J.核技术，2020,43(1):3-8.15刘冬梅,王彤旭,陈亚，等.基于贝塞尔-高斯光束的布朗粒子的扩散特性J.中国粉体技术，2 0 2 2,2 8（4）：36-42.16刘焕淋，温濛，陈勇，等.基于全光节点频谱集中度和频谱离散转换的业务调度方法J.电子学报，2 0 2 2,50(1):135-141.17徐凯，宣涵,陆煜斌，等.弹性光网络中结合预测的多维感知RSA算法J.光通信技术,2 0 2 1,45（4）：43-47.18李游，龙伟迪，魏绍东.基于微型红外双光机载装置的变电站无人机巡检系统研究J.湘潭大学学报（自然科学版）,2 0 2 0,42(5）:118-12 6.【责任编辑王建蕊一10 5一