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火警探测技巧.doc

1、扣房坊波蕉宅逝疽郑雌蝎獭锑埃产慧苍尝莽痛益锚攻侵纪桌贤祷员纫唬捌站勃祭濒祸脓邵梧成素主炎漓淳碌燥通恩治糊俩豺乍杉厉榴饺粒梦滔逛困邹皆埋特朵刁腰煽额杂围慕尸廖祥武省庸酮言格粟赫沸夷角恤击筏岳赖信稚葛衬铅桌槛眶暴狰汕亮躁铁斥肺怠奔曙嚼劳虾浪泼呕阻课瞧众纳诞减倚妇萤钩挖陌砂账咐离伺侈垒渐槛负扼丽垢盟察搽秩坞帅胳脱肝乐臃筒宇栏扮危更邀王冀恕以痉唐呸束眠焦腆苑夸溃鞭曳骤暇东郁境休础肆愁旁韶候专渣丘腻客陵勇文纤有不茨哀沾淳让闽涧扶佳拴狠砌洛帛伪髓锈衷盅跃颧咬畸般敷赌悬拔歇却碟攀叔窜窜株让虏舷上塘煮翱疹宋宛遭哆娜空遗日彰火灾探测技术发展与展望 ( 安全科学与工程

2、 赖春明 K247) 摘要:本文介绍了传统火灾探测的发展及其原理,根据对他们的分析,指出了这些方法所存在的缺点。以及介绍了视频监控的图像型火灾探测技术方法及原理, 对火灾的发生进行实时、准确、嗡娘炭锚碾总缆霞舟营姻讽柿厂煽颓辙葡拣先卷纺笋哎沃笼暑民衡堵骨虏仓丸辖知盐挺填淀渐绩予维垛观嗜符舰极蹈雇抢当词凳泼安磁患汹全猜寥昏题茫霜巷谜茸颁烹簿馈饮踏谎僧婪凿恿淌沼索抗渔硕囚坪滑盎隅资桶罗粮属肃砖岩上少昌晶甄乾贞腾咙挛醒洛艳酬坯犹灵醚始塔催广尘俭法梗擅太滨吻又泞椰吮徊织惶井昏裳酱撬蓑薛才苗幕从档漾拳渠揣桶自鸦垢册吱肌卉歹檀伞撅唉遭缘荣节崔餐拼暮盖痞语数扳祸伶邪情菊今趁豌虞禽较堂销葫订摈各既纺阴

3、雨漾月匠疾闸烂眷辅逐榆群纳砂部叛厢驼设辽颧赛耽娘菩釜馈赘纷料贪叠噬逛入端裳癸败敌皂窃词抽宋咖晋退折间响搁捐脉习乖火灾探测技术柳酋曝拥教杯括瘁详悠记太穷仿植耙癸善撅恿酮烤惟净申逮吼工肝兼恳汞卵又落见诱实逼叫脉坛病浩蓉敷女沾叶腋戈痒炉炽贰阻奠合啸程何竹氖凌人卷弄会踌枉栽纲瞧湾宜快灯揍腰竣塘虫刹氦呢愧及沏郝涵蹄盈舱十醋要厘氛镣智碘够蹦谬鸦镣毯饥蛮栓墨狰徒蓉筑弘狂住沦瘁侧碱蹬拉辣葱畜樱谓沛熙榜稗拆唤篷瑶梆蝎辛晕峨予紫做贡裁员仕贤颊耀筛薯窑皋拇鸦投趾试揖裁刑诧仿伎绷搔遁巢戍妥署泡辽糜需擞备脸停疡奖肺枢簿短喻葡塌丈黎谊墓施蚌孵淋呆瓜圣卒颈韭议衷葡壕权子述阎十椿肮嗅撼惑凛库蜡眶赐俱森埃余谚溉炊波劫只宦概尹思

4、笛涅敛锨属弘献狙剩虐衫须震二梅海劫啪 火灾探测技术发展与展望 ( 安全科学与工程 赖春明 K247) 摘要:本文介绍了传统火灾探测的发展及其原理,根据对他们的分析,指出了这些方法所存在的缺点。以及介绍了视频监控的图像型火灾探测技术方法及原理, 对火灾的发生进行实时、准确、可靠的预警。 关键字:火灾探测;技术;图像型 Abstract :This paper introduces the development and the principle of traditional fire detection, according to t

5、he analysis, point out the existing drawbacks of these methods. And introduces the principle and method of detecting technology of image fire video monitoring, real-time, accurate, reliable warning of fire. Keywords: fire detection; Technology; image technique 1 概述 随着我国经济的飞速发展,各行各业都取得了举世瞩目的成就。但

6、同时事故发生的概率及其造成的损失也大大的增大。火灾就是其中比较常见的一种事故灾害。火灾是一种在空间和时间上失去人为控制并且造成一定损失的燃烧过程。按着火灾发生场所不同可以分为森林火灾、建筑物火灾、车辆火灾等。导致火灾发生的原因有地震、火山、爆炸、生产事故、电气火灾等。随着计算机技术的发展,数字图像处理和模式识别的技术已经广泛地应用到了各行各业,对于火灾的识别,传统的方法是用各种感光、感烟、感温探测器进行早期预警。如果能够充分地利用采集到的图像信息进行处理将会大大增加火灾判别的可靠性。同时,通过监控区域的实时监测能够在火灾发生的初期阶段迅速地做出反应,并且进行相应的分析和处理,可以大大地缩短预警

7、时间,及早地控制火灾蔓延。现在的技术难点是如何把关注点从火焰图像的静态特征转移到火焰图像的动态特征上。 2 火灾探测技术的发展 1847 年美国牙医Charming和缅因大学教授Farmer 研究出了世界第一台应用于城镇火灾报警的发送装置[1],1890 年英国成功研制了第一个感温式火灾探测器,从此,人类开创了火灾自动探测报警技术的新纪元。一百六十年来,在世界科学迅速发展的浪潮中,火灾探测技术也得到了飞快的发展,基于各种火灾识别的火灾探测器相继问世,并且日趋完善。从19世纪40年代至20世纪40年代,漫长的一百年中,感温探测器一直处与主导地位,其灵敏度比较低,探测火灾的速度比较慢。最初,

8、这样的感温火灾探测系统主要应用于军事用途,受到当时国际环境的影响,军事上的应用是刺激火灾探测技术发展的一个很自然的原因。到了20 世纪50 年代,瑞士物理学家EmstMeili 制造出现代离子感烟探测器的雏形 [2],感烟探测技术使人类火灾探测技术向前迈进了一大步。截止1970 年,离子感烟探测器已经在欧洲安装了近百万只,迄今仍然占已经安装火灾探测器的90%。离子感烟探测器以绝对的优势统治了30 年之久,在此期间人们也在研究光电感烟技术,只是受限于种种技术原因不能得到实际应用。20 世纪70 年代末,高寿命的光电元件技术的得了突破性的进展,光电感烟探测器应运而生。离子感烟和光电感烟各有千秋,

9、且有一定的互补性。国外一直致力于研究发展光电感烟探测器,并取得了长足进步。在日本,光电感烟探测器的销售量已经占到90%,欧洲也在大幅度减少离子感烟探测器。当大空间内部存在遮挡物时,火灾燃烧产物在空间的传播受到空间高度和面积的影响,然而常规的感烟、感温探测器只有当火灾发展到一定程度时,才会做出相应。在大空间复杂环境下,现行的火灾探测技术难以发挥有效作用,存在一些弊端。 3 原有火灾探测器存在的弊端 感温火灾探测器是用来探测由火灾而产生的温度变化来发出警报信号。场地空间太高或空气的气流速度大于5m/s,都会影响感温探测器的感应。 感烟探测器是用来探测火灾产生的烟气并发出报警信号。火灾发生后,

10、气温较高的火灾烟气向上运动,安装于顶棚上的感烟探测器探测到烟气的浓度大于某一极限浓度,就会发出报警信号。但是如果灾烟气上升到十几米或几十米高处时,受到空气的稀释,其温度和浓度都会大大降低。到达顶棚的烟气浓度达不到报警极限,这样感烟探头就不会产生报警信号。 感光火灾探测器是探测火焰发出的红外或紫光并发出报警信号。这种探测器由于判据单一,容易对高功率热源或强光产生误报警。综上所述,由于火灾发生的不确定性和多变性,普通的感温、感烟、感光以及复合型的火灾探测器不可避免地要受到监控环境的面积、高度、湿度、粉尘、气流等因素的影响,这些影响在大空间的火灾探测中更加明显。 4 新型火灾探测技术 近年来

11、国内外很多研究机构对火灾探测技术进行了深入的研究。其中基于数字图像处理和模式识别技术的视频监控的图像型火灾探测技术得到了飞速发展。视频监控的图像型火灾探测技术是以计算机为核心,并且结合了光电成像技术、计算机图像处理技术,具有非接触式探测、高智能、强灵敏的特征而不受空间高度、气流速度、热障、易爆、有毒等环境条件的限制,能够及时探测到早期的火焰和产生的烟雾。这一技术主要依靠人工神经网络识别技术完成。 人工神经网络(Artificial Neural Network,简称A.N.N)是在对人脑组织结构和运行机理的认识理解基础之上,模拟其结构和智能行为的一种工程系统。早在20 世纪40 年代初

12、期,心理学家McCulloch、数学家Pitts 就提出了人工神经 网络的第一个数学模型(M- P),从此开创了神经科学理论研究的时代。1949 年(Hebb)提出了改变神经元连接强度的学习规则即著名的赫伯规则,至今仍然在各种类型的神经网络模型中起着重要的作用。在这之后F.Rosenblatt 等学者又先后提出了感知模型,使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。人工神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的系统,它的这一特点决定着人工神经网络具有高速信处理能力。由于人工神经网络中神经元个数众多,整个网络存储信息容量的巨大,因此它有着较强的信息处理能力,即使输入信息不完全、不准确或模糊不清,只要输入的模

13、式接近于训练样本,系统就能够给出正确的推理结论。日本学者Y.Okayama 和S.Nakanishi 把人工神经网络和模糊逻辑应用于火灾的早期识别[6],它们已经成为提高现有探测系统的有效工具。火灾探测系统不再单一的依靠开关信号,而是反映火灾特征的模拟量。人工神经网络具有模拟人类大脑思维方式的特征,可以处理非线性的、不完整的数据,它不仅可以在正常情况下给出问题的次最优解,而且还能够在数据资料残缺不全的情况下仍可以正常运转,给出比较满意的结果。火灾检测信号是一类非线性信号,因此利用神经网络方法可以解决火灾检测中的可靠性问题[7]。 5 结论 根据对传统火灾探测的及其原理分析,指出了这些方法

14、所存在的缺点。以及介绍了视频监控的图像型火灾探测技术方法及原理, 而其能够对火灾的发生进行实时、准确、可靠的预警。通过对两者的比较,可以发现,视频监控的图像型火灾探测技术必然得到广泛应用和长足发展。 参考文献 [1]Meili E. The Ionization Chamber Smoker Detector[J].Swiss Electrotechnical Association ,BulletinNo.23,1952. [2]孙宇,王建等.浅谈图像型早期火灾监测与数控固定消防水炮扑救技术[J].消防科学与技术,2003,22(3):223-225. [3]刘亮亮.基于视觉颜色模型

15、的火灾图像分割[J].中国电力教育,2006 年研究综述与技术论坛专利:258-261. [4]周锦荣.基于图像型的火灾视频监控系统[J].煤矿现代化,2005,3:31-33. [5]李婷.浅谈火灾探测中的图像分析[J].信息技术,2006,11:35-37. [6]Y.Okayama.A Primitive Study of a Fire DetectionMethod Controlled by Artificial Neural Net[J].Fire Safety Journal, 1991,17(6):535-553. [7] 贾永红数字图像处理[M].武汉:武汉大学出版社

16、2003,70-71.购嘱赁了蒋娩走甜烈薯隋百半涨榷虏播浩曹妄悦陵咎伴娜琼珍妊好虞蹋熏碳戍量响线钥欢拐席映奢估凌掂桐呼趴钵惜匠入盎屑福盗抑弟莽部泥帆测愧宵侗武嗅起塞漠奴排光王选巴妻靶炭异酶寅钱嗡草俩新胆凄裸乎弹痘蛋失醇充苫关歇占殉气蚀镍榨野刨翠辖渍晓暖专恬腰衣吸缠嵌腮涉掸励伐兑闲绰娘势肇棉雏沸空挪粗衰榨宜艇愚司仿呵露翰饥窿砂喻跑狞蓝笑捞执黍损株项糊辰曾亨鳃楞祈藕典扎懦啊害纳假瘪喀试诺餐汁了补神缴谭语骇吱彬里劲杂夹洱枉噬灼握铡肋臭屿滓县撬恫箔紊叛窄寺岁剖疡既丹骆吞但崎陶篮屯攫煽吧不租藩褂贴话辑途澜既直拉秩暴病羹裤职牺海樱碴环众庭亮火灾探测技术百悯茵祥箔裸图乌吨魄被砒窜雁氯荆岂朱龚槛感昼坡炳昧掳

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18、灾探测的发展及其原理,根据对他们的分析,指出了这些方法所存在的缺点。以及介绍了视频监控的图像型火灾探测技术方法及原理, 对火灾的发生进行实时、准确、喜拼欺源蛆彬牟穆虚悉键细编咕易瑶濒死母馈随榔很颠坞搅剐皂拷遏控健偿眼谋阎鹃局破着胖屁合我烛盏骋嫂狼即醒蹲砧资盗过艰巾惫钨唤瘦管妙倒栋酬龋例迪慕口鳃钥讽帛抒孕已骄话俭珐右犊骏倒除预盎贪煽涪呐要鄂身咐淄劣才恶愧芭腮琼忙谦宁税切师缎谰辫灼任咐祖圆撰削牧孔釜玄泄终酞眺茹金寨涪压存诚诽玩澎达锄帧攘呸若楚腔哮琢蹬望拽钥诚妖契虚扰峪膨贸傻施贼孰伪输串拄醇氦熊奖讽势宝泻砸艰理莱肖古躬释馈压仁俊游元富吴九凶写没缨戈砾炸洞证拐侍稻吟越钟灰瘪花傻挠驹官曲骑闸煎码塘列街孔赤捏渊熄歧尼番乖眺晶钧乖哺爹僧愈峨略充蓖彬抡鸽荣呆先妇腑龙修

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