红外热成像技术在森林防火中的应用

红外热成像技术在森林防火中的应用森林火灾具有突发性、随机性、破坏时间短等特点，因此一旦有火警发生，就必须速度采取扑救措施。而扑救是否及时，决策是否得当，最重要取决于对林火的发现是否及时，分析是否准确合理，决策措施是否得当。传统火灾报警系统一般基于红外传感器和烟雾传感器，探测火灾发生时生成的烟、温度和光等参量，经信号处理、比较、判断后发出火灾报警信号；其缺点是无法迅速采集火灾发出的烟温变化信息，难以满足早期探测并预报此类火灾的要求。近年来，红外热成像检测和可见光图像检测在火焰检测中有一定程度的应用，但由于自身成像和检测原理，只是单一的检测模式极容易产生误报、漏报，影响用户使用，使得这一技术的推广受到了阻碍。基于这种现象，双光谱探测森林防火智能预警系统，采用两种光谱的图像智能检测技术最大程度发挥了各自优势，取长补短，能有效准确地检测出火焰，弥补传统火灾报警系统与单一检测模式所存在的不足，以达到森林防火智能预警的效果。双光谱探测森林防火智能预警系统是基于当前林火监测技术的不足的基础上研发的成果，也是一套针对性很强的系统，其具有高精度、高可靠等特点，多种技术手段共同确保林火预警功能的实现。国外森林防火技术发展从19世纪90年代至20世纪50年代感温探测器一直占主导地位，火灾自动报警系统处于初级发展阶段;20世纪50年代初，瑞士物理学家埃斯特迈尔成功研制出离子型感烟探测器;到20世纪70年代末，光电元器件技术取得突破，光电感烟探测器应运而生;20世纪80年代初，日本开始研究实验模拟量火灾探测器，最为典型的是1991年日本学者提出神经网络用于火源探测的问题;1994年瑞士推出AlgoRex火灾探测系统，该系统采用了神经网络、模糊逻辑相结合，共同决策。20世纪70年代末，我国的一些军工企业、部属企业开始研制火灾自动报警产品;进入80年代后为了缩短与国外同类产品的差距，满足国内市场需要，开始引进或仿制国外产品;90年代后，国外企业进入中国市场，带来了先进的技术，在一定程度上促进了市场的发展。随着科学技术的进步和森林防火信息化需求的逐渐升级，新的火灾探测器也不断出现;但目前国内所有的火灾自动报警技术主要是基于传感器的检测，在现有的各种火灾报警和消防监控设备中，大多数场所的火灾检测，都采用常规的火灾探测的方法，其性能优劣直接会影响火灾自动报警的准确度和可靠性，例如感烟、感温、感光探测器，它们分别利用火焰的烟雾、温度、光的特性来对火灾进行探测。在大面积森林应用中，上述传感器由于空间距离大，信号变得十分微弱。大空间使得普通的感烟、感温火灾探测报警系统都无法迅速采集火灾发出的烟温变化信息，即使是高精度的传感器也会由于种种噪声干扰而无法正常工作，导致火情误报或错报，无法满足森林火灾的及时检测需求。目前世界森林面积达40亿公顷，其中我国森林面积是1.75亿公顷,各类自然保护区1551个，对森林防火智能预警系统有着不同程度的需求，防止森林火灾发生的最好办法就是预防。世界各国对火灾的预警检测越来越重视，2010年6月俄罗斯大火给各国敲响了森林防火的警钟，森林保护系统的缺失将导致森林火灾发生时要么束手无策，要么听之任之，因此，俄罗斯生态学家指出应尽快恢复国家森林保护系统，实用、快速、全面的预警系统尤为重要。双光谱探测森林防火智能预警系统，采用双光谱探测方法，将先进的红外热成像仪图像采集和可见光图像探测通过智能分析算法结合应用，取长补短，最大限度发挥各自优势，再加上网络传输系统及显示系统组成数字化、网络化的智能森林防火指挥系统。与普通网络视频检测系统相比，双光谱探测森林防火智能预警系统是一种更高端、视频检测更智能、更准确可靠的防火检测系统，能够实现无人值守，自动对视频图像信息进行分析判断，及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，准确检测出火焰，以最快、最佳的方式告警并提供防火预警信息，达到早期预警的目的。能够有效的协助消防人员处理火灾危机，并最大限度的降低误报和漏报现象;同时还可查看现场实时图像，根据直观的画面直接指挥调度救火。该系统可广泛应用于森林等户外火灾的预警监测中，同时结合林业管理的专业知识和林业防火的经验，建立新一代森林防火智能分析监测系统，针对性地解决用户的各种个性化需求。通过红外热成像和可见光双光谱的检测，以及云台精确智能定位系统，获得林区的清晰图像，利用视频分析技术，根据火焰光谱特征判断是否产生火情，一旦发现疑似火情，立即触发报警，林区视频回传至监控中心，如果确认报警属实，摄像系统锁定目标，精确判断火点位置，并根据已建立的林业防火信息数据资源做出灭火方案。解决方案本系统是一种具有红外光、可见光双光谱探测的森林防火智能预警系统，系统集成了红外热成像仪系统、超温检测系统、可见光摄像机、火灾监测分析仪、云台精确定位系统、视频服务系统、监控主机等部分组成。可同时输出两路视频信号，具有红外热成像超温检测和可见光火灾检测功能，并根据置信度系数模型进行分析，自动给出报警信息，有效提高了报警的准确率。探测设备可根据用户在场景中画出的任意路径自动扫描，并可在运动扫描过程中进行快速烟火检测。通过网络传输并向远程监控主机发送报警机器ID、云台水平和俯仰角度、超温区域的坐标(左上角和右下角)等信息。远程监控主机根据回传信息，经过分析判断确认报警后产生报警信号、记录报警信息，并提供日志查询和录像等功能。连续变焦红外热成像仪连续变焦红外热像仪由324×256非制冷焦平面阵列探测器配合75-150mm连续变焦红外镜头制成，既能大范围搜索，又能识别远处目标。该产品克服了目前国内外固定焦距式或双视场式热成像仪的缺陷，在变焦的过程中成像清晰，功能强大，性能稳定。具有坚固且密封性能极好的外壳，内部充氮，不受雨雪、灰尘的破坏，能够在恶劣的环境中正常工作。集第4代非制冷型焦平面红外探测器、最先进的电子和光学系统于一身的热成像仪，能够穿透灰尘、烟雾、雨雪和黑暗，最小温度分辨率达50mK，增加图像细节增强功能、输出热白/热黑/伪彩色图像。热成像超温检测系统在大面积的森林中，火灾往往是由隐火引发，这是毁灭性火灾的根源，而用现有的普通检测方法，很难发现这种隐性火灾苗头。而应用红外热成像仪可以快速有效地发现这些隐火，并且可以准确判定火灾的地点和范围。自然界中任何温度高于绝对零度的物体，都会不停地向周围空间辐射包括红外波段在内的电磁波，物体表面的温度越高，红外辐射能量就越多，因此可以利用红外辐射测量物体表面的热状态。热像仪工作在8-14μm，属于远红外波段，正常森林的辐射波长范围为8.5-12.2μm，在热成像仪8-14μm的探测范围之内。目标温度越高，从热成像探测器组件输出的数字信号值越大,即数字图像的灰度值越大，根据此特点，超温检测工作过程如下：图像采集模块将探测器输出的高精度图像数据写入内存，图像处理模块运行超温检测算法，首先根据目标和背景的对比度计算出原始阈值，再结合用户设定的目标温度等级，计算出二值化阈值，将图像二值化后进行连通域检测，计算出目标区域面积和坐标，在画面上标识出超温区域并通过串口发出报警信息。由于探测器接收到的红外辐射能量受监控距离和工作环境的影响，被检测目标的温度范围也各不相同，所以为了达到理想的报警效果，可以根据用户的具体使用环境设定被监控目标的温度等级，即目标与背景的温度差别等级。可见光图像检测系统由于红外热成像仪成像清晰度差，可能存在一定程度上的误报，因此系统又引入可见光图像检测，通过检测火焰的静态特征(颜色)和形态特征(闪烁性)两个特征进行检测。先利用静态特征从视频图像中提取出与火焰颜色相似的区域，再利用形态特征对上面提取出来的区域进行检测，通过视频图像分析算法，检测出火焰产生二级报警信号。可见光摄像机模拟视频信号接入到图像检测模块，通过图像采集单元的视频解码电路转换为数字信号后，被基于DSP的图像处理单元处理，根据火灾火焰的图像特性，探测出画面中出现的火焰，加入火焰识别标记后，再通过视频编码电路转换为模拟视频信号输出。由于监测场景不同，火焰所呈现的颜色、状态也会不同。因此，在监测时，可以根据环境要求，调整检测模块的工作状态，通过设置相应参数阈值，如颜色灵敏度、动态灵敏度等，使检测模块可以更准确及时地识别出火焰。