摘 要

近年来，火灾频发，带来了巨大的经济损失和人员伤亡，所以对于火灾的实时监控并及时报警显得尤为重要。传统的火灾探测技术由于其自身的局限性，已经无法很好地发挥作用了。新型的火灾探测技术开始应运而生。

图像型火灾探测技术从上世纪末开始发展，相关的算法有很多，但是依然没有趋于系统化。本文参考了部分前人的研究成果，对于视频文件进行火灾检测，研究内容如下：

(1)火灾发生时有两个明显的特征：火焰和烟雾。火焰的特征有很多，其中较为明显并且直观的是颜色特征，其在纹理和形状上也有比较特殊的地方，例如火焰的圆形度，变换频率，以及尖角特性。经过对比分析后，本文选择颜色和圆形度进行判定。同样的方法可以应用于烟雾，只是烟雾和火焰具有不同的特性。

(2)本文运用大量的实验素材来进行火焰和烟雾特性的研究分析。

(3)选择视频文件进行检测的优点在于可以在视频中检测到运动物体后，再进行上述特征的提取，所以本文增加了运动目标检测部分。

(4)同时，火灾定位也是比较重要的研究课题，由于条件限制，本文涉及这部分不多，主要运用质心法进行定位。

(5)在相关工作完成后，完成GUI界面的设计，使得该系统更直观，更便于使用。

关键词：火焰检测；烟雾检测；运动目标检测；火焰定位；GUI界面

Abstract

In recent years, frequent fires have brought huge economic losses and casualties. Therefore, it is particularly important for real-time fire monitoring and timely warning. Due to its own limitations, traditional fire detection technology has not been able to play a good role. New fire detection technology began to emerge.

Image-based fire detection technology began to develop from the end of the last century, there are many related algorithms, but it still does not tend to be systematic. This article refers to some of the previous research results, the fire detection of video files, the study content is as follows:

(1) There are two distinct features in the fire: fire and smoke. There are many characteristics of the flame, of which the more obvious and intuitive are the color features, which also have special places in the texture and shape, such as the circularity of the flame, the frequency of the transformation, and the characteristic of the sharp corners. After a comparative analysis, this paper selects the color and circularity to determine. The same method can be applied to smoke, except that smoke and flame have different characteristics.

(2) This article uses a large number of experimental materials to study the flame and smoke characteristics.

(3) The advantage of selecting a video file for detection is that after the moving object is detected in the video, the above features are extracted. Therefore, the moving object detection section is added in this paper.

(4) At the same time, the fire location is also an important research topic. Due to the limited conditions, this article does not involve much of this part, and is mainly based on the centroid method.

(5) After the related work is completed, the design of the GUI interface is completed, making the system more intuitive and easier to use

Keywords: flame detection; smoke detection; moving target detection; flame positioning; GUI interface

目录

第1章 绪论 1

1.1课题背景及研究意义 1

1.2火灾探测技术发展历程 1

1.3基于图像处理的火灾探测技术国内外研究现状 2

1.4本文的研究内容 3

第2章 MATLAB及其相关知识 4

2.1 MATLAB在图像处理上的优势 4

2.2 GUI界面设计相关知识 4

第3章 系统总体设计 7

3.1系统设计要求 7

3.2系统设计方案 7

3.3系统的功能 8

第4章 各模块功能、原理及实现 10

4.1图像预处理模块 10

4.1.1灰度化 10

4.1.2滤波 11

4.1.3二值化 11

4.1.4边缘检测 12

4.1.5形态学处理 12

4.2运动目标检测模块 13

4.2.1背景差分 13

4.2.1模块实现 14

4.3可疑区域提取模块 15

4.3.1火焰特征分析 16

4.3.2烟雾特征分析 19

4.3.3模块实现 20

4.4火焰定位及报警模块 22

4.4.1质心法 22

4.4.2模块实现 22

第5章 测试与分析 24

5.1测试结果与分析 25

5.2缺陷与改进 26

第6章 总结与展望 28

6.1工作总结 28

6.2工作展望 28

参考文献 29

致 谢 31

第1章 绪论

1.1课题背景及研究意义

火灾预警一直以来都是人类研究的课题。因为如果一旦发生火灾事故，便极有可能会危及人们的生命和社会财产安全，破坏自然资源和生态环境，造成非常严重的危害。根据官方调查统计，每年大约有4万起火灾在我国发生，造成的死亡人数约为2000人，伤残人数约为4000人。由于失火，我国每年在此方面造成的平均损失超过15亿元。

最近几年，我国就曾发生过多起重大的火灾事件，统计如下：2016年4月8日下午1点左右，在密云水库发生火灾，火灾造成的烧毁面积覆盖达到0.8公顷，同时还引起村内停电事故，致使一些村民遭受经济损失。2015年8月12日，天津港发生重大火灾爆炸事故，火灾中，一共有165人死亡，直接造成的经济损失高达68.66亿元。2015年5月26日，河南鲁南康山高级公寓意外发生火灾，一共有38人在火灾中丧生。2014年1月1日，云南省香格里拉走火，共有335户房舍遭到火灾影响，242户衡宇被毁坏。

因此，火灾预警已成为公共安全的重要组成部分，其研究拥有深刻且长远的意义。但是，传统的火灾探测技术存在相当大的局限性，不能充分发挥其在实际情况中的作用。目前，基于视频图像的火灾探测技术可以在一定程度上弥补这些传统探测器的缺点，能够更好地实现火灾报警。因此，可以说对于基于视频图像的火灾检测算法的研究，已经成了一项十分重要的课题。火灾预警的实现，保护了人们的生命财产安全，具有相当大的社会意义。

1.2火灾探测技术发展历程

传统的火灾报警系统通常并不直接检测火焰本身，而是通过检测烟雾浓度的来实现的。因此，有可能会造成误报率高的状况，并且需要的检测时间较长。同时，对于某些特殊情况无法预报，比如，起火时没有伴随烟雾的产生就无法实现预警。如今已有的图像处理的火警技术，由于设备比较昂贵、对与环境和摄像机的要求也比较高，所以很难普及。近年来参照火焰燃烧的一些特征，图像处理算法有相当大的进步。但是，随着愈来愈严峻的火灾安全条件以及科学技术的快速进步，火灾检测和早期警报方法正朝着可视化和智能方向成长，基于图像的火灾探测技术是基于火焰初期变化的特性来进行检测的方式。

从起始阶段到如今，火灾探测技术主要经历了四个阶段。

前期阶段从十九世纪中期一直延续至二十世纪中期，采用的是一些简略的分立部件组成的火灾报警体系。最先是在1847年，世界上第一台用以城镇火灾报警的发送装备被美国口腔科大夫钱林和缅因高等学校的教授华迈尔发明出来^[1]。之后在1890年，英国的科学家们成功开发出了温度型火灾探测器^[2]。但是感温式探测器由于自身特征的局限性，探测的灵敏度比较低下，速率比较缓慢，难以实现火灾初期的检测与报警。

第二个阶段主要发展感烟式探测器，该阶段从二十世纪中期一直延续至七十年代左右。 此时，温度式火灾感知器慢慢处于了次要的位置。瑞士物理学家艾斯特·迈博士从20世纪40年代后期开始研究电离烟雾探测仪，最终开发出了感烟式探测器。由于在速度上存在的优点，离子烟雾探测器被广泛关注，在各种领域迅速地被应用。然而，在当时的情况下，系统通常是多线制系统，其稳定性和可靠性较低，由于布线复杂，难以调试，所以烟雾检测器的实践应用变得困难。

第三阶段是从上世纪七十年代至末期^[3]，在传统的感温、感烟技术基础上又有了新的进展。截止到现在，共有数十种火灾探测器被研究出来。大致分成五种，分别为气敏型、感温型、感烟型、感光型和感声型^[4]。其中，感光型也被称为图像型。

在这个时期，基于图像的火灾探测技术也开始得到发展。同时，由于总线制系统的发展，这一时期的探测器性能相较于之前，有了较大的提升。总线制系统布线简单，且便于调试。大大降低了安装和维修的成本，因此得到了更加广泛的应用。

第四阶段，也即第三阶段的结束，到现在为止。随着微电子，计算机，新型传感器，智能技术的迅猛发展，火灾探测技术的发展也有了新的飞跃。智能火灾报警系统迅速出现并开始发展。火灾探测技术也进入了一个新时代。随着基于模拟自动报警系统的科学技术的不断进步，人们还开发了一种分布式智能火灾报警系统。由于分布式智能火灾报警系统在探测器中内置有CPU，具有一定的智能性，可直接分析火灾特征，自行进行初步判断，并将结果发送给控制器。这是其与模拟自动报警系统的主要区别。

火灾探测技术随着科学技术的不断发展以及新工艺不断的涌现，得到了不断的发展与改变。未来，也将会继续进步与改善。现如今，图像型的火灾探测技术发展势头迅猛，也逐渐成为了一个研究热点。

1.3基于图像处理的火灾探测技术国内外研究现状

基于传统火灾探测技术的特点，其在大空间室内火灾探测、图像采集、计算机方面有着较大的局限性。所以，随着视频技术的迅速发展，基于视频序列（图像类型）的火灾探测技术应运而生并且迅速得到发展。基于视频序列（图像类型）的火灾探测技术主要利用以下一些技术。如光电成像技术、以及计算机图像数量技术。它在结构上主要分为两个部分：图像采集系统和分析软件。换言之，计算机首先需要获取摄像机采集到的视频序列，其次，计算机通过一系列图像处理，对火灾图像特征进行检测并报警。

佛罗里达高等学校的Simon教授^[5]，在1996年开始进行基于图像的火灾探测研究。 他为了检测飞机仓库内的火灾，采用了研究火灾视频图像特性的方法。2002年，沃尔特教授等人^[6]进行了对火焰视频图像识别的大量研究和分析，并为此进行了专项研究。通过实验^[7]，发现可以根据火焰的颜色特性和火焰的运动特性来识别火焰。Yamagishi等^[9]提出了基于彩色图像的火焰检测方法。通过对HSV^[8](色相、彩度、亮度)空间进行分析，利用神经网络来识别火灾。Noda^[10]等在获得场景的彩色图像之后，将其变灰转为灰度图像，通过使用直方图的分析来计算灰度级分布。通过大量的测试，生成适合的阈值来生成火焰颜色的布尔检测函数，然后根据火灾时的火焰灰度值的变化来执行进一步的判定。

同样的，基于图像基础的火灾探测技术的国内研究逐渐成熟^[11]。1997年，中国科学技术大学的火灾科学研究科进行了相关研究。他们为了检测火灾，利用彩色图像的三原色。此后，西安交通大学和上海交通大学^[12]积极研究并实践基于图像的火灾探测技术，并提出了工学方面的一些算法。然而，该检测方法仍然将焦点定位于使用红外线照相机和检测系统。这个算法的抗干扰功能还没有得到加强。徐伟生等人提出了神经网络和小波变换。小波变换被用于将图像分解为更多信息。使用神经网络技术，通过分析输入特征来识别火灾。吴爱国等人^[13]提出了一种在RGB颜色空间中进行GMM背景建模，然后通过小波变换等技术实现对烟雾的检测。

1.4本文的研究内容

第1章介绍该课题的背景及研究意义，阐述火灾探测技术的发展历程，以及基于图像处理的火灾探测技术的国内外发展现状。

第2章介绍所使用的软件MATLAB的相关知识，如MATLAB在图像处理方面的优势以及GUI界面设计的注意事项。

第3章阐述系统的总体设计，包括系统设计要求，选取合理的设计方案，讨论系统能够实现的功能。

第4章分析系统各个模块的功能和原理，以及各模块的实现方法。

第5章对系统功能进行测试，并且分析测试结果，找出系统的缺陷并提出一些解决方案。

第6章对工作进行总结及展望。

第2章 MATLAB及其相关知识

MATLAB是一个比较常用的软件。它可以应用于多个领域，多个方面的处理1984年，由Math Works公司开发并发行^[12]。MATLAB具备无比强大的科学仿真和计算能力，所以在各类科学和工程计算范畴内得到了普遍的应用。

2.1 MATLAB在图像处理上的优势

对应图像处理，有较多的软件可以使用，其中MATLAB的处理较为优越，它有如下几点优势：

(1)易懂易学，高效编写

与其他同类的软件相比，MATLAB在进行编辑、编译、链接和执行等步骤时，部分先后，编写的时候不需要考虑每一个语句需要运行的时间。此外，MATLAB软件修改起来很方便，调试起来也简单。当用户有语法或书写错误时，它们可以及时识别并给出提示。所以，运用MATLAB进行编程能更加节省时间，而且操作也更加有效。最重要的是，相比与其他编程语言，MATLAB更加简单易学，并且语言十分直白，这易于理解和修改。是一种十分好入门的语言。

(2)易于扩充，内容丰富

用户可以将外部程序或功能直接添加到MATLAB库函数中以供使用。这对于在编写更复杂的数学运算或更常用的算法时，是非常有效和方便。当然，由于MATLAB拥有非常丰富的库函数，用户也可以直接调用自带的函数。

(3)强大的工具箱

目前，MATLAB包含了信号处理，图像处理，控制系统，神经网络，系统辨识等易于调用的工具箱功能。这些工具箱可以处理不同学科的问题，尤其是对于系统分析和设计中的实际问题，它可以提供了一种简单的方式。MATLAB软件具有丰富的图像处理功能，为研究人员尤其是系统分析和设计提供了许多相关功能资源。图像去噪，图像增强，边缘检测等等。MATLAB在图像处理方面的工具箱配备有时效性和先进性，并且应用范围很广。可视化和算法开发在数字图像分析和处理方面具有很大的优势，除了最新的研究成果和算法优化，同时，它也支持大部分的数字图像处理方法。

2.2 GUI界面设计相关知识

MATLAB图像处理的系统设计由三个模块组成：接口配置，回调例程和系统组合。首先，设计界面设置（包括菜单和子菜单的创建）已从界面控件移GUI指导窗口。接下来，安装命令和子菜单属性并将命令写入m文件。提示例程在输出文件后生成一个图形用户界面。最后，通过返回其回调例程来创建一个菜单子菜单，以便在当前GUI窗口中打开下一个图像处理界面。

在设计MATLAB的GUI界面时，需要考虑到以下几个问题：

(1)设计尽量简单

在一开始考虑设计图形界面时，思路一定要清晰，避免出现一些重复缀余的东西，尽量保持界面以一种简洁，清晰，整洁的方式呈现出来，并删除一些不必要的设计，以达到节省切换不同图像处理界面的目的。同时，尽量用最少的控件，实现最多的功能。从而让整个界面看起来清晰明了，易于操作使用。

(2)保持一致性

在进行一个相同的系统设计时，要考虑到一致性和惯用型，所以在设计时，需要使用指定的常用符号，标准或名称，以此来保持所有界面样式和格式的一致性。

(3)界面动态性

为了确保用户界面的功能连续并且能快速运行，需要为长延迟响应程序设计一个等待提示对话框以完善用户的体验。

总之，在设计GUI界面时，要考虑到的问题就是用户在使用时的便捷性，不应追求界面的复杂，而应该尽量的简洁，让人一目了然，易于操作，这样可以有利于减轻用户的认知负担。同时，在视觉上尽量做到人性化，让用户能够直观的感受到操作的过程和结果，以使用户的体验感更佳。

GUI界面具体设计步骤如下：

(1)在MATLAB打开的情况下，在工作区键入guide并按回车。便自动弹出GUIDE Quick Start界面，在该界面上选择创建空白文件‘Blank GUI’并保存。可以看到如图2.1所示的界面出现。

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