基于視頻環(huán)境下的火焰特征識(shí)別可燃材料的研究進(jìn)展*

張宇睿 程璽鵬 高維英

1.中國(guó)人民警察大學(xué) 2.青海省玉樹藏族自治州消防救援特勤站

引言

放火作為一種暴力犯罪行為，每年屢有發(fā)生，并造成我國(guó)較大的經(jīng)濟(jì)損失與人員傷亡，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2016～2019年間我國(guó)每年定案的放火案件數(shù)量為4000件左右，約占全年火災(zāi)數(shù)量的1.5%左右[1-4]。放火案件一旦發(fā)生，將直接威脅人民生命及公共安全，且其引發(fā)的長(zhǎng)期社會(huì)輿論不利于社會(huì)秩序維護(hù)，因此該類案件目前已成為相關(guān)部門的關(guān)注焦點(diǎn)。

火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)燃燒殘留物是判斷火災(zāi)案件性質(zhì)的重要依據(jù)，然而，許多物證由于受到長(zhǎng)時(shí)間高溫作用及滅火工作中不可避免的破壞而失去證據(jù)價(jià)值，給案件串并過程中的相關(guān)認(rèn)定分析帶來了一定困難。隨著社會(huì)科技的進(jìn)步與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，視頻監(jiān)控技術(shù)在各安全防護(hù)領(lǐng)域日漸普及，大量新型智能監(jiān)控技術(shù)可以對(duì)獲得的圖像序列進(jìn)行智能分析，包括對(duì)象檢測(cè)、跟蹤、再識(shí)別以及行為分析等[5]，從而了解監(jiān)控視頻的內(nèi)容?；馂?zāi)視頻圖像記錄了火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)原貌以及火災(zāi)發(fā)生、發(fā)展和蔓延過程，對(duì)火災(zāi)視頻圖像進(jìn)行處理及分析可以還原火災(zāi)發(fā)生、發(fā)展和蔓延全過程，從而為認(rèn)定起火部位（點(diǎn)）、查明起火原因以及厘清事故責(zé)任等提供依據(jù)[6]。

火焰是影響起火原因認(rèn)定的重要特征參數(shù)[7,8]，材料在經(jīng)歷燃燒初期到穩(wěn)定燃燒階段的放熱過程中，其火焰的顏色、輪廓、閃爍頻率等特征存在一定變化，且不同材料的火焰特征存在差異[9]。另外，引燃方式的不同、混合材料的種類、混合材料引燃的先后順序都對(duì)可燃物在整個(gè)燃燒過程中的火焰特征產(chǎn)生影響。因此，對(duì)視頻圖像中火焰特征的分析有助于識(shí)別起火物和認(rèn)定起火原因。

基于火焰特征識(shí)別可燃材料的方法主要包括以下步驟：首先通過算法識(shí)別視頻圖像中的火焰特征，判斷環(huán)境中是否存在火焰，然后提取出可用于區(qū)分材料的火焰特征對(duì)其進(jìn)行識(shí)別。

一、火焰識(shí)別的算法

（一）火焰區(qū)域特征基本表征

1.火焰區(qū)域的靜態(tài)特征

火焰區(qū)域的靜態(tài)特征是指某單幀圖像所包含的特征，包括火焰的顏色、紋理、邊界等，其中顏色特征是火焰最重要的特征之一，并廣泛應(yīng)用于視頻圖像環(huán)境下的火焰檢測(cè)技術(shù)[10-12]。顏色特征屬于圖像的內(nèi)部特征，反映了與圖像區(qū)域相對(duì)應(yīng)的物體的表面特性，常以顏色直方圖、顏色矩和向量來表示，其中，顏色直方圖屬于圖像的統(tǒng)計(jì)特征，可以基于不同的顏色空間和坐標(biāo)系來表示，常見的顏色空間包括RGB顏色空間、HSV顏色空間、HSL顏色空間等，可以反映不同色彩在整張圖像中所占的比例。

RGB模型是最常用的顏色空間模型之一，以紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道分量的值來描述某像素的顏色，其中三個(gè)顏色通道的取值范圍均為0～255，黑色為原點(diǎn)（0,0,0），白色為頂點(diǎn)（255,255,255），如圖1所示。

HSV模型，也稱六角錐體模型，相較于RGB模型而言，HSV模型更類似于人眼的色彩感知方式。該模型的參數(shù)分別是色調(diào)（Hue），飽和度（Saturation）和明度（Value），其中色調(diào)H反映光譜顏色的位置信息，范圍為0～360°，紅、綠、藍(lán)色之間分別相差120°，黑色在六角椎體的頂點(diǎn)，V=0，H、S無定義，白色在上頂面中心，S=0，V=1，H無定義；飽和度S反映選定顏色的飽和度與該顏色最大飽和度之比，范圍為0～1，當(dāng)S=0時(shí)，只有灰度；明度V反映色彩的明亮程度，范圍為0～1，如圖2所示。

2.火焰區(qū)域的動(dòng)態(tài)特征

火焰區(qū)域的動(dòng)態(tài)特征是指通過連續(xù)多幀提取的變化特征，包括火焰的圓形度、面積增長(zhǎng)和閃爍頻率等參數(shù)的變化。

圓形度，也稱為致密度、分散度，反映了與圓的相似程度。當(dāng)圓形度取1時(shí)為圓形物體，圓形度的取值越小，則其形狀越不規(guī)則，穩(wěn)定光源與材料燃燒的火焰其圓形度存在明顯區(qū)別[13]，因此圓形度可作為燃燒火焰判別的依據(jù)。

可燃物在燃燒過程中會(huì)出現(xiàn)閃爍現(xiàn)象，且其火焰頻率有一定的規(guī)律可循，與白熾燈泡等穩(wěn)定光源相比，燃燒火焰的閃爍頻率主要頻率分布于7～12Hz范圍內(nèi)，故可將火焰的閃爍頻率作為判斷火災(zāi)是否發(fā)生的判據(jù)[14]。

火災(zāi)的發(fā)展大多都是火勢(shì)由小到大的蔓延過程，與蠟燭、火柴、打火機(jī)等較穩(wěn)定的火焰相比，火災(zāi)場(chǎng)景中的火焰不斷跳躍并使得火焰區(qū)域面積逐漸擴(kuò)大，因此火焰面積增長(zhǎng)特性可用于識(shí)別火災(zāi)場(chǎng)景中的火焰[15]。

（二）視頻圖像環(huán)境下火焰識(shí)別的算法

森林、隧道、城市等區(qū)域?qū)矣兄卮蠡馂?zāi)發(fā)生，給人民生命財(cái)產(chǎn)造成重大損失。如何在火災(zāi)早期階段發(fā)現(xiàn)火災(zāi)隱患并及時(shí)報(bào)警，是消防部門和相關(guān)研究者的關(guān)注重點(diǎn)，因此國(guó)內(nèi)外都在積極研發(fā)和提升對(duì)早期火情的檢測(cè)技術(shù)，并建立火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。火情檢測(cè)技術(shù)基本原理之一就是通過火焰識(shí)別進(jìn)行報(bào)警，但是研究者發(fā)現(xiàn)不論是室內(nèi)還是戶外，都存在與火焰亮度、顏色、形態(tài)等相似的特征干擾，如手電筒、白熾燈、車燈等光源的干擾，以及蠟燭燃燒、打火機(jī)火焰、燃機(jī)灶具火焰等穩(wěn)定火焰的干擾，易造成火災(zāi)誤判。因此，在利用視頻圖像對(duì)火災(zāi)進(jìn)行檢測(cè)的技術(shù)中，往往需要先對(duì)火焰的存在與否進(jìn)行識(shí)別，再進(jìn)一步判斷是否屬于火災(zāi)火焰。

1.火災(zāi)場(chǎng)景下的火焰特征融合算法

視頻圖像環(huán)境下火焰識(shí)別的算法日新月異，其方法大多基于融合火焰的靜態(tài)特征與動(dòng)態(tài)特征后，判別是否存在火焰。傳統(tǒng)的火焰識(shí)別技術(shù)是基于像素亮度、二階矩及顏色模型等火焰特征參量實(shí)現(xiàn)的[16,17]，但在實(shí)現(xiàn)火焰識(shí)別的過程中，存在圖像模糊、背景與火焰的顏色、形態(tài)等特征相似等問題的干擾[17,18]。

為了提高視頻圖像環(huán)境下通過識(shí)別火焰探測(cè)火災(zāi)發(fā)生的技術(shù)準(zhǔn)確率，Chen等[19]提出一種將改進(jìn)火焰分割算法與火焰多特征融合技術(shù)相結(jié)合的方法來識(shí)別火焰，首先根據(jù)R通道和Y通道之間的關(guān)系，分別建立了反射和非反射條件下改進(jìn)的YCbCr模型進(jìn)行初始火焰分割，并通過比較兩個(gè)改進(jìn)的YCbCr模型得到的區(qū)域，判斷反射和非反射的情況；然后利用種子點(diǎn)與其相鄰點(diǎn)之間的關(guān)系，提出一種改進(jìn)的區(qū)域增長(zhǎng)算法對(duì)火焰圖像進(jìn)行精細(xì)分割，種子點(diǎn)是由每個(gè)分割圖像質(zhì)心坐標(biāo)的加權(quán)平均確定的，火源與干擾源的分割如圖3所示；最后根據(jù)火焰面積的變化系數(shù)、質(zhì)心散布及圓形度，確定火焰識(shí)別的定量指標(biāo)，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法對(duì)火災(zāi)探測(cè)的準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)算法更高。

此外，有研究者融合火焰顏色特征與運(yùn)動(dòng)特征以提高火焰識(shí)別的準(zhǔn)確率。Gong等[20]提出了一種基于時(shí)空關(guān)系的火焰質(zhì)心算法，將RGB顏色模型與火焰的面積、形狀和空間區(qū)域變化等運(yùn)動(dòng)特征相結(jié)合，并利用支持向量機(jī)對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了火焰的識(shí)別。Han等[21]以背景減法的高斯混合模型進(jìn)行火焰運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，從視頻圖像中切割出運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的物體，并利用RGB、HIS和YUV等模型檢測(cè)火焰的顏色特征，從而獲得可能的火焰區(qū)域。通過結(jié)合上述運(yùn)動(dòng)特征和顏色信息，實(shí)現(xiàn)了火焰區(qū)域的識(shí)別，不同場(chǎng)景下火災(zāi)識(shí)別測(cè)試結(jié)果如圖4所示。

2.火災(zāi)場(chǎng)景下的火焰自由基與火焰特征融合算法

除了火焰多特征融合的算法外，火焰自由基同樣可與火焰特征融合實(shí)現(xiàn)火災(zāi)識(shí)別。Qiu等[22]提出了一種基于自由基發(fā)射光譜識(shí)別燃燒過程特征的算法，首先從視頻圖像中提取火焰顏色、面積、圓形度、質(zhì)心位移等多個(gè)變化特征，構(gòu)建基于對(duì)數(shù)回歸模型的火災(zāi)識(shí)別框架，然后對(duì)特征進(jìn)行處理以消除由于相似特征而導(dǎo)致的錯(cuò)誤識(shí)別，并通過光譜儀獲得了燃燒物質(zhì)中自由基的光譜信號(hào)；此外，通過計(jì)算其振動(dòng)溫度和旋轉(zhuǎn)溫度推斷火焰溫度，可以粗略判斷現(xiàn)場(chǎng)火災(zāi)的燃燒狀態(tài)。該算法在傳統(tǒng)火焰形狀分析方法的基礎(chǔ)上，將圖像處理與發(fā)射光譜分析結(jié)合，提出了一種基于燃燒過程中自由基發(fā)射光譜的新型火焰識(shí)別算法，為火災(zāi)檢測(cè)提供了新的視角。

3.工業(yè)領(lǐng)域中的異常火焰識(shí)別算法

火焰識(shí)別算法同樣可以應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域。Wang等[23]提出了一種應(yīng)用于燃?xì)馊紵治龅幕鹧孀R(shí)別算法，首先利用圖像算法對(duì)火焰區(qū)域進(jìn)行分割，然后提取氣體燃燒圖像中的5種典型特征參數(shù)用于火焰識(shí)別，并利用模糊模式識(shí)別算法區(qū)別可變火焰，最后結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模糊模式識(shí)別的決策結(jié)果。該算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)氣態(tài)火焰異常燃燒情況的識(shí)別，但因異常火焰燃燒狀態(tài)的研究數(shù)據(jù)較少，故存在誤判。Chen等[24]提出了一種識(shí)別火焰存在的算法并將其應(yīng)用于焊接火焰的檢測(cè)，首先利用HSV顏色空間等特征對(duì)標(biāo)記圖像進(jìn)行閾值分割，并區(qū)分焊接火焰所在區(qū)域，然后使用概率霍夫變換檢測(cè)指定區(qū)域，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域內(nèi)是否存在焊接火焰的判斷。該算法可以較好地檢測(cè)到焊接火焰，減輕管理人員的工作量，并在一定程度上減少焊接火焰造成的火災(zāi)事故。

二、基于火焰特征識(shí)別可燃材料

（一）基于火焰特征識(shí)別可燃材料的研究進(jìn)展

不同種類的可燃物具有不同的理化性質(zhì)，并體現(xiàn)于其火焰特征的不同，提取分析其區(qū)域特征，作為可燃物識(shí)別的依據(jù)。火焰區(qū)域的顏色特征是識(shí)別可燃材料的依據(jù)之一，遵循RGB色彩分布規(guī)律的火焰區(qū)域像素特征，可以由RGB顏色模型來描述[25]。另外，在經(jīng)歷初期發(fā)展、充分燃燒和衰減的過程中，不同燃燒階段火焰的面積增長(zhǎng)變化率、閃爍頻率不同[26,27]，因此，火焰區(qū)域的面積增長(zhǎng)、閃爍頻率等動(dòng)態(tài)特征也是識(shí)別可燃材料、分析引燃方式的重要依據(jù)。

計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中對(duì)火焰特征提取分析的軟件算法各有差異，在僅通過視頻圖像采集火焰信息而不使用傳感器的條件下，現(xiàn)階段對(duì)火焰特征的提取及分析技術(shù)?；贛ATLAB、OpenCV等軟件實(shí)現(xiàn)[13,28]。 丁斗恒等[29]通過量化對(duì)比分析火焰的顏色、面積增長(zhǎng)、質(zhì)心變化等特征參數(shù)，利用MATLAB軟件記錄了油盤火焰與ABS塑料火焰的閃爍頻率變化，如圖5所示，通過描述二者火焰的特征差異，實(shí)現(xiàn)了不同可燃材料火焰的區(qū)分。但是，在化學(xué)組成相近的可燃材料中，其火焰閃爍頻率范圍容易發(fā)生重疊，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤識(shí)別，基于此，Annadurai等[30]提出了將時(shí)間序列分析與模糊支持向量機(jī)相結(jié)合的算法，提高了基于火焰特性識(shí)別燃料類型技術(shù)的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)數(shù)字火焰掃描儀輸出的火焰特征對(duì)煤炭與石油進(jìn)行分類。

在實(shí)際火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)由于監(jiān)控死角，無法直接記錄火焰的跳躍變化過程，只能間接記錄火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的光影變化。在此種情形下，如何利用監(jiān)控視頻提取、分析火焰特征、認(rèn)定起火原因是火災(zāi)調(diào)查人員面臨的重大難題。王冠寧等[27]在監(jiān)控完全遮擋環(huán)境下，定量提取并分析了油盤火焰、垃圾桶火焰和短路火花三種火焰反射光區(qū)域的HSV顏色、火焰面積增長(zhǎng)、質(zhì)心變化、Harris角點(diǎn)變化、火焰頻閃等特征的變化規(guī)律，如圖6～圖8所示，實(shí)現(xiàn)了在監(jiān)控完全遮擋場(chǎng)景下可以較為精確地定量表征火焰動(dòng)靜態(tài)特征，為火災(zāi)調(diào)查工作的順利開展提供有力的工具。

火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)助燃劑的存在是認(rèn)定火災(zāi)案件性質(zhì)的重要依據(jù)，對(duì)典型助燃劑的火焰進(jìn)行視覺特征描述，有助于判定火場(chǎng)可燃材料中是否存在助燃劑。陳彥錕等[28]對(duì)汽油燃燒火焰的RGB、HSV顏色、面積增長(zhǎng)、質(zhì)心運(yùn)動(dòng)、形狀及閃爍頻率等特征進(jìn)行研究分析，實(shí)現(xiàn)了汽油燃燒視覺特點(diǎn)的多特征描述，可應(yīng)用于判別火場(chǎng)中是否存在汽油等助燃劑。

除了基于火焰的靜態(tài)或動(dòng)態(tài)特征識(shí)別可燃材料，也有學(xué)者將火焰視覺特征與其他特征相融合實(shí)現(xiàn)可燃材料的識(shí)別。Li等[31]提出了一種基于傳統(tǒng)圖像識(shí)別技術(shù)融合火災(zāi)動(dòng)力學(xué)理論的逆向建模法，將火焰區(qū)域面積、形狀指數(shù)等圖像特征與平均火焰高度、熱釋放速率等參數(shù)相結(jié)合，通過對(duì)傳統(tǒng)火災(zāi)動(dòng)力學(xué)理論的逆向推演實(shí)現(xiàn)對(duì)燃料類型的識(shí)別。該方法主要應(yīng)用于燃燒穩(wěn)定的池火，但實(shí)際火災(zāi)中火焰的脈動(dòng)頻率存在瞬間變化，且該方法用傳統(tǒng)理論進(jìn)行逆向建模增大了結(jié)果誤差。此外，火焰自由基作為與燃料性質(zhì)有關(guān)的火焰輻射信息，也被應(yīng)用于可燃材料的識(shí)別，Ge等[32]提出了一種基于火焰光譜和樹模型算法的生物質(zhì)燃料識(shí)別方法，在200～1200nm光譜范圍內(nèi)對(duì)生物質(zhì)材料燃燒火焰及其火焰自由基進(jìn)行光譜特征提取分析，并基于樹模型算法建立生物燃料的識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)玉米棒、柳樹、花生殼和小麥秸稈4種生物質(zhì)燃料的識(shí)別。

（二）基于火焰特征識(shí)別可燃材料的應(yīng)用

目前基于火焰特征識(shí)別可燃材料的研究還不夠深入，因此在火災(zāi)調(diào)查實(shí)踐中的應(yīng)用很少，當(dāng)前應(yīng)用的一個(gè)經(jīng)典案例是2015年天津港“8·12”瑞海公司危險(xiǎn)品倉庫大爆炸事故起火物的認(rèn)定，在這起事故起火物篩查過程中，調(diào)查人員對(duì)存在自燃或自熱特性的物質(zhì)進(jìn)行燃燒實(shí)驗(yàn)，并拍攝視頻記錄燃燒過程，通過與事故現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控視頻比對(duì)，如圖9所示，發(fā)現(xiàn)硝化棉的燃燒火焰特征與事故最初的燃燒火焰特征相吻合，結(jié)合事發(fā)當(dāng)天硝化棉的貨運(yùn)情況，最終認(rèn)定起火物為硝化棉[33]?；诨鹧嫣卣髯R(shí)別可燃物技術(shù)在這起案例中的應(yīng)用引起了國(guó)內(nèi)外研究者的廣泛關(guān)注，對(duì)該技術(shù)的深入發(fā)展具有極大的推動(dòng)作用。

三、結(jié)語

綜上所述，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)視頻圖像環(huán)境下火焰識(shí)別的算法進(jìn)行了研究，并應(yīng)用于判斷現(xiàn)場(chǎng)是否存在火焰及火焰燃燒狀態(tài)等情況，形成了相對(duì)成熟的火焰識(shí)別技術(shù)。而基于火焰特征識(shí)別可燃材料的相關(guān)研究相對(duì)較少，處于起步階段，且相關(guān)研究大多是在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下針對(duì)某單一材料的火焰特征進(jìn)行的，未考慮實(shí)際火災(zāi)環(huán)境下多種可燃材料耦合燃燒情況下的火焰特征。因此，建議廣泛開展液體與固體、固體與固體等多種可燃材料耦合燃燒情況下火焰特征的研究，如：汽油、煤油、酒精等火場(chǎng)常見液體助燃劑與木材、聚氨酯泡沫、紙張等常見可燃固體耦合燃燒時(shí)的火焰特征，皮革、棉布、亞麻滌綸混紡等外包物與聚氨酯、棉花、羽絨等填充物耦合燃燒時(shí)的火焰特征。另外，引燃方式是火災(zāi)原因認(rèn)定的重要依據(jù)，引燃方式不同，可燃材料初期火焰特征有較大差異，目前關(guān)于引燃方式對(duì)可燃材料火焰特征的影響的相關(guān)研究未見報(bào)道。因此，可以開展不同引燃方式下可燃材料火焰特征的研究，如：燃燒的蠟燭引燃、高溫電熔珠引燃、加載助燃劑后引燃等常見引燃方式，為起火物及起火原因的認(rèn)定提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)，目前對(duì)基于火焰特征識(shí)別可燃材料的研究主要是以實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的小尺度實(shí)驗(yàn)為主，缺乏進(jìn)行大尺度場(chǎng)地實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。因此，應(yīng)開展以生活中常見可燃物為研究對(duì)象的大尺寸火災(zāi)實(shí)驗(yàn)，模擬各類材料在真實(shí)火災(zāi)環(huán)境中的火焰情況，建立火焰特征庫，為火災(zāi)調(diào)查工作提供參考。