视频火灾自动报警系统设计

汤晓芳

（浙江省城乡规划设计研究院 浙江省杭州市 310012）

自总线制火灾探测系统的广泛应用以来，以火灾自动报警为核心的消防系统已经普及，实际工程设计时按相关规范要求确定是否设置火灾自动报警系统。火灾自动报警系统旨在火灾早期通过火灾探测设备及时发现火灾，通过报警设备发送火灾警报，并通过联动相关设备尽早控制火灾，减小甚至避免火灾带来的损害。火灾发生时常伴有烟雾、高温、火光等现象，火灾探测器通过检测上述物理量，获知火灾的发生。目前常用的火灾探测器主要为感烟、感温、感光等几种传统火灾探测器。感烟传感器用于对火灾初期阴燃阶段产生的烟雾进行检测；光电传感器用于响应火灾的光特性；感温传感器安装在升温较快或不适用感烟传感器的场所，用于监测火灾时温度的上升。传统火灾探测器需要火焰亮度、烟雾浓度、温度等参数达到一定阈值才能产生报警信号，因此报警存在一定的延迟。同时，传统火灾探测器不适用于开放空间、大空间等场所，如大型商场、停车场、户外场所等[1]。采用多传感器探测信息融合技术可在一定程度上提高火灾报警系统准确率和可靠性，但系统复杂且不经济，实际项目中绝大部分场所仍根据场所的主要特征选择设置其中一种火灾探测器。近年来，基于图像的火灾探测技术成为消防报警领域的研究热点[2-5]。图像型火灾探测系统利用摄像机作为火灾探测器，由于摄像机的安装不受场所、环境的限制，探测距离大，检测更加直观，可以对更大的空间进行监控，因而可以在很大程度上弥补传统火灾探测器的不足。

目前国内市场上已应用的基于视频图像探测的火灾报警技术，主要分为2 类，一类是以特殊摄像机为火灾探测器的火灾报警系统，与传统视频监控系统不兼容；另一类利用现有安防系统摄像机为火灾探测器[6]，使用计算机模式识别技术对视频图像进行火焰、烟雾识别，针对烟雾和火焰识别的两套软件系统可同时运行。无论哪种火灾类型，均可在视频图像内出现火焰或烟雾的几十秒内被快速识别并报警[7]。

图1：视频火灾自动报警系统框架图

但基于视频监控的火灾探测技术也有其局限性。由于视频携带信息量较大，不适用于对隐私要求较高的场所。目前基于图像的火灾探测技术有针对火焰和烟雾进行识别两种算法[8]，在用于厨房等特殊场所时会降低算法的识别度。故而集成火灾自动报警系统与视频监控系统存在一定的必要性。利用计算机综合分析火灾报警控制器与视频监控系统的火灾报警信息，可提高报警的实时性与有效性。同时，随着数字化摄像机的普及，利用安防系统摄像机作为视频火灾报警系统的信息采集端，在硬件设计上可避免对已有硬件设备和连接回路的改动，且发挥基于视频图像的火灾报警技术优势。

1 系统总体架构

视频火灾自动报警系统总体框架如图1所示，火灾自动报警子系统包括传统火灾探测器、火灾报警控制器（联动型）及相关消防设备；视频监控子系统包括数字摄像机及摄像机联网设备。火灾报警控制器接收、显示和传输来自探测器或手动报警设备的报警信号，并对消防设备发出控制信号，联动消防设备工作。火灾报警控制器通过双绞线或光纤等物理传输媒介与本地服务器连接，服务器设于消防控制室或者监控机房，内设各种不同软件功能模块，实现火灾报警控制器与视频监控系统的通信连接，对视频图像进行实时分析与火灾识别，对火灾自动报警器与视频监控系统的火灾信息进行综合决策，并将报警信息或数据上传至上级消防报警中心。当视频监控系统或火灾报警系统线路发生故障时，另一系统仍可独立工作。整个系统包含信息采集、通信、图像分析、报警推送等几个部分。

视频火灾自动报警系统的数据采集端包括传统火灾探测器与数字摄像机。传统火灾探测器、手动报警设备的报警信号通过总线传递给火灾报警控制器。控制器对探测器传输过来的电信号进行分析判断，同时可接收其他手动报警设备触发的火灾报警信号。摄像机实时进行视频采集，通过RTSP 协议上传至边缘视频接入网关。摄像机使用安防系统数字化摄像机，可通过网线直连局域网或通过NVR、DVR等设备联网。利用NVR、DVR等设备时录像可本地存储。

火灾报警控制器对探测器传输过来的所有数据进行分析判断，同时可接受其他手动报警设备触发的火灾报警信号，发出声光报警，并联动排烟风机、消防水泵等消防设备动作。对于规模较大的火灾自动报警系统，图1 中的火灾报警控制器为集中控制器。消防联网系统采用“区域-集中”的联网方案，区域火灾报警控制器控制局部区域的消防报警和联动设备，信息上传集中控制器，实现消防网络的分层管理，便于集中管理整个网络的控制器。火灾报警控制器通过双绞线或光纤等物理传输媒介与本地服务器相连接，将探测器、手动报警按钮等的报警、控制器手动或自动工作状态、消防设备状态等信息传输至服务器。

对摄像机获取的视频图像的预处理、火灾图像算法分析与识别均在服务器中实现。对视频图像进行实时分析对服务器性能要求较高，数据计算量巨大，以往要实现视频图像实时分析需要配建大规模的服务器及附属机房，现阶段在服务器中安装高密度GPU 模块进行硬件支持，单机即可处理大量的视频结构化信息，可满足视频图像实时处理分析的需求。

服务器火灾信息实时分析软件包括协议转换模块、视频接入网关、图像处理算法模块与中控模块，完成火灾自动报警器报警信息及基于视频监控系统的报警信息的输入与输出。目前不同厂家的火灾报警控制器具有不同的通讯协议，协议转换模块将各类不同通信格式的数据转换成统一的格式再提供给中控模块，实现对不同火灾报警设备进行统一操作的功能。视频接入网关模块拉取RTSP 视频流并抽取关键帧，调用图像处理算法模块对图像进行实时处理并做出判断。若识别到火灾则将报警信息传输至中控模块。中控模块同时接收火灾报警控制器和视频接入网关的报警信息，根据预先设置的规则进行综合决策，将火灾报警信息转换成设备的告警事件，可通过各手机厂商推送服务（如苹果的APNS、华为的HMS 等）向管理人员发送报警信息，并将报警事件做持久化存储，便于后续查询。不同于以往火灾报警系统依赖于硬件系统的优化设计，基于视频监控图像的火灾识别系统通过算法的改进、软件的更新迭代即可进行逐步优化。

2 火灾报警及控制流程

图2：传统图像识别与深度学习图像识别过程

火灾报警控制器有手动、自动两种工作模式，无论系统工作状态如何设置，手动功能均有效并优先。在自动模式下，发生火灾时，不需要人工确认即可按预定的火灾模式直接启动相关消防设备。在手动模式下，发生火灾时需要人工确认，若发现为误报则人工复位报警控制器，若确实发生火灾，则进行火灾确认操作。视频火灾报警系统的报警源可以是计算机软件识别到摄像机视频中出现明火及烟雾，也可以是火灾自动报警子系统的自动报警信号或人工触发的报警信号。若报警源为传统探测器的报警信号或手动报警信号，火灾报警控制器主机发送指令让防排烟、消防水泵等消防设备动作。通过预录入的探测器和摄像头位置信息，服务器可根据报警信息自动寻址到报警信号发生附近的摄像头，视频监控系统可将画面自动切换至起火位置的视频图像。若报警源为服务器火灾识别算法结果，则通过各手机厂商推送服务（如苹果的APNS、华为的HMS 等）向管理人员发送报警信息，管管理人员可通过实时视频查看现场动态，进行火灾确认，若出现误报可及时复位火灾报警控制器，避免误报且减少报警延时。视频监控子系统对火灾控制器的外部联动技术，可将服务器火灾图像识别算法结果作为输出节点，火灾报警控制器主机的输入模块作为信号输入点，实现视频监控子系统发出火灾报警信号时对消防设备的联动。也可通过在服务器端利用相关软件实现。

3 火灾图像检测与识别技术

视频监控子系统的火灾识别主要利用计算机软件对视频图像的火焰、烟雾进行识别。图像处理算法模块通常包括图像预处理、特征提取、分类识别等步骤，如图2所示。图像预处理主要对视频图像进行过滤、归一化和降维处理，以提高识别度，减少计算量[2]。运行相关识别算法完成烟雾或火焰等特征提取后，可将获取的特征向量输入分类器，通过分类器（如LR 逻辑回归算法或SVM 支持向量机）输出检测结果[3]。若检测到异常，则将时间、事件类型等信息上传至中控模块，由中控模块作出决策后传输报警信息。基于机器学习与深度学习的图像识别算法的研究是近几年的主流研究方向，如CNN 卷积神经网络算法[2-3]。近年来互联网巨头在智能视频监控领域应用的算法主要为CNN 卷积神经网络算法，已在车牌识别、安防等领域取得一定的成果。理论上通过编写不同的图像识别算法程序，识别精度可根据算法的更新迭代而不断提高。

4 结论

基于视频图像的火灾探测可利用现有的监控设备，在现有视频监控系统的基础上进行改良，大大降低开发成本和复杂程度，且具有以下优势：

（1）实时性高，报警响应速度快。因为视频监控设备对光的反应速度远远高于传统探测器对温度、烟雾浓度等参数的反应速度，视频图像火灾监控技术相对于传统火灾探测技术反应较快；

（2）可探测范围更广，为能在更早期发现火灾提供了可能；（3）可视化报警，视频信号可提供火灾位置信息，可以记录事件发生的过程，而不像烟感、温感只提供大致的地址信息[9]。

此外，传统火灾报警系统实际使用时为了降低误报率，经常将自动模式关闭，启用手动模式，存在较大的安全隐患。若能自动推送报警信息，可以在一定成都上弥补这个不足。与传统火灾报警系统相比，视频火灾报警系统报警信息更加准确、快速、及时，误报率较低。为便于火灾的确认和存储，火灾探测系统可以与视频存储系统相连，达到保存数据的目的。

然而目前智能视频监控在车牌识别、入侵报警等领域已取得一定成果，但大部分视频监控系统仍作为一种报警复核手段，在火灾报警领域中的应用较少。监控摄像机一般设置在主要通道、重要房间以及出入口等处，其点位如何设置能更好地覆盖所有场所需进一步的研究。智能视频监控技术大规模应用的核心技术尚不够成熟，目前基于视频监控的火灾探测技术只能作为常规火灾报警系统的一种辅助报警。目前火灾自动报警系统与视频监控系统大多为有线网络。有线网络的实时报警系统具有安装费用高、维护困难，建设及扩建困难，误报率、漏报率高等缺陷。无线网络安装方便，电线消耗少，相比于传统有线网络性能更好，是未来的发展方向[9]。未来智能报警系统将向分布式智能系统发展，即前端摄像机、传感器等具备智能分析功能，基于嵌入式芯片的发展及计算资源成本的降低，相信前端智能的摄像机及传感器的大规模应用即将到来。