CN209746757U - 一种智能视觉消防监视系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种智能视觉消防监视系统，包括嵌入式微处理器、摄像头模块、通讯模块、语音报警模块、电源模块、键盘模块，警铃模块，通过嵌入式微处理器可以直接对摄像头模块采集的图像进行算法处理，得出烟雾状态、起火位置、火势大小等火情信息，通过语音报警模块完成对火灾报警的功能；利用通讯模块，建立消防传输系统，各节点之间采用无线传输方式，将处理后的火情信息进行实时传输，避免有线电气信号受火灾的影响而传输受阻，实现报警、监视、控制等信号的快速传输，本实用新型受环影响小、适应性强，为实现大型建筑内有效疏散和灭火提供有效手段。

Description

一种智能视觉消防监视系统

技术领域

本实用新型涉及监控和消防领域，特别是一种智能视觉消防监视系统。

背景技术

在我国，随着城市化规模的迅速发展，大型建筑(例如：商场、商业综合体、写字楼、住宅楼、大型库房、厂房)作为解决土地资源紧缺的有效手段，如雨后春笋般不断涌现。由于各类大型建筑具有层数多、竖向管井多、建筑材料种类繁多、电气设备多、家具用品类易燃物品多等特点，一旦发生火灾，火势蔓延速度快，极易造成大面积立体燃烧，灭火任务艰巨、危险性大，还经常发生消防云梯、高压水枪，对其鞭长莫及的现象；另外，大型建筑内人员密集，安全通道复杂，加之普通人员缺乏火灾逃生自救能力，当火灾发生时场所通道不畅、不易疏散,有些材料在燃烧时还会释放氰化氢等毒性气体，更增加了疏散与扑救难度，极易造成群死群伤。因此，在各种防火条件大体相同的情况下，高层建筑具有更大的火灾危险性，一种适用于大型建筑的智能消防监视器的研究与应用具有重要意义。

火灾普遍是由局部隐然引起，经历了烟雾、火焰再蔓延的过程，如果现场安装了可靠的火灾自动探测系统，就可以及早探测到烟雾或火焰而及时报警，可以有效减少或避免火灾损失。目前，

火源探测普遍采用传感器探测技术，例如感烟型、复合型、感温传感器型等。此类技术是通过传感器检测火焰的某一样或某些特性来识别是否是火源。但传统的探测手段难以适用于高大空间建筑。在一般小空间建筑中广泛使用的顶棚安装的感烟和感温型火灾探测器，适用高度在12米以下，火灾烟气和温度信号能够较快到达顶棚，在较短时间内探测器即可报警。而在高大空间场所，由于探测器数量的有限性以及火灾发生的随机性，导致探测器距离火源位置一般较远，并由于空间顶部热胀空气的隔断作用，使得火灾信号难以到达顶部探测器，从而难以实现早期火灾报警。除了尺度大以外，高大空间中的探测环境一般较差，存在众多噪声干扰，如灰尘、电磁、光和振动等，导致较大探测噪声甚至使探测器失灵。此外，由于传统的探测算法多是基于简单的阈值或趋势算法，智能程度不高，若提高火灾探测的灵敏度，则容易发生误报，而降低灵敏度则容易发生报警延误或漏报，难以有效解决报警准确性与及时性之间的矛盾。由于空间尺度大，若继续使用传统的探测手段，则需要较多的探测器才能有效覆盖探测空间，经济效益不理想。

针对大型建筑火灾探测存在的问题，人们跳出了感温、感烟等传统探测手段的束缚，而使用摄像机(头)作为探测器，实时采集大型建筑内的视频图像信息，并基于视频图像处理、模式识别等技术开发了消防监视系统，能够从图像序列中直接识别出火灾信息，并进行报警、扑救等联动处理。这种基于视频图像的探测方法具有探测范围广的优势，其简单系统的组成多为摄像机加电脑的形式，常见的如：几个摄像机与一台电脑终端相连，通过电缆实时传送监视画面，由工作人员来判断是否发生火灾，火灾发生的种类、程度和地点。但是，高层建筑每一层上或大型建筑的每一区域，都存在若干个火灾重点监视区域，现由几个摄像机连接一台电脑终端的模式无法满足大量监控点同时监控的需求。而且，人工判断监视区域火灾是否发生，极易受工作人员主观状况影响，很难做到24小时及时发现火情。也有的较为复杂的消防监视系统由摄像机、传输设备和服务器构成，其工作模式为：摄像机采集现场图像，通过有线网络将图像上传至服务器，由服务器运行图像处理算法得出火灾情况进行报警。其缺陷：一，多路视频传输对网络带宽要求较高，不合适无线传输，一般采用有线传输介质，而火灾发生时有线传输介质极易被损坏，造成图像传输失败，使整个监视系统陷入瘫痪而失效；二，对于大型建筑这种多点监控场合，多路视频图像处理造成服务器实时计算量过大。这也是可视化消防监视系统的应用不能广泛推广的主要原因。

实用新型内容

本实用新型的目的是要解决现有技术中存在的受环境因素影响大、容易误报，火灾信息的传输、电缆损坏、造价高、工艺复杂等技术问题，提供一种可智能化，在嵌入式系统中处理、受环影响小、适应性强的智能视觉消防监视系统。

为达到上述目的，本实用新型是按照以下技术方案实施的：

一种智能视觉消防监视系统，包括嵌入式微处理器、摄像头模块、通讯模块、语音报警模块、电源模块、键盘模块，警铃模块，其中：

所述摄像头模块的输出端与嵌入式微处理器的输入端连接，摄像头模块用于在发现火灾隐患或发生火灾时提供现场图像并发送至嵌入式微处理器；

所述嵌入式微处理器，用于对摄像头模块采集的图像进行现场提取和算法分析，得到烟雾浓度、起火位置、火势大小，即当烟雾浓度达到预警值时，则视为有火灾隐患，当烟雾浓度达到报警值时，则视为有火灾发生；

所述键盘模块的输出端与嵌入式微处理器的输入端连接，键盘模块作为输入设备，用于配置嵌入式微处理器的网络IP地址、在环境中所处的位置，以及设置烟雾浓度的预警值和报警值，和现场图像回传到本地PC端的时间间隔；

所述通讯模块与嵌入式微处理器的串口连接，通讯模块利用无线网络传输用来与本地PC端信息传递，在发现火灾隐患时，按照设定的时间将现场的信息以及图像回传到本地PC端；在发现火灾时，实时的将火情、火源、着火点以及现场图像回传到本地PC端，使相关人员能够及时的了解火灾信息，以便快速作出处理；

所述语音报警模块的输入端与嵌入式微处理器的输出端连接，语音报警模块用于在烟雾浓度达到预警值时，进行语音播报，提醒相关工作人员进行查看以便及时处理，同时本地PC端也进行报警，等待相关人员处理；在烟雾浓度达到报警值时，进行不间断的语音播报，提醒工作人员的处理和无关人员的撤离，保证建筑内人员的有效疏散；

所述警铃模块的输入端与嵌入式微处理器的输出端连接，警铃模块用于在发生火灾时，对人有提醒功能，以便让人能够快速的撤离，防止发生危险，与语音报警模块交替播出；

所述电源模块的输出端与嵌入式微处理器的电源接口连接，用于为嵌入式微处理器供电。

进一步，所述电源模块包括外置电源和锂电池。

另外，本实用新型还提供了一种智能视觉消防监视方法，具体步骤如图2所示：

S1、启动系统；

S2、系统自动检测，各系统参数初始化，并接收键盘模块输入的烟雾浓度的预警值和报警值，以及回传本地PC端时间间隔；

S3、摄像头模块对环境进行图像采集；

S4、嵌入式微处理器将采集的图像进行图像预处理；

S5、嵌入式微处理器将图像预处理得到的图像进行动态检测；

S6、嵌入式微处理器将动态检测之后的图像进行特征识别；

S7、由嵌入式微处理器判断区域面积之差的绝对值是否大于所设立阈值，并且检测是否存在烟雾，判断结果大于阈值，即存在烟雾，烟雾浓度达到预警值则语音报警模块有时间间隔的进行语音播报，提醒相关工作人员及时处理，并实时的将现场情况及图像回传到本地PC端；烟雾浓度达到报警值则不间断的进行语音播报并且响起警铃，提醒相关工作人员的处理和无关人员的撤离，并且实时的将现场情况及图像回传到本地PC端；判断结果小于阈值，则不存在烟雾，则返回S3。

进一步，所述S4具体步骤如下：

S401、创建图像预处理的模板；

S402、将步骤S401创建的图像预处理的模板与采集的图像相交，将其元素存入数组中；

S403、对数组之中的元素进行像素排序；

S404、将数组中中间的元素值作为所交图像区域中心点的值；

S405、遍历一帧图像中的所有元素，判断是否遍历完成，判断为是则执行S5，判断为否则返回S402。

进一步，所述S5的具体步骤如下：

S501、定义高斯模型；

S502、高斯模型参数初始化；

S503、读取像素到窗体；

S504、判断像素是否匹配，判断为是则执行S507，判断为否则执行S505；

S505、重新建立高斯模型，并将其参数初始化，执行S506；

S506、代替不可能的初始高斯模型，执行S502；

S507、归入定义的高斯模型，执行S508；

S508、判断是否读取完成，判断为是则执行S6，判断为否则执行S501。

进一步，所述S6的具体步骤如下：

S601、观察烟雾的几何特征，其上升过程中会逐渐的向四处扩散，面积上面大下面小，执行S602；

S602、计算目标区域中的最高点和最低点，得到目标区域的跨度，执行S603；

S603、将目标区域从下往上划分为三个区域，每个区域的面积用区域内像素数来表示，然后将其面积相减。

与现有技术相比，本实用新型通过嵌入式微处理器可以直接对摄像头模块采集的图像进行算法处理，得出烟雾状态、起火位置、火势大小等火情信息，通过语音报警模块完成对火灾报警的功能；利用通讯模块，建立消防传输系统，各节点之间采用无线传输方式，将处理后的火情信息进行实时传输，避免有线电气信号受火灾的影响而传输受阻，实现报警、监视、控制等信号的快速传输，本实用新型受环影响小、适应性强，为实现大型建筑内有效疏散和灭火提供有效手段。

附图说明

图1是本实用新型的嵌入式系统组成图；

图2是本实用新型的控制方法流程图。

具体实施方式

为使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本实用新型进行进一步的详细说明。此处所描述的具体实施例仅用于解释本实用新型，并不用于限定实用新型。

如图1所示，本实施例的一种智能视觉消防监视系统，包括嵌入式微处理器、摄像头模块、通讯模块、语音报警模块、电源模块、键盘模块，警铃模块，其中：

所述摄像头模块的输出端与嵌入式微处理器的输入端连接，摄像头模块用于在发现火灾隐患或发生火灾时提供现场图像并发送至嵌入式微处理器；

所述嵌入式微处理器，用于对摄像头模块采集的图像进行现场提取和算法分析，得到烟雾浓度、起火位置、火势大小，即当烟雾浓度达到预警值时，则视为有火灾隐患，当烟雾浓度达到报警值时，则视为有火灾发生；

所述键盘模块的输出端与嵌入式微处理器的输入端连接，键盘模块作为输入设备，用于配置嵌入式微处理器的网络IP地址、在环境中所处的位置，以及设置烟雾浓度的预警值和报警值，和现场图像回传到本地PC端的时间间隔；

所述通讯模块与嵌入式微处理器的串口连接，通讯模块利用无线网络传输用来与本地PC端信息传递，在发现火灾隐患时，按照设定的时间将现场的信息以及图像回传到本地PC端；在发现火灾时，实时的将火情、火源、着火点以及现场图像回传到本地PC端，使相关人员能够及时的了解火灾信息，以便快速作出处理；

所述语音报警模块的输入端与嵌入式微处理器的输出端连接，语音报警模块用于在烟雾浓度达到预警值时，进行语音播报，提醒相关工作人员进行查看以便及时处理，同时本地PC端也进行报警，等待相关人员处理；在烟雾浓度达到报警值时，进行不间断的语音播报，提醒工作人员的处理和无关人员的撤离，保证建筑内人员的有效疏散；

所述警铃模块的输入端与嵌入式微处理器的输出端连接，警铃模块用于在发生火灾时，对人有提醒功能，以便让人能够快速的撤离，防止发生危险，与语音报警模块交替播出；

所述电源模块的输出端与嵌入式微处理器的电源接口连接，用于为嵌入式微处理器供电。电源模块包括外置电源和锂电池，在正常情况下，使用外部供电。在外部断电或者发生火灾时，导致外部供电不能使用，则使用锂电池供电，却保设备在任何情况下都可以正常的工作。

利用上述的智能视觉消防监视系统进行消防监视时，具体过程如下：

S1、启动系统；

S2、系统自动检测，各系统参数初始化，并接收键盘模块输入的烟雾浓度的预警值和报警值，以及回传本地PC端时间间隔；

S3、摄像头模块对环境进行图像采集；

S4、嵌入式微处理器将采集的图像进行图像预处理：

S401、创建图像预处理的模板；

S402、将步骤S401创建的图像预处理的模板与采集的图像相交，将其元素存入数组中；

S403、对数组之中的元素进行像素排序；

S404、将数组中中间的元素值作为所交图像区域中心点的值；

S405、遍历一帧图像中的所有元素，判断是否遍历完成，判断为是则执行S5，判断为否则返回S402；

S5、嵌入式微处理器将图像预处理得到的图像进行动态检测：

S501、定义高斯模型；

S502、高斯模型参数初始化；

S503、读取像素到窗体；

S504、判断像素是否匹配，判断为是则执行S507，判断为否则执行S505；

S505、重新建立高斯模型，并将其参数初始化，执行S506；

S506、代替不可能的初始高斯模型，执行S502；

S507、归入定义的高斯模型，执行S508；

S508、判断是否读取完成，判断为是则执行S6，判断为否则执行S501；

S6、嵌入式微处理器将动态检测之后的图像进行特征识别：

S601、观察烟雾的几何特征，其上升过程中会逐渐的向四处扩散，面积上面大下面小，执行S602；

S602、计算目标区域中的最高点和最低点，得到目标区域的跨度，执行S603；

S603、将目标区域从下往上划分为三个区域，每个区域的面积用区域内像素数来表示，然后将其面积相减；

S7、由嵌入式微处理器判断区域面积之差的绝对值是否大于所设立阈值，并且检测是否存在烟雾，判断结果大于阈值，即存在烟雾，烟雾浓度达到预警值则语音报警模块有时间间隔的进行语音播报，提醒相关工作人员及时处理，并实时的将现场情况及图像回传到本地PC端；烟雾浓度达到报警值则不间断的进行语音播报并且响起警铃，提醒相关工作人员的处理和无关人员的撤离，并且实时的将现场情况及图像回传到本地PC端；判断结果小于阈值，则不存在烟雾，则返回S3。

本实用新型的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本实用新型的技术方案做出的技术变形，均落入本实用新型的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种智能视觉消防监视系统，其特征在于，包括嵌入式微处理器、摄像头模块、通讯模块、语音报警模块、电源模块、键盘模块，警铃模块，其中：

所述摄像头模块的输出端与嵌入式微处理器的输入端连接，摄像头模块用于在发现火灾隐患或发生火灾时提供现场图像并发送至嵌入式微处理器；

所述嵌入式微处理器，用于对摄像头模块采集的图像进行现场提取和算法分析，得到烟雾浓度、起火位置、火势大小，即当烟雾浓度达到预警值时，则视为有火灾隐患，当烟雾浓度达到报警值时，则视为有火灾发生；

所述键盘模块的输出端与嵌入式微处理器的输入端连接，键盘模块作为输入设备，用于配置嵌入式微处理器的网络IP地址、在环境中所处的位置，以及设置烟雾浓度的预警值和报警值，和现场图像回传到本地PC端的时间间隔；

所述通讯模块与嵌入式微处理器的串口连接，通讯模块利用无线网络传输用来与本地PC端信息传递，在发现火灾隐患时，按照设定的时间将现场的信息以及图像回传到本地PC端；在发现火灾时，实时的将火情、火源、着火点以及现场图像回传到本地PC端，使相关人员能够及时的了解火灾信息，以便快速作出处理；

所述语音报警模块的输入端与嵌入式微处理器的输出端连接，语音报警模块用于在烟雾浓度达到预警值时，进行语音播报，提醒相关工作人员进行查看以便及时处理，同时本地PC端也进行报警，等待相关人员处理；在烟雾浓度达到报警值时，进行不间断的语音播报，提醒工作人员的处理和无关人员的撤离，保证建筑内人员的有效疏散；

所述警铃模块的输入端与嵌入式微处理器的输出端连接，警铃模块用于在发生火灾时，对人有提醒功能，以便让人能够快速的撤离，防止发生危险，与语音报警模块交替播出；

所述电源模块的输出端与嵌入式微处理器的电源接口连接，用于为嵌入式微处理器供电。

2.根据权利要求1所述的智能视觉消防监视系统，其特征在于：所述电源模块包括外置电源和锂电池。