森林火灾烟雾图像识别研究
- 引言
森林火灾目前频繁发生，不仅直接危害森林生态系统，而且给人类社会造成巨大的损失。目前科学技术对于室内的火灾报警已经比较成熟。通过光、烟、温度等加以判断，然后直接实施灭火措施，进行断电、喷水等并报警。而对于大空间环境，尤其是在森林，存在着许多影响火灾探测的因素，如空间高度、热量屏障、覆盖范围、远程信号传输等等。这种情况下传统的感温、感烟式探测手段往往失去了作用[1]。由于图像识别探测具有非接触式探测的特点，使该项技术有可能成为森林火灾探测的有效手段。因此，对森林火灾烟雾图像识别研究十分必要的，是迫在眉睫的任务。
2. 研究的目的及意义
进入21世纪以来，受全球气候变化、人类活动等因素影响，全球森林火灾的发生次数和受害面积都有增加的趋势。据不完全统计，全世界平均每年发生森林火灾约22万起，过火面积达640多万h㎡，约占全球森林面积的0.18%。随着视频监控技术和无线宽带信号传输技术的发展，国内很多林场开始引入视频监控系统来代替传统的瞭望塔人工检测，森林火灾的探测预警方式正逐渐向图像化和智能化发展[2]。传统的感温、感烟式探测方法在复杂环境下往往效果不理想，视频图像监测有着非接触式探测的特点，可以很好的弥补以往森林火情监测手段的缺陷。因此，火灾烟雾图像识别研究对于及早发现火灾有着非常重要的意义。本课题研究基于图像特征的火灾烟雾识别，实现一种高效可靠的森林火灾烟雾图像识别方法。
3.国内外研究现状
3.1 国外研究现状
森林火灾是人类社会中最常见的严重灾害之一，全球范围内，每年发生22万多次的森林火灾给人类造成严重的生命和财产损失。建立自动化的火灾监测系统一直被研究，许多传统的方法被用于建立自动的火灾监测系统。而已存在的方法有质点取样，温度取样，湿度取样，空气透明度取样和烟雾特征的时空分析。烟雾是火的前兆，早期火灾报警系统的烟雾检测在保护人的安全中受到高度关注。然而，这些方法中几乎都需要更近的烟的源头，而且是基于质点传感器的。这些方式无法对较大空间进行烟雾检测，不能提供关于燃烧过程的有效信息。
有关烟雾检测的算法一般涉及到可疑区域的提取和烟雾特征识别等方向，目前有很多国家和机构进行于此相关的算法的研究，著名的烟火检测期刊有Fire Safety Journal、Pattern Recognition Letters、International Symposium on Communications等[3]。
(1)基于红外图像的烟雾检测
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