【摘 要】
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火灾是威胁国民安全的重大隐患之一,目前市场主流的火灾报警器主要是通过检测在火灾初期已经形成的烟雾,或者火焰进行报警,虽然可以减少事故损失,但是无法在有火灾隐患时就能提前预警。因此,研发一款在未发生火灾之前但已经存在隐患就能准确预警的火灾早期预警系统,无疑具有极高的社会价值和经济价值。为解决传统火灾预警方法检测不能在未发生火灾但已有火灾隐患时及时检测预警的问题,设计一种基于热红外的的早期火灾预警系统
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火灾是威胁国民安全的重大隐患之一,目前市场主流的火灾报警器主要是通过检测在火灾初期已经形成的烟雾,或者火焰进行报警,虽然可以减少事故损失,但是无法在有火灾隐患时就能提前预警。因此,研发一款在未发生火灾之前但已经存在隐患就能准确预警的火灾早期预警系统,无疑具有极高的社会价值和经济价值。为解决传统火灾预警方法检测不能在未发生火灾但已有火灾隐患时及时检测预警的问题,设计一种基于热红外的的早期火灾预警系统,该系统以算法为依托,并最终部署到嵌入式平台,能实现实时检测,并利用热红外的温度信息,可以在火灾发生前检测红外图像中的变化进行报警。本文的主要研究内容如下:1.使用热红外成像仪进行图像采集并标注,作为目标检测网络训练的前期准备工作。针对原始网络权重较大,部署在嵌入式平台的效果不佳等问题,提出一种基于改进Y OLOv4的红外图像检测算法,将MobileNetV3结构代替YOLOv4的主干网络CSPDar knet53,降低网络参数量,并用卷积注意力模块代替新的主干网络MobileNetV3中的S E模块,提升网络对关键信息的提取能力,在主干网络和路径聚合网络中增加卷积层,提高特征提取的能力。对改进的YOLOv4算法的性能指标评价,改进算法在数据集上的检测精度达到97.18%,FPS为37.5帧/s。2.针对卷积注意力模块中的全局池化操作造成位置损失,导致多尺度目标检测精度不高的问题,提出一种基于改进YOLOv5的红外图像检测算法,将坐标注意力机制嵌入主干网络中,并将SPP结构替换为SPPF结构,对改进算法训练得到的权重进行评估,最终改进算法在数据集上的检测精度达到96.19%,权重大小为27.5MB。3.针对传统火灾检测算法不能在未形成明火前及时检测的问题,提出一种基于预测图像的智能火灾检测算法,对图像进行0值填充、OSTU二值化处理,最后利用平均像素值判定是否有火灾隐患,智能火灾检测算法可以根据不同场景设定不同的值,具有较强的泛化能力,最终,两种改进的算法在智能火灾检测算法上的检测精确度达到了 93%和90.05%,误检率分别为3.2%和4.84%。在嵌入式平台的FPS分别达到了 13.1帧/s和19.6帧/s,基本满足实时检测的需求。改进后算法的模型在保证实时检测的前提下,显著提高了算法的鲁棒性,提出的智能火灾检测算法可以精确检测火灾隐患。最终,由改进后的算法和智能火灾检测算法组成的早期火灾预警算法解决了在未发生火情时及时预警的问题,高精度和低误检率保证了算法在早期火灾预警应用中的显著效果。
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