宋越鹏1 杨洋2
1.身份证号码：22012219821005**** 深圳地铁建设集团有限公司 2.身份证号码： 51011319890908**** 中国水利水电第十四工程局有限公司
摘 要 针对成都地铁以传感器应用为主的现有火灾探测系统故障率高、维护成本大的问题，结合《特种火灾探测器》、《火灾自动报警系统设计规范》，探讨了基于CCTV图像型火灾分析系统在地铁运用的优势和特点，剖析了图像型火灾探测技术原理，对今后的发展趋势、新线建设、技术改造起到参考作用。
Abstract:Aiming at the problems of high failure rate and high maintenance cost of the existing fire detection system based on sensor application in Chengdu Metro, combined with "special fire detector" and "code for design of automatic fire alarm system", this paper discusses the advantages and characteristics of CCTV image based fire analysis system in Metro, analyzes the principle of image based fire detection technology, and puts forward some suggestions for the future development trend The new line construction and technical transformation play a reference role.
关键词 火灾自动报警；图像识别；地铁消防；地铁安防
Key word:Fire alarm;Image recognition;Subway fire protection;Subway security
随着城市轨道交通的快速发展，成都地铁始终遵循“推进城轨信息化，发展智能系统，建设智慧城轨”的建设主线，相继开展轨道交通无人驾驶及智慧化维保理念的推进工作。
由于地铁车站内各种电器设备数量庞大，线路布置错综复杂，很容易发生火灾，3.22广州地铁火灾、3.27纽约地铁火灾事件，无疑对地铁火灾报警系统早期火灾探测功能提出了更高的要求。传统的以传感器应用为主的火灾自动报警系统通过对相应物理量参数进行收集的方式，很容易会受到周边各项因素的影响，出现错误识别和的状况，且随着使用年限的增长故障频发，影响消防系统的安全运行。如何通过新技术、新手段解决上述问题，成为消防行业近期的研究方向。从近年来各部委级出台的文件、行业趋势、技术发展等利好因素上看，安防与消防的融合创新，聚焦在视频图像的智能分析方面将有极大的想象空间。
1 现阶段地铁火灾自动报警系统的问题
成都地铁火灾自动报警系统设中央级和车站级二级监控方式，对地铁全线进行火灾探测和报警，在火灾时，能发出模式指令使环境与设备监控系统和各相关系统的运行转入火灾模式，实现消防联动，并通过广播系统(PA)、疏散指示和闭路电视(PIS)对乘客进行疏导。
然而，经过实地考察，在部分地铁车站、场段等高大空间场所及户外场所的空间高度、保护面积、探测距离、气流模式、建筑结构、现场环境和防火要求与传统消防领域有很大不同，从而导致了火灾的发生发展模式、探测机理也有所不同，传统的火灾自动报警系统和灭火系统很难实施有效地保护。以成都地铁3号线为例，从设计、运维等方面出发，存在以下问题：
（1）地铁车站站厅站台火灾报警能力不足。地铁车站大多为地下建筑，火灾自动报警系统末端探测器以光电感烟探测器为主，但由于通风空调设备遍布于站厅站台公共区和设备区，且运营时段均开启大系统通风模式，根据消防系统年度检测情况，通常在感烟探测器报警时，现场的火焰或烟雾都已经很大，若火灾发生在环控机房等巡检频次较低区域，很容易发生重大安全事故。
（2）地铁车站火灾自动报警系统维保难度大。常规车站的FAS感烟探测器数量在300个以上，年度检测工作量大，部分感烟探测器因安装在高大空间或风管上方，发生故障后难以及时更换修复，火灾探测功能受到影响。
（3）车辆段运用库吸气式感烟探测器无法正常工作。因成都地铁运用库前后采用通透的特殊建筑形式，受过往列车影响，灰尘很容易进入吸气式探测器的毛细管，不仅造成设备误报警或故障，还会堵塞采样管道毛细孔，造成设备报低七六故障，且运用库吸气式管道大多安装较高，在接触网附近，更换难度大。另外，成都在秋冬季节多雨多雾，现有的吸气式感烟探测器经常出现误报警，无法正常工作。
2 基于CCTV图像型火灾分析系统在地铁的应用分析
2.1地铁火灾报警系统相关问题解决方案
针对上述问题，如何在成都轨道加速成网的背景下，寻求火灾自动报警系统的全面解决方案，实现系统的转型，成为近三年行业的研究重点。
安防CCTV系统的摄像头，遍布于地铁车站、场段、主所任何一个角落，可以实现监控全覆盖。现有地铁车站CCTV系统与火灾自动报警系统的联动机制为被动式联动，即发生火灾时联动对应防火分区的CCTV摄像头，使得车站控制室可以第一时间监视该区域的火情。
图像型火灾分析系统利用数据中心计算资源池富余的计算能力及视频云存储纳入云平台统一管理的特点，主动提取安防系统摄像机图像，因摄像机不具有火灾分析能力，火灾报警功能由后端监控软件完成，后端软件通过网络抓取高清摄像机的视频流后，先进行解码操作，然后在进行算法分析，经过图像分析处理后判断是否有火灾发生，实现报警输出，系统结构如图1所示。
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图1 地铁图像型火灾分析系统结构
该系统可分为四层架构：
前端设备：由各类摄像机组成，包括模拟摄像机、视频编码设备、数字（网络）摄像机，支持标清、高清等不同分辨率摄像机。
视频存储转发：主要由各类网络交换机或视频存储磁盘阵列组成，用于进行视频的存储、转发。
报警处理展示：通过直接接入前端设备或视频存储设备，对监控视频进行实时火灾火焰和火灾烟雾分析，用于将火灾分析服务的各类报警信号进行统一展示，并管理多个视频图像火灾分析服务器。
火灾报警控制器：通过接收视频图像火灾分析服务器报警信号，实现整体报警联动控制功能。
2.2地铁图形火灾分析系统的优势
图像型视频火灾探测技术是是一种新型的火灾探测技术。基于视频分析算法对图像数据进行分析，从而得出火焰的视频特征，进行火灾报警。与传统的被动式火灾自动报警系统相比，图形火灾分析系统存在以下优势
（1）技术领先：图像分析技术集面型探测、视觉图像和智能分析控制于一体。进行火灾识别的同时还可以提供火灾现场的实时视频图像以确认火灾状况，为人员疏散及救援做出及时、有效的判断。
（2）响应速度快：点式火灾探测器要求烟雾到达烟感安装位置且烟雾浓度超过阈值才会报警，然而图形火灾分析系统不受距离限制，可对视频信号进行实时处理分析，在视频火灾图像出现的几秒内发现火焰或烟雾，同时发出火灾报警信号。提高消防联动响应时间，降低火灾造成的财产损失。
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图2 点式感烟探测器与图形分析系统响应速度对比
（3）保护面积大、维护成本低：根据《火灾自动报警系统设计规范》，点式感烟探测器保护半径不超过10m，造成地铁车站烟感数量大，维护成本大的特点。图像火灾分析系统单个摄像头保护范围大，末端设备数量少，安装位置灵活，解决检修难度及维护成本大的问题。
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图3 点式感烟探测器与图形分析系统保护范围对比
（4）降低误报率：洗车间、工程车库等恶劣环境、运动气流较大的区域，通过图像分析技术对火焰和烟雾色、形、光谱及运动特性的分析进行火灾辅助判断和识别报警，能准确区分真实火灾和各种干扰源，基本不受外界环境干扰。
（5）增值预置位视频摄像头的图像价值，利用图像识别火灾：在今后既有车站消防系统改造过程中，无需新增消防专用摄像头，利用安防CCTV摄像头作为末端火灾信息采集设备，控制改造成本，提升设备利用率和既有设备价值。
3 系统设计原则与工作原理
图像型视频火灾分析系统依据视频识别算法所处的位置，分为集中型和分布型两种处理方式。集中型是视频分析功能位于主机端，在后端进行视频分析，前端探测器只是负责现场视频采集，这种探测器特点是价格低廉，性能可靠，维护方便等特点。分布型是将分析算法集成于前端探测器的嵌入式处理器上，在前端对视频进行分析和火灾识别，这种探测器具有火灾响应速度更快，误报率更低，主机管理系统容量大的优点，但是成本相对较大，不适宜地铁消防系统的改造工程。
3.1 火焰识别技术
基于CCTV的图像火灾分析系统使用DSP智能识别算法通过处理和分析数字视频信号，提取出感兴趣区域，并对这些区域进行模式识别，从中寻找火灾的基本特征，利用组合判据实现对火灾的快速识别，并通过图形界面、现场指示等方式报警，同时上传给火灾报警控制器。通过国内外研究现状分析所得图像型火灾分析系统主要技术指标对比如表1所示。
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该系统探测火灾的方式是通过对安防系统末端设备视频输入图像的分析，通过灰度变化、闪烁频率、颜色差异、运动趋势等手段，判断视频图像中可能出现的火焰或烟雾，并发出火灾报警信。因此，掌握火灾火焰的燃烧特征对于火焰的识别和提取是至关重要的，是实现火灾自动定位的基础。
火焰检测首先选定1帧图像作为背景，后续的每1帧都与此背景帧做差值，然后判断所得差值的阈值。若大于阈值范围，则判定为前景像素；若小于阈值范围，则判定为背景像素。一般地，选定的背景帧用b(x，y)表示，后续的每一帧可表示为f(x,y,i)，其中：x，y分别表示图像的横坐标和纵坐标，而i表示后续帧序列的序数。图像序列中的第i帧与设定的背景帧做灰度上的相减，便得到1个差分图像：
d(x,y,i)=f(x,y,i)-b(x,y)
当此灰度差分图像的某点像素值大于阈值T时，即将此点置1，否则置0，便可得到1个由阈值T控制的二值化图像：
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图4 差帧算法流程
安防CCTV终端摄像头为原有视频监控系统，通过在原有视频监控系统的末端，从原硬盘录像机中实时转码提取数字码流后，再利用安装有视频图像分析识别软件的火灾图像探测服务器进行识别，就能准确判断火灾是否发生。
3.2 探测器的布置
车站的站厅、站台公共区不需安装新的摄像头，选用原公共区域安防CCTV固定监控摄像头，乘客集散区的摄像头均为监控出入口的摄像头，不能作为火灾探测使用，因此在乘客集散区的中间通道需增设火灾监控摄像头。
场段运用库、检修库、物资库等受环境影响较大的大空间场所，增设火灾监控摄像头，完成火灾信息采集。新增摄像头的安装标准，结合专家经验及《可视图像早期火灾报警系统技术规程》相关要求制定。视频探测器的安装高度为4m；同时应保证探测器能以上下90°和左右180°的角度转动，火灾探测范围及安装位置如图5所示。
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图5 摄像头安装标准
CCTV安防摄像头及新增摄像头根据火灾探测对象不同，做出了探测距离和视角的区分，其中，火焰探测摄像头（VFD/F）的探测距离及视角相对于烟雾探测摄像头（VFD/S）和温度探测摄像头（VFD/H）更大，相关参数如表2所示。
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3.3 图像火灾分析系统与既有火灾报警系统对比分析
成都地铁既有FAS系统由各车站、车辆段、主变电所的FAS主机、扩展工作站、综合监控系统工作站等组成。FAS系统采用光电感烟探测器和吸气式火灾探测器作为末端设备进行火灾探测，与图像火灾分析系统对比分析如表3所示。
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根据表3可知，基于CCTV图像型火灾分析系统与成都地铁既有火灾探测设备相比，具有探测范围大、火灾联动响应时间短、受环境影响较小、值班员确认火灾响应速度快的特点。同时，图像型火灾分析系统还具有最高灵敏度自适应补偿、自动显示警报发生现场图像、独立分区可以跨越不同摄像机图像进行定义等特点。
4 结论
基于CCTV的图像火灾分析系统，作为一种烟雾、温度、火焰有效探测的方式，应用广泛。相较于传统的点式感烟、感温探测和吸气式火灾探测器而言，图像分析技术适用于地铁车站、场段的优势在于：在不适宜安装传统探测器的高大空间，可结合原有火灾自动报警系统进行火灾探测系统的升级，无需在四周增加密集的探测设备。单点设备覆盖面广，终端设备数量少。
参考文献
[1] 周川,李国生,张丛.基于视频监控平台的图像火灾探测系统的设计研究[J].警察技术,2017,000(001):82-85.
[2] 李建文,刘旭升,孙宝承,等.图像分析技术在核电站火灾探测中的应用[J].消防科学与技术, 2019(10).
[3]李若愚.视频火灾报警技术的现状[J].计算机时代,2019(10):1-4.