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森林卫士,防火尖兵:富士通自动烟火检测技术

2017-05-04   富士通中国

据中新社报道,我国内蒙古大兴安岭毕拉河北大河林场于5月2日发生森林火灾,火势蔓延迅速,火场面积约5000公顷,可见南北各有7千米长的火线。截至3日3时,扑火前线指挥部共调动8365人(其中森警2590人)参加扑救。较大的风力和突变的风向,给扑救带来极大困难,给扑火人员安全带来极大威胁。

图片来源:中新社

每年五月,都是森林火灾的高发时期。中国幅员辽阔,森林面积巨大,每年因森林火灾造成的损失数量惊人。为了降低森林火灾的危害,有效的方法是在火灾发生初期进行预警,及时扑灭。

传统视频监控系统仍存在不足

近几年来,随着视频监控技术的进步,视频监控在森林火情瞭望中发挥的作用越来越大。通过分析一般监控摄像头拍摄的视频,从而自动检测烟和火,是一种低成本、高效、能24小时工作的防火措施。然而,现有的通过视频检测烟火的方法和产品中,误检率和漏检率高,存在以下两大问题:
1) 不能有效分辨雾霾和烟。远距离森林场景视频往往具有很浓的雾霾,当烟混杂在雾霾中时,传统方法常常无法分辨,造成误检和漏检;
2) 不能简单而高效地排除非烟火运动物体的干扰。非烟火运动物体指鸟、兽、人、车辆、云等,也指晃动的树枝、草、水面反光等,传统方法往往将这些噪声误检为烟火;
为此,富士通开发了一种高效的烟火检测技术,能够在雾霾、低光照等恶劣环境下工作,并排除非烟火运动物体的干扰,保持较高的检测精度,大大降低误检率和漏检率,可谓森林防火利器。接下来,就让微信君带您了解一下它的神奇之处。

富士通自动烟火检测技术,为森林装上“火眼金睛”

富士通开发的烟火检测技术包括以下几个步骤:图像锐化、运动区域检测、特征提取、特征分类,如图 1所示。在图像锐化中,应对雾霾环境使用图像去雾霾技术,应对低光照环境使用图像低照度增强技术。在特征提取中,我们进行烟火颜色分析、烟的区域上升/生长分析、以及烟的区域形状分析,以排除非烟火运动物体的干扰,提高检测精度,降低误检率和漏检率。
野外森林环境往往会出现严重雾霾天气,发生的烟往往混杂在雾霾中难以区分,容易造成误检和漏检。图像去雾霾技术可以将烟和雾霾显著地区分开来,如图 2所示。
为了简单有效地描述烟的特征,我们进行烟的区域形状分析,如图 3所示。根据烟的上升/生长等特性,我们设计了更加简单的算法,从而有助于软件实现高清实时处理。
富士通的自动烟火检测技术在实际应用中获得了优异的效果:
(1) 烟火检测精度大于98%,误检率小于0.5%;
(2) 软件实现全高清实时处理,30fps@1920x1080(Intel Xeon 3.2GHz, 4GB内存);
(3) 白天的去雾霾及烟火检测如图 4所示,夜晚低照度增强及林火检测如图 5所示。
围绕该技术,富士通提供了一整套森林防火解决方案,包括硬件(摄像头、无线传输设备、服务器/存储)以及软件系统(监控系统和火灾探测软件包)。目前,此项解决方案已经在国内的林业局以及森林公园等机构完成了测试,并正式采用运行。
数字技术在解决严峻的全球性课题方面发挥着重要作用。今后,富士通还将不断提升该技术的检测精度,并提供多种多样的部署方式来满足不同类型的需求。围绕防灾减灾领域,富士通提供了各种各样的创新技术与解决方案,能够帮助我们采取有效措施,将灾害的影响控制到最小。
富士通 构建以人为本的智能社会
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