基于图像处理技术的烟雾检测在家庭火灾防范中应用

杨剑　陈世娥

摘要：针对家庭火灾防范中缺少更有效、快速的实时烟雾检测问题，本文设计了一种基于图像处理技术的烟雾检测算法，能够对家庭住宅内部进行实时烟雾检测，从而实现火灾防范。本算法主要使用单阶段的端到端YOLO v3算法，对输入的烟雾数据进行学习，提取网络中不同卷积层的特征图进行联合训练。实验结果表明，和双阶段网络的烟雾图像检测方法相比，该方法检测速度快，实时效果好，同时也取得了较高的检测准确率，具有较高的实际应用价值。

关键词：家庭火灾防范;图像处理技术;烟雾检测; YOLO v3算法

中图分类号： TP18        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）06-0189-03

Abstract： In view of the lack of more effective and fast real-time smoke detection in home fire prevention， this paper designs a smoke detection algorithm based on image processing technology， which can detect real-time smoke inside a family house， thereby realizing fire prevention. This algorithm mainly uses a single-stage end-to-end YOLO v3 algorithm to learn the input smoke data and extract the feature maps of different convolutional layers in the network for joint training. The experimental results show that compared with the smoke image detection method of the two-stage network， this method has fast detection speed and good real-time effect. At the same time， it has achieved a higher detection accuracy rate and has higher practical application value.

Key words： home fire prevention; image processing technology; smoke detection; YOLO v3 algorithm

在日常电视新闻中常常看见各种火灾的发生，特别在家庭住宅中，火灾事故往往是因为人们的消防安全常识薄弱或存在误区从而导致悲剧发生。根据消防部门的统计，在所有的火灾比例中，家庭住宅火灾占比较高。家庭火灾发生的原因很多，可能发生在我们身边，也可能发生在我们没有注意到的地方。因此，及时发现室内初起火灾，为及时灭火或争取逃生时间，将危险降到最低具有重要的意义。在现实生活中各类火灾探测器主要有热感应式探测器、光感应式探测器以及烟感应式探测器，除了城市旅馆、酒店、商场等公共场所要求安装烟雾报警器外，而民用住宅区域安装烟雾报警器并没有强制性要求，以至民用住宅中安装烟雾报警器很少。此外，各类火灾探测器普遍存在着响应延迟，易故障或失效，不适用于高大空间或室外场景等难以解决的缺陷。……