民航机舱特殊环境火灾图像特征规律及视频探测方法研究

Fire accident is one of the most serious threat factors to the safety of civil aviation.There is a high flase alarm rate for smoke detectors application on planes,which seriously affects the normal order of aviation, result in a chain safety accidents.There are special laws for the process and parameters of the fire in special environment (limited space, low pressure, low temperature, low oxygen, etc) of the plane cargo (luggage cabin),and there is important theoretical guidance and technical support for improving the development of the safety of the flight to study the image features and laws of special environment fire and video fire detection methods..This project would design simulation experiments of specail enviroment of cabin in the low-pressure lab and get fire flame and smoke videos data and research fire development law in special environment;Set up image sample database for fire and non-fire and train fire image classifier model using FLD method;Extract fire flame image color, shape and smoke image fuzzy, texture,etc. static characteristic and flame flash jitter, smoke dispersion,turbulent,etc. movement characteristics of special environment and set up a corresponding static and dynamic characteristic model;We would use layer upon layer method to identify fire,The classifier models search fire candidate area, the flame and smoke characteristic models test candidate area, timeliness standards validate candidate area, and develop video fire detection algorithms for aircraft fire in special environment.

火灾事故是严重威胁民航飞机安全的因素之一，飞机现有感烟探测器存在较高误报率，虚警也严重影响正常航空秩序，引发连锁安全事故。飞机飞行中货舱（行李舱）特殊环境（受限空间、低压、低温、低氧等）火灾过程及其参量变化有其特殊规律，研究该特殊环境火灾视频图像特征规律及发展相应探测方法对提高飞机安全性能具有重要理论指导意义和技术支撑作用。.本项目针对飞机机舱特殊环境，通过模拟实验，获取特殊火灾火焰和烟雾视频信息，研究特殊环境下火灾发生发展规律；建立火灾和非火灾样本图像库，利用FLD方法训练火灾图像分类器模型；提取特殊环境火灾火焰图像颜色、形状和烟雾图像模糊、纹理等静态特征及视频流中火焰闪烁抖动、烟雾弥散湍流等运动特征，建立相应静态与动态特征模型；采用分类器模型搜索火灾候选区域，火焰和烟雾特征模型测试候选区域，时效性准则验证候选区域的层层检测方法识别火灾，发展飞机机舱特殊环境下的视频火灾识别算法。

随着我国民航运输总周转量的逐年攀升,飞机火灾事故的的防范压力也越发凸显。飞机机舱内部现有的感温、感烟、吸气式火灾探测器都存在一定的缺陷，有较高误报率；一旦发生误报，会严重影响正常航空秩序，引发连锁安全事故。因此考虑将视频火灾探测技术应用于飞机机舱火灾探测，降低飞机机舱火灾的误报率。本项目针对视频火灾探测技术在飞机货舱受限空间、变压低温低氧环境下的应用问题，从模拟实验、特征研究、算法验证三个方面开展了相关工作。.在中科大火灾科学国家重点实验室的QR0-12步入式低压实验舱内搭建试验平台，模拟民航飞机在不同海拔高度处的机舱环境，拍摄火焰与烟雾视频，建立视频库供算法研究使用。提出了火焰烟雾FDC（Fire Discriminant Color）模型、自适应火焰分割方法和基于显著性方法的烟雾分割方法。对火焰颜色、纹理、局部特征等静态特征，形态变化、无序性、湍流行为等动态特征进行研究，使用多种分类器对特征的有效性和探测算法的准确率进行了分析。对不同气压下的火焰和烟雾特征进行比对分析，研究图像特征在特殊环境下的变化规律。.实验结果表明所提出的FDC模型相比常用的颜色模型有更好的识别准确率，所提出的自适应火焰分割方法和基于显著性检测的烟雾分割方法在火灾初期的疑似火灾区域分割方面均表现出较好的分割效果。.通过对不同气压环境下的各类火灾图像特征分析，发现在低气压环境下火焰的静态特征无明显变化，稳定性特征失效，其他动态特征虽受气压影响会发生变化但对探测结果未造成明显影响，另外实验还表明由于在低气压下火焰的振荡强度降低，帧间差分法和背景差分法均不适于机舱火灾探测；在烟雾探测中，五种分类器的分类测试结果表明所提出的烟雾特征和探测算法受气压影响不明显，而且在各气压下均能够保持较高的识别率。.通过本研究，得到了在视频探测这种宏观尺度上气压对火焰和烟雾特征的影响规律以及气压对相关分割算法的影响，研究得到的实验数据和结果能够为视频火灾探测技术在飞机货舱中的应用提供技术指导和数据支撑。借助本项目提供的数据和方法，能够开发出飞机机舱特殊环境下的视频火灾探测系统，最终提高飞机火灾探测的准确率，降低飞机的事故率。