一种基于受灾人特征的新型公路隧道火灾预告和报警系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于受灾人特征的新型公路隧道火灾预告和报警系统，包括：数据输入系统(1)、控制系统(2)、数据输出系统(3)。本发明专利技术有益效果是：1本发明专利技术能够在隧道发生火灾的时候，做到超前、实时、更准确、无漏报；2本发明专利技术中的所有装置都是自动化控制，工作效率高；3，本发明专利技术能及时预警，会大大降低人员的丧亡和减少财产的损失，对于在隧道中大规模部署起到了积极的推动作用；4隧道截杀、交通事故、车辆故障、反恐等工况，机房监控人员能够第一时间获取到信息，为快速救援、进一步减少交通事故起到了很好的推动作用,5即使是系统火灾误报，也只影响隧道内部分的交通，不影响整个隧道的正常运行，减少了误报时的影响面。

A new fire warning and warning system for Highway Tunnel Based on the characteristics of disaster victims

The invention discloses a new highway tunnel fire warning and warning system based on the characteristics of a disaster victim, comprising a data input system (1), a control system (2) and a data output system (3). The invention has the advantages that: 1 when the invention can fire in the tunnel, so advanced, real-time, accurate and no false negative; all 2 device in the invention is the automatic control, high working efficiency; 3, the invention can timely warning, will greatly reduce the staff loss and reduce property loss. In the tunnel for large-scale deployment has played a positive role in promoting; 4 alleys, tunnel traffic accidents, vehicle breakdowns, counter-terrorism and other conditions, the computer room monitoring personnel will be the first time to obtain information, quick relief, to further reduce traffic accidents has played a very good role in promoting, 5 even the system of fire alarm, also only part of the traffic tunnel, it doesn't affect the normal operation of the tunnel, reduce the impact of false positives face.

【技术实现步骤摘要】
一种基于受灾人特征的新型公路隧道火灾预告和报警系统
本专利技术涉及一种预告和报警系统，具体涉及一种基于受灾人特征的新型公路隧道火灾预告和报警系统。
技术介绍
现在我国公路隧道已建成通车和在建数量越来越多,隧道安全运营是每条道路和隧道自身正常安全通车的重中之重,而隧道火灾正是安全运营影响的最关键原因。火源因为无法避免,所以隧道火灾自动预告即报警成为了重中之重,它为确保隧道的安全运营和减少财产损失提供了基本保障。隧道火灾告警的种类很多，目前在高速公路上使用的隧道火灾告警，主要还是三种，分别是：线性差定温电缆、双波长火焰探测器和图像视频检测火焰,但这三种方式皆有很大的不足，如：火灾报警基本是形成后才报警,且误报率很高；目前人员和车辆自动引导疏离装置还是采用人工判断后,再手动启动引导疏离装置，人员和车辆疏散较慢；救援措施一般都是等到火源已形成才开始启动，这个过程已经造成较大的人员伤亡和财产损失，救援及时性差；有时还存在监控人员短暂小憩和逐级上报的延误损失，上报繁琐，速度慢。
技术实现思路
为全面解决上述问题，尤其是针对现有技术所存在的不足，本专利技术提供一种基于受灾人特征的新型公路隧道火灾预告和报警系统能够全面解决上述问题。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术手段：一种基于受灾人特征的新型公路隧道火灾预告和报警系统，包括：奔跑行为判断模块、声控电路尖叫判断模块、红外感温模块；奔跑行为判断模块主要包括人体识别与移动速度检测，用于判定出人是否在奔跑；声控电路尖叫判断模块结合奔跑行为判断模块检测人的尖叫声；红外感温模块可以更进一步精准检测隧道内的工况，可确定该监测范围内是否出现火灾现象，可排除道路劫杀或交通事故导致的人员惊慌现象，大大降低了装置的误报率；具体包括：数据输入系统、控制系统、数据输出系统，所述数据输入系统与控制系统电连接，所述控制系统与数据输出系统电连接，所述数据输入系统包括红外测温探头、声控开关、摄像头；所述控制系统包括输入接口模块、A/D转换模块、处理器、4G/无线通信模块、液晶显示电路、通讯电路，所述输入接口模块、A/D转换模块、处理器依次电连接，所述4G/无线通信模块、液晶显示电路、通讯电路分别与处理器电连接；所述数据输出系统包括多模通信模块、逃生信息显示模块、报警模块；所述多模通信模块与检测点附近的自动化控制联动装置的通信系统连接；所述红外测温探头、声控开关、摄像头分别与输入接口模块电连接，所述4G/无线通信模块与多模通信模块电连接，所述液晶显示电路与逃生信息显示模块电连接，所述通讯电路与报警模块电连接。进一步的，所述红外测温探头采用双波长测温法和8.0～14.0μm波段的红外测温探头。进一步的，所述多模通信模块包括4G通信模块、WiFi模块、功率放大器模块。进一步的，所述处理器包括人体识别模块、人体速度、尖叫声检测模块、异常温度检测模块。本专利技术有益效果是：1.本专利技术能够在隧道发生火灾的时候，做到超前、实时、更准确、无漏报。2.本专利技术中的所有装置都是自动化控制，工作效率高。3.隧道内发生火灾时，前5分钟是逃生的黄金时间，本专利技术能及时预警，会大大降低人员的丧亡和减少财产的损失，对于在隧道中大规模部署起到了积极的推动作用。4.隧道截杀、交通事故、车辆故障、反恐等工况，机房监控人员能够第一时间获取到信息，为快速救援、进一步减少交通事故起到了很好的推动作用。5.即使是系统火灾误报，也只影响隧道内部分的交通，不影响整个隧道的正常运行，减少了误报时的影响面。附图说明图1是本专利技术的系统示意图。图2是本专利技术的处理流程图。图3是本专利技术的系统框图。图4是本专利技术的硬件连接示意图。图5是本专利技术的人体识别系统框图。图中：1-数据输入系统，2-控制系统，3-数据输出系统，4-红外测温探头，5-声控开关，6-摄像头，7-输入接口模块，8-A/D转换模块，9-处理器，10-4G/无线通信模块，11-液晶显示电路，12-通讯电路，13-多模通信模块，14-4G通信模块，15-WiFi模块，16-功率放大器模块，17-逃生信息显示模块，18-报警模块。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步说明。如图1至图5所示，本专利技术主要通过人体识别模块、人体速度检测模块、人脸表情识别模块、人体着火检测模块、尖叫声检测模块、异常温度检测模块的全部组合或者部分模块组合来完成对于恐慌的人的检测进而判断是否有火灾现象发生或其他交通事故等场景。奔跑行为判断模块主要包括人体识别与移动速度检测。隧道内部人体识别采用基于HOG特征的人体检测算法，该算法使用梯度方向直方图(HistogramofOrientedGradients,简称HOG)特征来识别人体，其对图像中人体的识别分为两个阶段：训练阶段和检测阶段。在训练阶段先进行特征提取即先计算图像的梯度方向直方图,提取人体的高维特征信息，形成丰富的特征集。在此基础上再结合统计学习的有监督学习方法使结构风险最小化，对分类器进行训练得到一个性能良好的支持向量机(SVM)线性分类器，该分类器能够对给定窗口大小的图像片进行人体识别。在检测阶段，对待检测视频图像序列在各个缩放尺度和位置采用滑动窗口进行扫描并计算窗口的特征向量，然后用训练好的分类器进行人体目标识别。在这一步对于有单个人体出现的区域会得到多个相互交错的矩形框，最后对多个矩形框进行融合得到一个包围盒，实现对人体的识别，进而实现对人下车这一行为的理解。由于正常人的平均步行速度为：1.75m/s～2m/s,平均跑步速度为：4m/s～10m/s,人速度的计算采用相邻帧间中心坐标的欧式距离来估算。具体方法如下：假设相邻帧间中心坐标的像素差为Diff,视频的帧率为FPS，摄像头的成像比例为S,则目标的运动速度V可以通过下列公式计算出:V＝Diff/S*FPS。通过设定速度门限，即可判定出人是否在奔跑。人面部惊恐表情识别原理:采用基于Gabor小波变换和PCA的人脸表情识别框架,首先对视频输入图片进行预处理，包括人脸检测，图像矫正，图像缩放，以及图像直方图均衡化等。在一系列的处理后，将预处理后的图像进行Gabor变化，这里采用6个方向，3个尺度的Gabor特征提取，将提取出的18个特征作为特征矢量，构造人脸特征矩阵。随后对每组表情特征矩阵利用PCA(PrincipalComponentAnalysis)主成分分析，提取出人脸特征矩阵的一组单位正交向量，用这组单位正交向量对特征矩阵进行降维，去除原始特征矩阵的冗余信息。表情识别的分类器采用最近邻分类器，在预测阶段对每个待分类的人脸特征矩阵，计算其与六个表情(惊恐,快乐,生气,自然，惊讶，悲伤)特征矩阵的欧式距离，距离最小时训练样本的类别即是待预测样本的类别。通过上述框架即可实现隧道内部人的惊恐表情判断。对于人体着火检测本框架采用基于火焰高亮度特性的火焰区域提取算法。其主要步骤如下：首先用帧差法提取出每帧图像的运动区域，之后运用OTSU算法(最大类间差法)对差值处理后的图像进行分割，得到不同的运动连通域。由于火焰具有高亮度的特性，其灰度值通常都在200以上，通过计算每个连通域所包含目标块的灰度平均值并结合固定阈值(设为225)对每个连通域进行检测，以排除如车辆、行人等干扰目标块，检测出火焰目标块。在行人检测的基础上计算出火焰本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于受灾人特征的新型公路隧道火灾预告和报警系统，其特征在于，包括：奔跑行为判断模块、声控电路尖叫判断模块、红外感温模块；奔跑行为判断模块主要包括人体识别与移动速度检测，用于判定出人是否在奔跑；声控电路尖叫判断模块结合奔跑行为判断模块检测人的尖叫声；红外感温模块可以更进一步精准检测隧道内的工况，可确定该监测范围内是否出现火灾现象，可排除道路劫杀或交通事故导致的人员惊慌现象，大大降低了装置的误报率；具体包括：数据输入系统(1)、控制系统(2)、数据输出系统(3)，所述数据输入系统(1)与控制系统(2)电连接，所述控制系统(2)与数据输出系统(3)电连接，所述数据输入系统(1)包括红外测温探头(4)、声控开关(5)、摄像头(6)；所述控制系统(2)包括输入接口模块(7)、A/D转换模块(8)、处理器(9)、4G/无线通信模块(10)、液晶显示电路(11)、通讯电路(12)，所述输入接口模块(7)、A/D转换模块(8)、处理器(9)依次电连接，所述4G/无线通信模块(10)、液晶显示电路(11)、通讯电路(12)分别与处理器(9)电连接；所述数据输出系统(3)包括多模通信模块(13)、逃生信息显示模块(17)、报警模块(18)；所述多模通信模块(13)与检测点附近的自动化控制联动装置的通信系统连接；所述红外测温探头(4)、声控开关(5)、摄像头(6)分别与输入接口模块(7)电连接，所述4G/无线通信模块(10)与多模通信模块(13)电连接，所述液晶显示电路(11)与逃生信息显示模块(17)电连接，所述通讯电路(12)与报警模块(18)电连接。...

【技术特征摘要】
1.一种基于受灾人特征的新型公路隧道火灾预告和报警系统，其特征在于，包括：奔跑行为判断模块、声控电路尖叫判断模块、红外感温模块；奔跑行为判断模块主要包括人体识别与移动速度检测，用于判定出人是否在奔跑；声控电路尖叫判断模块结合奔跑行为判断模块检测人的尖叫声；红外感温模块可以更进一步精准检测隧道内的工况，可确定该监测范围内是否出现火灾现象，可排除道路劫杀或交通事故导致的人员惊慌现象，大大降低了装置的误报率；具体包括：数据输入系统(1)、控制系统(2)、数据输出系统(3)，所述数据输入系统(1)与控制系统(2)电连接，所述控制系统(2)与数据输出系统(3)电连接，所述数据输入系统(1)包括红外测温探头(4)、声控开关(5)、摄像头(6)；所述控制系统(2)包括输入接口模块(7)、A/D转换模块(8)、处理器(9)、4G/无线通信模块(10)、液晶显示电路(11)、通讯电路(12)，所述输入接口模块(7)、A/D转换模块(8)、处理器(9)依次电连接，所述4G/无线通信模块(10)、液晶显示电路(11)、通讯电路(12)分别与处理器(9)电连接；所述数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：马宏林，
申请(专利权)人：马宏林，
类型：发明
国别省市：陕西,61