王记陵，万 其，徐昊明，何嘉俊，董涵文

（南京工程学院 自动化学院，江苏 南京 211167）

0 引 言

将物联网技术与现代消防技术相结合，进行大空间仓库建筑的消防系统设计，不仅有利于该类建筑的管理，也能促进相关消防技术的进步[1]。阿里云物联网平台等物联网平台的发展使万物互联成为可能，感知设备将数据上传至物联网平台，物联网平台将数据发送到服务器或者其他设备，以实现消防预警和数据监测。物联网的运用可以从多方面发挥安防、消防作用，如何借助物联网提升工作人员效率，减少人力损耗，是目前的主要研究方向之一[2]。

系统借助计算机视觉技术与温湿度传感器监测环境数据并识别火焰，利用HOG特征和SVM分类器识别人体特征，并通过物联网平台将数据上传至移动用户端。

1 系统总体设计

系统整体结构如图1所示。系统由主控模块、图像采集模块、信息收集模块和物联网平台组成。系统采用USB摄像头作为图像采集模块，配备温湿度传感器进行环境的温湿度检测。系统采用树莓派作为主控模块，用于接收传感器数据和摄像头传送的图像信息，判断火情并进行人体识别，之后将数据上传至阿里云物联网平台，完成消防安防任务。

图1 系统结构

2 软件设计

2.1 火焰识别算法

帧间差法是目前用于运动目标检测和分割的常用方法之一，通过对连续两帧视频图像序列进行差分运算即可获取运动目标的轮廓[3]：

式中：D(x,y)为差分图像；I(t)为t时刻图像；I(t-1)为t-1时刻图像；T为自定义阈值。帧间差分法易产生运动物体内部灰度值相近的“空洞”，及差分图像物体边缘轮廓较粗的“双影”[4]。所以本文采用三帧差法，令t时刻差分图像与t+1时刻差分图像相交[5]。

在火灾识别领域，常用的颜色模型为RGB和HSL[6]。OpenCV是应用广泛的开源计算机视觉库，支持RGB与HSV颜色空间的转换。HSV用明度（Value）替代了HSL的亮度（Lightness），根据文献[7]与实际实验得出火焰HSV判据，如公式（2）：

温湿度传感器用于监测环境温湿度数据，当空气湿度处于30%RH～40%RH范围时，火灾较易发生并扩大蔓延；当湿度低于25%RH时，极容易发生火灾[8]。因此，环境湿度低于25%RH时，系统将在移动端提醒用户：环境干燥，注意安全。根据不同火场下的温度曲线对比，当火场平均温度为100 ℃时，场景温度迅速升高；当火场平均温度为50 ℃时，温度提升速度相对平缓[9]。因此，在测得环境温度高于50 ℃时系统发布火灾警报，在保证预警快速性与及时性的同时，最大限度降低误判率。火焰识别算法流程如图2所示。

图2 火焰识别算法流程

2.2 人体识别

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图构成的特征[10]。支持向量机（SVM）在解决小样本、非线性和高纬度模式识别问题中有独特的优势[11]。系统人体识别步骤如下：

（1）对图像进行灰度化、规范化操作；

（2）计算像素梯度；

（3）将图像划分为多个细胞模块；

（4）将细胞模块分为9个方向；

（5）将细胞模块组合成更大的区块；

（6）串联所有区块的HOG特征，得到图像HOG特征；

（7）设置检测窗口尺寸为64×128；

（8）将检测窗口中图像的HOG特征和参数SVMDetector求点积后与阈值比较，判断图像是否为行人，OpenCV库提供参数SVMDetector与阈值。

2.3 物联网平台

阿里云物联网平台使开发者能够实现全球快速接入、跨厂商设备互联互通、调用第三方智能服务等，从而快速搭建稳定可靠的物联网应用[12]。

MQTT（消息队列遥测传输）是基于发布/订阅范式的消息协议，本文基于MQTT协议建立树莓派与阿里云物联网平台间的通信。MQTT客户端连接服务端，向服务端发送CONNECT报文，CONNECT报文包含客户端ID、用户名、密码、清除会话等信息。客户端接收到服务端的CONNECT报文且报文成功连接后发送PUBLISH报文，PUBLISH报文包含发布的主题名称、服务质量等级等信息。

本文在阿里云物联网平台上创建的节点类型为直连设备，数据格式为ICA标准数据格式，联网协议为WiFi。定义了“人员数量”“火情”“温度”“湿度”4个功能类型，其中“人员数量”代表计算机视觉识别出的人体个数；“火情”变量取值为0时代表安全，为1时代表火灾警报。产品创建完成后，创建设备并获取设备证书（“ProductKey”“DeviceNa me”“DeviceSecret”）。

树莓派连接物联网平台的步骤如下：

（1）设置设备证书的3个参数；

（2）设置客户端ID，本文设置为"paho.py|securemode=3，signmethod=hmacsha1，timestamp="+时间戳+""；

（3）设置协议用户名为“DeviceName & ProductKey”；

（4）将DeviceName与客户端ID、DeviceName、ProductKey、时间戳作为参数进行签名算法处理，得到密码；

（5）根据ProductKey和地区ID获取物联网平台地址并连接。

树莓派向物联网平台发布数据的步骤如下：

（1）设置发布主题，本文发布主题为"/sys/ProductKey/DeviceName/thing/event/property/post"；

（2）填写待发布的数据内容，即人员数量、火情、温度、湿度；

（3）完成信息发布。

3 系统测试

为验证算法性能，本文使用仓库内视频作为实验对象，系统根据HSV颜色判据和三帧差法对火灾图像完成火焰识别，如图3所示。然后结合温度数据和图像信息判断是否存在火情，表1为部分火情判断结果。同时，系统调用OpenCV库完成人体识别，实验结果如图4所示。实验表明，人物距离、人物衣着颜色、人物画面模糊程度对系统人体识别正确率影响不大。系统根据温湿度和图像信息判断是否存在火情并将“人员数量”“火情”“温度”“湿度”4个参数上传阿里云物联网平台，物联网平台接收设备数据并实时刷新。APP显示页面如图5所示。在检测到环境干燥极易发生火灾时，APP进行干燥提示；系统判断出现火情时，APP进行火灾警报；未判断出火情并且温湿度数据正常时，APP显示安全。

图3 火焰颜色识别结果

图4 人体识别结果

表1 部分火焰检测结果

4 结 语

本文借助树莓派、USB广角摄像头、DHT11温湿度传感器、阿里云物联网平台实现了基于阿里云物联网的多传感器消防安防系统设计。计算机视觉与传感器的结合有效保证了火焰识别的正确率，对HOG特征与SVM分类器的使用实现了较为准确的人体识别。阿里云物联网的设备接入、设备管理、规则引擎等功能完成了数据的订阅发布，确保系统的稳定与安全。