基于fpga的仓库火灾监测与报警系统外文翻译资料

Abstract

The Cargo Fire Verification System was developed to address the problem of frequent false smoke alarms that are of particular concern in long range flights of passenger aircraft. The system uses low-cost CCD cameras operating in the near infra red range to directly detect fire and hotspots. In addition, LED illumination units are appropriately switched on and off, and the obtained images are analyzed to detect smoke. Fusion of image processing results with temperature and humidity readings allows reliable detection of true fires and elimination of false alarms due to fog and dust. It was necessary to create a suite of fire sensitivity and false alarm immunity tests applicable to these vision-based fire detection systems. This paper will concentrate on the design of the system, testing aspects, and test cell modifications.

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Keywords

Fire detection

Aircraft

Cargo bay

Cargo compartment

Smoke detection

False alarms

Humidity

Test methods

Video-based detection

CCD

1. Introduction

Development of the Cargo Fire Verification System (CFVS) was motivated by the need to reduce the incidence of false alarms of conventional smoke detection systems used in cargo bays of commercial aircraft. Upon an alarm, the crew is typically required to release fire suppressant and to divert to the nearest airport. Each emergency landing due to a false alarm incurs significant cost to the air carrier. In addition, diversion to a small remote airport may itself pose significant danger to the passengers or the aircraft. In case of long range flights over polar regions, the nearest airport may lack the necessary facilities, so safe take-off may be questionable in harsh weather environment. Using only a conventional system, the pilot has no capability to verify if the alarm is real or false. The very short detection time of less than 60 s [1], [2] is responsible for the high ratio of false alarms to the detection of fires. For the period 1995–1999, the ratio was approximately 200:1 [3].

Possible reasons for false alarms of traditional smoke detectors are mist, dust, and oil particles. Additional problems in cargo compartments are environmental conditions such as temperature and air pressure variations. It is therefore desirable to reduce the false alarm rate and give the crew a method to assess the state of the cargo compartment prior to and after fire suppression. The CFVS was designed to address this issue in long range Airbus A340 wide body aircraft.

The objectives of the CFVS are to provide the aircrew with images of the conditions in the cargo bay, to detect fire earlier than conventional smoke detectors, and to greatly reduce false alarms. It was designed as a verification system, intended to confirm or unconfirm alarms issued by the primary system. While suppression would still be performed following a smoke alarm, the decision to divert would be based on the actual state of the cargo bay. The digital video recording function of the CFVS allows visual inspection of the compartment to check if fire conditions indeed existed at the time of the alarm. However, visibility in a fully loaded cargo hold may be restricted to very narrow gaps between containers and the compartments ceiling and walls, thus making such visual assessment of limited utility. To address this difficulty, the CFVS uses image processing to detect and differentiate phenomena invisible to the naked eye in raw video feed. Image features calculated from multiple frames are fused with non-video data to obtain a final diagnosis that maximizes rejection of false fire alarms without affecting true ones.

As suggested by Airbus, the CFVS was developed to meet performance requirements based on EN54 fire detection standard, which are significantly more demanding than the usual smoke detection tests used for aircraft certification purposes.

The use of computer vision constitutes a breakthrough in aircraft fire detection. From the performance standpoint, the CFVS can be used as a stand-alone system. Its smoke detection capability matches, and fire detection surpasses, that of traditional smoke detectors. It is also much less sensitive to such common false alarm sources as fog or dust. It also gives the crew greater confidence by presenting the diagnosis in a visual form overlaid over the actual images of the cargo bay. Installed either in new aircraft or as a retrofit, it offers greatly improved detection and false alarm immunity.

2. Aircraft cargo compartments

Cargo compartments of passenger aircraft are lo

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货物火灾核查系统的开发是为了解决客机远程飞行中特别令人关切的频繁假烟雾警报问题。该系统使用在近红外范围内运行的低成本 CCD 摄像机直接探测火灾和热点。此外, LED 照明装置适当地打开和关闭, 并对获得的图像进行分析, 以检测烟雾。将图像处理结果与温度和湿度读数融合在一起, 可以可靠地检测真实火灾, 并消除因雾和灰尘而产生的假警报。有必要创建一套火灾敏感性和虚惊一场免疫测试, 适用于这些基于视觉的火灾探测系统。本文将重点介绍系统的设计、测试方面以及测试单元的修改。

关键字

火灾探测

飞机

货舱

货舱

烟雾检测

假报警器

湿度

试验方法

基于视频的检测

Ccd

1. 导言

开发货物火灾核查系统的动机是需要减少商用飞机货舱使用的传统烟雾探测系统的假警报发生率。警报后, 机组人员通常需要释放阻燃剂, 并改道前往最近的机场。每次因虚惊一场而紧急降落都会给航空承运人带来巨大的成本。此外, 改道前往一个偏远的小机场本身可能对乘客或飞机构成重大危险。对乘客或飞机构成重大危险。如果在极地地区上空进行长途飞行, 最近的机场可能缺乏必要的设施, 因此在恶劣的天气环境下, 安全起飞可能值得怀疑。仅使用传统系统, 飞行员无法验证警报是真实的还是假的。极短的检测时间小于 60秒 [1], [2] 是造成误报与火灾检测的比率较高的原因。1995-1999年期间的比率约为 200:1 [3]。

传统烟雾探测器发出假警报的可能原因是雾、灰尘和油颗粒。货舱中的其他问题是环境条件, 如温度和气压变化。因此, 最好是降低虚惊一场的速度, 让船员在灭火前后评估货舱的状况。CFVS 是为解决远程空中客车 A340 宽车身飞机的这一问题而设计的。

CFVS 的目标是向机组人员提供货舱状况的图像, 比传统烟雾探测器更早地探测到火灾, 并大大减少假警报。它被设计为一个核查系统, 旨在确认或不确认主要系统发出的警报。虽然在烟雾警报之后仍将进行灭火, 但改道的决定将根据货舱的实际状况作出。CFVS 的数字视频录制功能允许对隔间进行目视检查, 以检查报警时是否确实存在火灾情况。然而, 满载货舱的能见度可能仅限于集装箱与车厢天花板和墙壁之间非常狭窄的缝隙, 从而使这种视觉评估的效用有限。为了解决这一难题, CFVS 使用图像处理来检测和区分原始视频馈送中肉眼看不到的现象。从多个 f 计算的图像要素

按照空中客车公司的建议, CFVS 是根据 EN54 火灾探测标准开发的, 其要求比通常用于飞机认证目的的烟雾探测测试要高得多。

计算机视觉的使用是飞机火灾探测的一个突破。从性能的角度来看, CFVS 可以用作独立的系统。其烟雾探测能力与传统烟雾探测器相匹配, 火灾探测能力超过了传统烟雾探测仪。它对雾或灰尘等常见的虚惊一场来源的敏感性也要低得多。这也给了船员更大的信心, 以覆盖在货舱实际图像上的视觉形式提出诊断。它安装在新的飞机或作为改造, 它提供了大大改进的检测和虚警免疫。2. 飞机货舱

客机的货舱位于客舱下方, 在飞行过程中不易到达。它们是一个很难用摄像机观看的区域, 因为货物和货舱天花板之间的缝隙可以小到4.3 厘米。作为参考, 空客 A340-500 船尾隔间的大小为10.4 米长、4.2 米宽和1.7 米高。A340-500 包含三个货舱, 称为前进舱 (在飞机前)、a Ft 和散装货舱 (机翼箱后面)。图1显示了货舱如何几乎可以完全装满集装箱。

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图1。没有 (L) 和 (R) 集装箱的货舱的截面视图。

3. 系统架构

CFVS 的核心是 CCD 摄像机, 可在近红外 (NIR) 频段内工作。两个摄像头位于每个货舱的对面角落, 提供整个货舱的完全可见性。为了使他们不受外部光源的影响, 摄像机使用光学滤光片来阻挡可见光。通常情况下, 货舱配备了荧光照明, 近红外频段没有排放。因此, CFVS 操作并不取决于货舱指示灯是开的还是关的。每台摄像机都配备了自己的控制近红外 LED 光源。额外的近红外照明装置安装在海湾的天花板上。通过适当切换这些照明源, 系统获得不同的场景视图, 如下一节所述。图2显示了在 A340 货舱中放置摄像机和架空照明源的示例。

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图2。示例 CFVS 飞机安装, 顶部视图。

每个摄像机都配备了 DSP 处理器来分析捕获的图像并计算其各种数字特征, 然后将其发送到中央控制模块。此外, CFVS 还从放置在摄像机和架空照明单元中的传感器收集温度和湿度测量结果。这些值用于评估错误的警报诱发情景的可能性, 如与事件有关的雾。中央处理单元分析视频和非视频数据, 在主系统发出警报后, 将产生确认或不确认诊断, 并适当突出显示发送到驾驶舱视频显示的图像。

除了决策外, 中央单位还充当数字视频记录仪。每个相机的输出以较低的帧速率进行记录, 以便在按下按钮时随时查看。这使得船员们可以在一次主警报之前和之后检查货舱的状况。在当前实现中, CFVS 存储了每个摄像机的最新10分钟的视频。通过添加内存芯片或调整记录帧速率, 可以根据需要修改此时间窗口的长度。

4. 光开关序列

为了检测火灾和烟雾的各种视觉方面, 并将其与雾、尘等非火灾气溶胶区分开来, CFVS 分析了在不同照明条件下获得的不同观点。在当前实现中, 使用了四个不同的视图。图3显示了这四种视图的例子, 通过在杜伊斯堡-埃森大学火灾探测实验室获得的一个集装箱上方4.3 厘米的模拟缝隙。

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图3。四个视图, 具有不同的照明, 相同的几何配置。

在黑暗视图中, 所有照明源都处于关闭状态, 因此任何高强度图像区域的存在都表示热源, 如图3左上角所示。该视图用于火焰和热点检测, 在大多数火灾情况下就足够了。然而, 在满载的货舱里, 火焰可能隐藏在集装箱后面。同样, 对于类似 EN54 火灾 TF2 和 TF3 的燃烧火灾, 可能看不到任何火焰。在这种情况下, 系统必须使用备用烟雾检测模式。为此, 将使用其余三个照明视图。

在架空视图中, 摄像机的 LED 光源处于关闭状态, 而架空照明单元处于打开状态。在烟雾的存在下, 它们的光线是散射的, 从而产生更明亮的图像区域, 如图3右上角部分所示。在许多情况下, 头顶的光提供了最快的烟雾检测。

在相反的视图中, 除相反相机的 LED 外, 所有照明源都处于关闭状态。在没有烟雾的情况下, 相反的光线是很明显的, 如图3左下角所示。在烟雾中, 光线被吸收, 图像变得更小、更暗, 直到它可能完全消失。可以注意到, 在相反的视图模式下运行的 CFVS 充当非常长的光学烟雾探测器, 其长度包括整个海湾。放置在海湾两端的一对摄像机取代了, 并提供了优于, 一整套传统点烟雾探测器的检测。然而, 要使这种模式发挥作用, 货物顶部 (集装箱) 和天花板之间必须有明显的差距, 例如空中客车的可装载条件。任何货物的存在阻碍了相反光线的能见度, 从检测的角度来看, 可能会使这一观点变得无用。但是, 系统可能会在起飞前分析这种情况, 并切换到备用备份检测模式。

最后一个被照亮的视图是所谓的近景, 在这里, 唯一打开的光就是与正在获取图像的相机同置的光线。它是被输入到中央单位并记录供船员以后使用的近景。图3的右下角显示了近视图图像的一个示例。通过气溶胶云散射光线, 在近景可以看到烟雾。

5. 业绩要求

CFVS 图像处理和决策算法设计的主要挑战是指定明确和可验证的性能标准。一方面, CFVS 必须始终在主系统之前检测到真正的火灾或烟雾, 以便在主系统发出警报时, CFVS 可以做出确认决定。另一方面, 通常的虚惊一场情况也应被识别为这样的情况。这就需要详细描述最常见的虚惊一场原因。我们使用了可用的公有领域研究, 如 [4], 以及空客提供的专有错误警报统计数据。此外, 还成立了一个由大学和工业专家组成的咨询小组, 要求确定哪些虚惊一场情况在实践中普遍存在, 可以成功地与真正的烟雾或火灾区分开来。

这项研究的结论是, 绝大多数假警报很可能是雾造成的。例如, 由于起飞和上升过程中压力迅速降低和绝热冷却, 雾可能通过潮湿空气的超饱和度形成。在靠近散发水分的货物 (如蔬菜或动物) 的飞行过程中, 也可能形成雾。第二个最可能的假警报原因被确定为从肮脏的容器中扬起灰尘, 或者可能是由授粉植物或焦躁不安的动物等货物产生的。

鉴于这些发现, CFVS 的设计是为了将雾和灰尘作为主要的非火灾情况加以处理。为了在雾中的性能, 该系统在压力室进行了测试, 在压力室中, 使用快速降压产生浓雾。为了在粉尘中的性能, 采用了标准化的 ISO 粉尘发生器。选择了雾和灰尘的密度, 使传统的烟雾探测器发出警报。CFVS 的成功标准是诊断非火灾病例, 并不确认主系统的报警。

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