基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法、系统及介质与流程

1.本技术涉及火灾预警领域，尤其是涉及一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法、系统及介质。


背景技术：

2.综合管廊建于城市地下，用于容纳两类及以上城市工程管线的构筑物及附属设施。即在城市地下建造一个隧道空间，将电力、通讯，燃气、供热、给排水等各种工程管线集于一体，设有专门的检修口、吊装口，实施统一规划、统一设计、统一建设和管理，是保障城市运行的重要基础设施和“生命线”。
3.综合管廊装有各种信号线、热力管、燃气管、电信管道、给水管、电力管道等等，是一个多种信号与传输对象交汇的场所，当综合管廊内发生火灾而不能及时处理时，会造成极大的经济损失，影响综合管廊的正常工作。
4.相关技术中，为了充分保障管廊内环境安全，降低火灾对综合管廊造成的损失，会在综合管廊配置相应的烟雾传感器，并将烟雾传感器的监测信号从综合管廊内引出到地面上，再通过无线通讯传输到监控中心，监控中心根据烟雾传感器的监测信号进行灭火工作。
5.发明人认为根据烟雾传感器监测信号进行灭火工作时，需要获取烟雾传感器的安装位置，再到达烟雾传感器对应位置进行灭火，无法直接得知发生火灾的具体位置，容易降低火灾发生位置灭火的及时性。


技术实现要素：

6.为了便于工作人员了解火灾发生点的实际位置，便于对火灾发生点采取相关措施，提高了综合管廊灭火的精准性，本技术提供一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法、系统及介质。
7.第一方面，本技术提供一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法，采用如下的技术方案：一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法，包括：获取监测设备采集的当前视频图像；对所述当前视频图像进行识别，判断所述当前视频图像对应的画面中是否存在目标点，所述目标点为发生火灾的点位；若是，则获取所述当前视频图像中的标定点；基于所述标定点计算所述目标点的实际位置，基于所述目标点的实际位置生成火灾预警信息。
8.通过采用上述技术方案，服务器可利用网线等将火灾预警信号传送到预警设备，工作人员可根据预警设备的预警状态了解目标点的实际位置，便于对目标点采取相关措施，提高了综合管廊灭火的精准性。
9.可选的，所述监测设备包括图像摄像头，所述当前视频图像包括所述图像摄像头
采集的当前第一图像；在所述对所述当前视频图像进行识别之后，还包括：判断所述当前第一图像中是否存在多个不连续物体；若是，且存在多个相邻的所述不连续物体，则生成所述图像摄像头的第一调节信息。
10.通过采用上述技术方案，当综合管廊内可能存在遮挡图像摄像头的障碍物时，服务器向驱动组件发送第一调节信息，驱动组件根据第一调节信息带动图像摄像头进行位置调整，使得图像摄像头能够对障碍物后方的物体进行拍摄，从而能够获得障碍物后方原本无法采集的第一图像，提高了获取综合管廊中物体着火状态的准确性。
11.可选的，所述图像摄像头连接有驱动图像摄像头移动的驱动组件，所述第一调节信息包括所述驱动组件的第一驱动方向信息和第一驱动距离信息；所述生成所述图像摄像头的第一调节信息包括：基于多个所述不连续物体的不连续位置获取障碍范围图；基于所述障碍范围图和所述当前第一图像获取所述第一驱动方向信息；基于所述图像摄像头的拍摄角度获取所述图像摄像头的多个拍摄边界；基于所述第一驱动方向信息获取多个所述拍摄边界中目标拍摄边界；基于所述第一驱动方向信息获取所述障碍范围图的目标边缘；获取所述图像摄像头移动至所述目标拍摄边界与所述目标边缘存在交点且拍摄范围与当前拍摄范围存在重叠时的多个移动距离信息，基于多个所述移动距离信息获取所述第一驱动距离信息；基于所述第一驱动方向信息和所述第一驱动距离信息生成所述第一调节信息。
12.可选的，在所述获取所述当前视频图像中的标定点之后，还包括：判断所述目标点与所述当前第一图像边界的距离是否小于预设距离阈值；若是，则生成所述图像摄像头的第二调节信息。
13.通过采用上述技术方案，当综合管廊中发生火灾时，火灾在综合管廊内呈蔓延趋势，当前第一图像存在火灾范围拍摄不全的可能性，驱动组件可根据第二调节信息带动图像摄像头移动，进而对当前第一图像以外的区域进行拍摄，提高了综合管廊中火灾范围判断的准确性。
14.可选的，所述第二调节信息包括所述驱动组件的第二驱动方向信息和第二驱动距离信息；所述生成所述图像摄像头的第二调节信息包括：将所述当前第一图像中的中心点靠近所述目标点的方向作为所述第二驱动方向信息；获取所述目标点附近温度报警的多个温度传感器的位置；基于多个所述温度传感器的位置确定预计起火范围；基于所述预计起火范围获取所述第二驱动距离信息；基于所述第二驱动信息和第二驱动距离信息生成所述第二调节信息。
15.可选的，所述监测设备包括热成像摄像头，所述当前视频图像包括所述热成像摄像头采集的当前第二图像，所述标定点包括红外热点；
所述基于所述标定点计算所述目标点的实际位置包括：获取所述红外热点的预设位置；构建所述当前第二图像的坐标系，获取所述当前第二图像中所述目标点与所述红外热点之间的坐标差；基于所述预设位置和所述坐标差计算所述目标点的实际位置。
16.通过采用上述技术方案，根据红外热点对目标点的实际位置进行计算，降低了综合管廊内照明灯等照明设备发生故障造成图像摄像头采集第一图像准确性下降的可能性。
17.可选的，所述基于所述目标点的实际位置生成火灾预警信息包括：识别所述当前第一图像中包含的所有物体对应的类型信息；基于所述类型信息获取预设灭火策略；基于所述预设灭火策略生成所述火灾预警信息。
18.通过采用上述技术方案，根据预设灭火策略生成火灾预警信息，工作人员可通过火灾预警信息采取与发生火灾的物体类型对应的正确的灭火策略，提高了综合管廊灭火的效率。
19.第二方面，本技术提供一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析装置，采用如下的技术方案：一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析装置，包括：第一获取模块，用于获取监测设备采集的当前视频图像；识别判断模块，用于对所述当前视频图像进行识别，判断所述当前视频图像对应的画面中是否存在目标点，所述目标点为发生火灾的点位；第二获取模块，用于在所述当前视频图像对应的画面中存在目标点时，获取所述当前视频图像中的标定点；计算生成模块，用于基于所述标定点计算所述目标点的实际位置，基于所述目标点的实际位置生成火灾预警信息。
20.第三方面，本技术提供一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析系统，采用如下的技术方案：一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析系统，包括电子设备、监测设备、用于驱动所述监测设备移动的驱动组件以及用于向工作人员进行提示的预警设备；所述电子设备分别与所述监测设备、所述驱动组件、所述预警设备通信连接；所述电子设备用于执行上述权利要求1至7任一项所述的方法。
21.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行第三方面所述的方法的计算机程序。
附图说明
22.图1是本技术实施例的一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法的流程示意图。
23.图2是本技术实施例的综合管廊中存在遮挡图像摄像头的障碍物的示意图。
24.图3是本技术实施例的根据障碍物范围图调节图像摄像头位置的示意图。
25.图4是本技术实施例的根据目标点位置调整图像摄像头位置的示意图。
26.图5是本技术实施例的一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析装置的结构框图。
27.图6是本技术实施例的一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析系统的结构框图。
28.附图标记说明：1、当前第一图像；11、热力管；12、燃气管；13、给水管；2、障碍物范围图；21、目标边缘；3、图像摄像头；31、目标拍摄边界；4、目标点。
具体实施方式
29.以下结合附图对本技术作进一步详细说明。
30.本技术实施例提供一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法，该方法可由电子设备执行，该电子设备可以为服务器也可以为终端设备，其中该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、台式计算机等，但并不局限于此。
31.如图1所示，一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法，以服务器为执行主体，其方法的主要流程描述如下(步骤s101～s103)：步骤s101：获取监测设备采集的当前视频图像；监测设备包括图像摄像头和热成像摄像头，图像摄像头和热成像摄像头均安装于综合管廊内，图像摄像头和热成像摄像头用于对综合管廊内信号线、热力管、燃气管、电信管道、给水管、电力管道等物体进行拍摄，当前拍摄的内容即为当前视频图像，本实施例中，当前视频图像包括图像摄像头拍摄的当前第一图像和热成像摄像头拍摄的当前第二图像。
32.步骤s102：对当前视频图像进行识别，判断当前视频图像对应的画面中是否存在目标点，目标点为发生火灾的点位，若是，则转入步骤s103；服务器内预设有视频图像中存在目标点时的参照图像，参照图像可以为综合管廊内发生不同程度的火灾时烟雾及火焰的图像。服务器能够对当前第一图像进行处理和分析，将当前第一图像与参照图像进行对比来判断当前第一图像中是否存在目标点。
33.由于自然界中只要高于绝对零度(-273℃)的物体都会不断向外辐射红外线，因此，热成像摄像头将综合管廊中多个物体表面的红外辐射转换成可见的当前第二图像，当前第二图像中包括多种颜色，当前第二图像内的不同颜色代表被测物体的不同温度。服务器内预设有视频图像中存在目标点时的参照颜色，参照颜色可以为综合管廊内发生不同程度的火灾时烟雾及火焰的物体颜色，服务器能够对当前第二图像进行处理和分析，将当前第二图像上的多种颜色与参照颜色进行对比来判断当前第二图像中是否存在目标点。
34.当综合管廊中存在障碍物遮挡图像摄像头时，会使得当前第一图像不能包括拍摄区域内综合管廊内所有物体的当前状态，因此，为了提高判断当前第一图像中是否存在目标点的准确性，在步骤s102中的对当前视频图像进行识别之后还包括如下处理：步骤s1021：判断当前第一图像中是否存在多个不连续物体，若是，则转入步骤s1022；本实施例中，不连续物体为当前第一图像中轮廓存在不连续的物体。
35.步骤s1022：判断当前第一图像中是否存在多个相邻的不连续物体，若是，则转入步骤s1023；多个相邻的不连续物体是指多个不连续物体为相邻状态，当前第一图像中存在多个相邻的不连续物体时，综合管廊内可能存在遮挡图像摄像头的障碍物。
36.示例性地，当前第一图像中包含一根热力管、一根燃气管和一根给水管，热力管、燃气管和给水管依次相邻设置在综合管廊中；若当前第一图像中的热力管、燃气管均为不连续物体、给水管为连续物体，则综合管廊内存在对当前第一图像中热力管与燃气管遮挡的障碍物；若当前第一图像中的燃气管、给水管均为不连续物体、热力管为连续物体，则综合管廊内存在对当前第一图像中燃气管与给水管遮挡的障碍物；若当前第一图像中的热力管、燃气管、给水管均为不连续物体，则综合管廊内存在对当前第一图像中热力管、燃气管与给水管遮挡的障碍物。
37.如图2所示，综合管廊内存在对当前第一图像1中的热力管11、燃气管12、给水管13遮挡的障碍物，热力管11、燃气管12、给水管13均为不连续物体，可根据障碍物以及热力管11、燃气管12、给水管13的不连续点获取障碍物范围图2。
38.步骤s1023：生成图像摄像头的第一调节信息。
39.图像摄像头连接有驱动图像摄像头移动的驱动组件，服务器与驱动组件电连接，当综合管廊内可能存在遮挡图像摄像头的障碍物时，服务器向驱动组件发送第一调节信息，驱动组件根据第一调节信息带动图像摄像头进行位置调整，使得图像摄像头能够对障碍物后方的物体进行拍摄，从而能够获得障碍物后方原本无法采集的第一图像，提高了获取综合管廊中物体着火状态的准确性。
40.第一调节信息包括驱动组件的第一驱动方向信息和第一驱动距离信息，驱动组件包括带动图像摄像头平移的第一驱动件和带动图像摄像头旋转的的第二驱动件，示例性地，第一驱动件和第二驱动件均可为伺服电机，伺服电机连接的配合结构此处不做限定。
41.步骤s1023包括如下处理：步骤s1023a：基于多个不连续物体的不连续位置获取障碍范围图；将不连续物体的不连续位置依次与相邻的其他不连续物体的不连续位置连接，当前第一图像中与多个不连续位置连接后生成的范围图重叠的物体则为障碍范围图。
42.步骤s1023b：基于障碍范围图和当前第一图像获取第一驱动方向信息；本实施例中，计算障碍范围图的边界与当前第一图像边界的距离，为了便于图像摄像头绕开障碍物所在位置，将沿与障碍范围图的边界距离最小的当前第一图像边界所在的一侧移动作为第一驱动方向信息。
43.步骤s1023c：基于图像摄像头的拍摄角度获取图像摄像头的多个拍摄边界；步骤s1023d：基于第一驱动方向信息获取多个拍摄边界中目标拍摄边界；第一图像为矩形图像，因此，图像摄像头的拍摄边界包括四个依次收尾相连的边界。第一驱动方向信息为竖直方向或水平方向，图像摄像头沿第一驱动方向移动时，需要在与第一驱动方向垂直的两个拍摄边界中选择目标拍摄边界，将未发生拍摄角度变化的图像摄像头的上述两个拍摄边界内沿第一驱动方向移动图像摄像头过程中最后不与障碍范围图存在交点的拍摄边界作为目标拍摄边界。
44.示例性地，图像摄像头的拍摄边界包括上边界、下边界、左边界和右边界。如图3所
示，第一驱动方向信息为箭头所指的竖直向下方向，则需要从图像摄像头3的上边界和下边界中选择出目标拍摄边界，服务器对图像摄像头的移动过程进行模拟、计算，最后不与障碍范围图2存在交点的拍摄边界为上边界，从而目标拍摄边界31为上边界。
45.步骤s1023e：基于第一驱动方向信息获取障碍范围图的目标边缘；本实施例中，根据服务器模拟的图像摄像头的移动过程，将图像摄像头未发生拍摄角度变化时最后不与目标拍摄边界存在交点的障碍范围图的边缘作为目标边缘。
46.示例性地，如图3所示，第一驱动方向信息为箭头所指的竖直向下方向时，障碍范围图2中的下边缘为目标边缘21。
47.步骤s1023f：获取图像摄像头移动至目标拍摄边界与目标边缘存在交点且拍摄范围与当前拍摄范围存在重叠时的多个移动距离信息，基于多个移动距离信息获取第一驱动距离信息；服务器模拟的图像摄像头的移动过程还包括图像摄像头的转动角度，图像摄像头可以在平移的过程转动拍摄角度，服务器计算出目标拍摄边界与目标边缘存在交点且拍摄范围与当前拍摄范围存在重叠时的多个移动距离信息。
48.步骤s1023g：基于第一驱动方向信息和第一驱动距离信息生成第一调节信息。
49.服务器将生成的第一调节信息向驱动组件发送，驱动组件根据第一调节信息带动图像摄像头进行位置调整。
50.步骤s103：获取当前视频图像中的标定点；标定点为已知位置的点，标定点可以为综合管廊内专门设置的点，也可以为综合管廊内原有物体上的点，也可以为红外热点。
51.当综合管廊中发生火灾时，火灾在综合管廊内呈蔓延趋势，当前第一图像存在火灾范围拍摄不全的可能性，因此，为了提高综合管廊中火灾范围判断的准确性，步骤s103之后还包括如下处理：步骤s1031：判断目标点与当前第一图像边界的距离是否小于预设距离阈值，若是，则转入步骤s1032；若目标点与当前第一图像边界的距离是否小于预设距离阈值，则目标点可能由当前第一图像以外的区域蔓延至当前位置的可能性。预设距离阈值可以为零。
52.如图4所示，热力管11上发生火灾，服务器识别到热力管11上的目标点4，目标点4与当前第一图像1边界的距离为零。
53.步骤s1032：生成图像摄像头的第二调节信息。
54.服务器将第二调节信息向驱动组件发送，驱动组件可根据第二调节信息带动图像摄像头移动，进而对当前第一图像以外的区域进行拍摄。
55.第二调节信息包括驱动组件的第二驱动方向信息和第二驱动距离信息。
56.步骤s1032包括如下处理：步骤s1032a：将当前第一图像中的中心点靠近目标点的方向作为第二驱动方向信息；如图4所示，目标点4位于当前第一图像1的最右侧，因此箭头所指的方向即为当前第一图像1的中心点靠近目标点4的方向。
57.步骤s1032b：获取目标点附近温度报警的多个温度传感器的位置；综合管廊内安装有多个用于检测综合管廊内温度的温度报警器，多个温度报警器
沿综合管廊长度方向均匀分布，温度传感器与服务器通信连接。
58.步骤s1032c：基于多个温度传感器的位置确定预计起火范围；服务器内预设有温度阈值，当温度传感器检测的温度值大于温度阈值时，则温度传感器对应位置温度过高，存在已经发生火灾的可能性，温度传感器的安装位置预存在服务器内，可将多个温度报警的温度传感器之间的范围作为预计起火范围。
59.步骤s1032d：基于预计起火范围获取第二驱动距离信息；相邻补充拍摄的第二图像存在相邻间隔距离，相邻间隔距离的不大于当前第二图像沿第二驱动方向上的拍摄宽度，相邻间隔距离的大于当前第二图像沿第二驱动方向上的拍摄宽度的一半。通过设置相邻间隔距离，减少了补充拍摄的拍摄次数，提高了了解预计起火范围火情的效率。
60.第二驱动距离信息包括拍摄移动距离和相邻间隔距离，根据预计起火范围和当前第二图像沿第二驱动方向上的拍摄宽度计算需要补充拍摄的拍摄次数，根据拍摄次数和拍摄宽度计算相邻间隔距离。
61.本实施例中，根据预计起火范围和当前第二图像沿第二驱动方向上的拍摄宽度计算需要补充拍摄的拍摄次数包括以下类型：1、预计起火范围为拍摄宽度的偶数倍，则相邻间隔距离等于拍摄宽度，获取预设起火范围
÷
(2*拍摄宽度)得到的商，商即为补充拍摄的拍摄次数；2、预计起火范围为拍摄宽度的奇数倍，则相邻间隔距离等于拍摄宽度，获取(预设起火范围+拍摄宽度)
÷
拍摄宽度得到的商，商即为补充拍摄的拍摄次数；3、预计起火范围不为拍摄宽度的整数倍，但是预计起火范围为的整数倍，则相邻间隔距离等于获取得到的商，商即为补充拍摄的拍摄次数；4、预计起火范围不为拍摄宽度的整数倍且预计起火范围不为的整数倍，则获取得到的整数的商，整数的商等于补充拍摄的拍摄次数。
62.步骤s1032e：基于第二驱动信息和第二驱动距离信息生成第二调节信息。
63.步骤s104：基于标定点计算目标点的实际位置，基于目标点的实际位置生成火灾预警信息。
64.服务器可利用网线等将火灾预警信号传送到预警设备，工作人员可根据预警设备的预警状态了解目标点的实际位置，便于对目标点采取相关措施，提高了综合管廊灭火的精准性。
65.当综合管廊内照明灯等照明设备发生故障时，会造成图像摄像头采集第一图像的准确性，因此，步骤s104中的基于标定点计算目标点的实际位置还包括如下处理：获取红外热点的预设位置；构建当前第二图像的坐标系，获取当前第二图像中目标点与红外热点之间的坐标差；基于预设位置和所述坐标差计算目标点的实际位置。
66.综合管廊中多个物体的类型不同，不同类型的物体发生火灾时灭火的策略存在差异，例如，电线发生火灾时不能用水进行灭火，因此，为了便于工作人员采取正确的灭火策
略，提高综合管廊灭火的效率，步骤s104中的基于目标点的实际位置生成火灾预警信息还包括如下处理：识别当前第一图像中包含的所有物体对应的类型信息；基于类型信息获取预设灭火策略；基于预设灭火策略生成火灾预警信息。
67.服务器内预设有所有物体图片和与图片对应的预设类型，服务器通过将当前第一图像与预设所有物体图片进行对比，即可得到物体对应的类型信息，服务器内还预设有与类型信息对应的预设灭火策略。
68.基于相同的技术构思，本技术还提供一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析装置，如图5所示，该基于视频图像信号的综合管廊火情分析装置200主要包括：第一获取模块201，用于获取监测设备采集的当前视频图像；识别判断模块202，用于对当前视频图像进行识别，判断当前视频图像对应的画面中是否存在目标点，目标点为发生火灾的点位；第二获取模块203，用于在当前视频图像对应的画面中存在目标点时，获取当前视频图像中的标定点；计算生成模块204，用于基于标定点计算目标点的实际位置，基于目标点的实际位置生成火灾预警信息。
69.可选的，监测设备包括图像摄像头，当前视频图像包括图像摄像头采集的当前第一图像，识别判断模块202之后还包括：第一判断模块，用于判断当前第一图像中是否存在多个不连续物体；第二判断模块，用于在当前第一图像中存在多个不连续物体时，判断存在多个相邻的不连续物体，若是，则生成图像摄像头的第一调节信息。
70.可选的，图像摄像头连接有驱动图像摄像头移动的驱动组件，第一调节信息包括驱动组件的第一驱动方向信息和第一驱动距离信息，第二判断模块包括：第一获取子模块，用于基于多个不连续物体的不连续位置获取障碍范围图；第二获取子模块，用于基于障碍范围图和当前第一图像获取第一驱动方向信息；第三获取子模块，用于基于图像摄像头摄角度获取图像摄像头的多个拍摄边界；第四获取子模块，用于基于第一驱动方向信息获取多个拍摄边界中目标拍摄边界；第五获取子模块，用于基于第一驱动方向信息获取障碍范围图的目标边缘；第六获取子模块，用于获取图像摄像头移动至目标拍摄边界与目标边缘存在交点且拍摄范围与当前拍摄范围存在重叠时的多个移动距离信息，基于多个移动距离信息获取第一驱动距离信息；第一生成子模块，用于基于第一驱动方向信息和第一驱动距离信息生成第一调节信息。
71.可选的，在获取当前视频图像中的标定点之后，还包括：第三判断模块，用于判断目标点与当前第一图像边界的距离是否小于预设距离阈值，若是，则生成图像摄像头的第二调节信息。
72.可选的，第二调节信息包括驱动组件的第二驱动方向信息和第二驱动距离信息；生成图像摄像头的第二调节信息包括：作为子模块，用于将当前第一图像中的中心点靠近目标点的方向作为第二驱动方
向信息；第七获取子模块，用于获取目标点附近温度报警的多个温度传感器的位置；确定子模块，用于基于多个温度传感器的位置确定预计起火范围；第八获取子模块，用于基于预计起火范围获取第二驱动距离信息；第二生成子模块，用于基于第二驱动信息和第二驱动距离信息生成第二调节信息。
73.可选的，监测设备包括热成像摄像头，当前视频图像包括热成像摄像头采集的当前第二图像，标定点包括红外热点；基于标定点计算目标点的实际位置包括：第九获取子模块，用于获取红外热点的预设位置；构建获取子模块，用于构建当前第二图像的坐标系，获取当前第二图像中目标点与红外热点之间的坐标差；计算子模块，用于基于预设位置和坐标差计算目标点的实际位置。
74.可选的，基于目标点的实际位置生成火灾预警信息包括：识别子模块，用于识别当前第一图像中包含的所有物体对应的类型信息；第十获取子模块，用于基于类型信息获取预设灭火策略；第三生成子模块，用于基于预设灭火策略生成火灾预警信息。
75.在一个例子中，以上任一装置中的模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个专用集成电路(application specific integratedcircuit，asic)，或，一个或多个数字信号处理器(digital signal processor，dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)，或这些集成电路形式中至少两种的组合。
76.再如，当装置中的模块可以通过处理元件调度程序的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，cpu)或其它可以调用程序的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，soc)的形式实现。
77.在本技术中可能出现的对各种消息/信息/设备/网元/系统/装置/动作/操作/流程/概念等各类客体进行了赋名，可以理解的是，这些具体的名称并不构成对相关客体的限定，所赋名称可随着场景，语境或者使用习惯等因素而变更，对本技术中技术术语的技术含义的理解，应主要从其在技术方案中所体现/执行的功能和技术效果来确定。
78.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
79.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
80.基于相同的技术构思，本技术还提供一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析系统，如图6所示，该基于视频图像信号的综合管廊火情分析系统300包括电子设备301、监测设备302、用于驱动监测设备移动的驱动组件303以及用于向工作人员进行提示的预警设
备304；电子设备301分别与监测设备302、驱动组件303、预警设备304通信连接；电子设备301用于执行上述基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法。
81.基于相同的技术构思，本技术还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法的步骤。
82.该计算机可读存储介质可以包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(r ead-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
83.术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
84.以上描述仅为本技术的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本技术中所涉及的申请范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本技术中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

技术特征：
1.一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法，其特征在于，包括：获取监测设备采集的当前视频图像；对所述当前视频图像进行识别，判断所述当前视频图像对应的画面中是否存在目标点，所述目标点为发生火灾的点位；若是，则获取所述当前视频图像中的标定点；基于所述标定点计算所述目标点的实际位置，基于所述目标点的实际位置生成火灾预警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测设备包括图像摄像头，所述当前视频图像包括所述图像摄像头采集的当前第一图像；在所述对所述当前视频图像进行识别之后，还包括：判断所述当前第一图像中是否存在多个不连续物体；若是，且存在多个相邻的所述不连续物体，则生成所述图像摄像头的第一调节信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像摄像头连接有驱动图像摄像头移动的驱动组件，所述第一调节信息包括所述驱动组件的第一驱动方向信息和第一驱动距离信息；所述生成所述图像摄像头的第一调节信息包括：基于多个所述不连续物体的不连续位置获取障碍范围图；基于所述障碍范围图和所述当前第一图像获取所述第一驱动方向信息；基于所述图像摄像头的拍摄角度获取所述图像摄像头的多个拍摄边界；基于所述第一驱动方向信息获取多个所述拍摄边界中目标拍摄边界；基于所述第一驱动方向信息获取所述障碍范围图的目标边缘；获取所述图像摄像头移动至所述目标拍摄边界与所述目标边缘存在交点且拍摄范围与当前拍摄范围存在重叠时的多个移动距离信息，基于多个所述移动距离信息获取所述第一驱动距离信息；基于所述第一驱动方向信息和所述第一驱动距离信息生成所述第一调节信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取所述当前视频图像中的标定点之后，还包括：判断所述目标点与所述当前第一图像边界的距离是否小于预设距离阈值；若是，则生成所述图像摄像头的第二调节信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二调节信息包括所述驱动组件的第二驱动方向信息和第二驱动距离信息；所述生成所述图像摄像头的第二调节信息包括：将所述当前第一图像中的中心点靠近所述目标点的方向作为所述第二驱动方向信息；获取所述目标点附近温度报警的多个温度传感器的位置；基于多个所述温度传感器的位置确定预计起火范围；基于所述预计起火范围获取所述第二驱动距离信息；基于所述第二驱动信息和第二驱动距离信息生成所述第二调节信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测设备包括热成像摄像头，所述当前视频图像包括所述热成像摄像头采集的当前第二图像，所述标定点包括红外热点；
所述基于所述标定点计算所述目标点的实际位置包括：获取所述红外热点的预设位置；构建所述当前第二图像的坐标系，获取所述当前第二图像中所述目标点与所述红外热点之间的坐标差；基于所述预设位置和所述坐标差计算所述目标点的实际位置。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标点的实际位置生成火灾预警信息包括：识别所述当前第一图像中包含的所有物体对应的类型信息；基于所述类型信息获取预设灭火策略；基于所述预设灭火策略生成所述火灾预警信息。8.一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取监测设备采集的当前视频图像；识别判断模块，用于对所述当前视频图像进行识别，判断所述当前视频图像对应的画面中是否存在目标点，所述目标点为发生火灾的点位；第二获取模块，用于在所述当前视频图像对应的画面中存在目标点时，获取所述当前视频图像中的标定点；计算生成模块，用于基于所述标定点计算所述目标点的实际位置，基于所述目标点的实际位置生成火灾预警信息。9.一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析系统，其特征在于，包括电子设备、监测设备、用于驱动所述监测设备移动的驱动组件以及用于向工作人员进行提示的预警设备；所述电子设备分别与所述监测设备、所述驱动组件、所述预警设备通信连接；所述电子设备用于执行上述权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7任一项所述方法的计算机程序。

技术总结
本申请涉及一种基于视频图像信号的综合管廊火情分析方法、系统及介质，涉及火灾预警领域，其方法包括：获取监测设备采集的当前视频图像；对所述当前视频图像进行识别，判断所述当前视频图像对应的画面中是否存在目标点，所述目标点为发生火灾的点位；若是，则获取所述当前视频图像中的标定点；基于所述标定点计算所述目标点的实际位置，基于所述目标点的实际位置生成火灾预警信息。本申请具有便于工作人员了解火灾发生点的实际位置，提高综合管廊灭火的精准性的效果。灭火的精准性的效果。灭火的精准性的效果。


技术研发人员：陈芳 朱晶晶 冯立超
受保护的技术使用者：上海腾盛智能安全科技股份有限公司
技术研发日：2022.12.07
技术公布日：2023/6/12