Cháy - một thảm họa lớn

Hiện trên thế giới cũng như ở Việt Nam, mỗi năm có hàng nghìn vụ cháy, gây thiệt hại lớn về người và kinh tế. Trong khi đó, hầu hết các đám cháy khi được phát hiện là những đám cháy đã xuất hiện, phát triển từ lâu (hàng chục phút đến hàng giờ). Vì vậy, việc tìm kiếm và phát triển những phương pháp phát hiện sớm các khu vực sắp cháy, cháy nhỏ một cách chính xác, kịp thời thực sự cấp thiết.

Hiện tại, đã có nhiều nghiên cứu đề xuất những biện pháp phát hiện và cảnh báo cháy như dùng các đầu báo cháy nhiệt, đầu báo cháy khói và đầu báo cháy lửa. Hệ thống phát hiện và cảnh báo cháy dựa trên đầu báo cháy truyền thống đã phát huy hiệu quả trong nhiều tình huống, cảnh báo cháy chính xác khi nhiệt độ, khói lan tỏa tới đầu báo cháy đạt ngưỡng hoạt động của thiết bị.

Tuy vậy, phương pháp này vẫn có hạn chế là các đầu báo cháy chỉ làm việc khi nhiệt độ, khói đã lan truyền tới đầu cảm biến và đạt ngưỡng hoạt động, khi đó thường đám cháy đã phát triển lớn. Vì vậy, hệ thống chỉ hiệu quả trong không gian nhỏ và kín (như trong phòng), phát hiện cháy khi đám cháy bùng phát không nhanh, còn với vùng giám sát có không gian mở như các hành lang, phòng không kín, ảnh hưởng gió thì hệ thống hoạt động kém hiệu quả. Việc phát hiện và cảnh báo cháy sử dụng đầu dò cũng còn nhiều hạn chế do phụ thuộc hoàn toàn vào thời gian lan truyền nhiệt và khói kể từ khi bắt đầu xảy ra hiện tượng cháy cho đến khi khói hoặc nhiệt độ lan tỏa tới đầu dò.

Những năm gần đây, một hướng mở ra trong nghiên cứu cảnh báo cháy là sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh nhận dạng thông qua hệ thống quan sát camera. Những nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh, video vào các hệ thống camera cảnh giới với mục đích phát hiện và cảnh báo cháy phát triển mạnh và đã có những kết quả nhất định. Phần lớn các giải pháp được đề xuất cho bài toán phát hiện ngọn lửa sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh, video số hiện đều dựa trên những tính chất có thể quan sát được của ngọn lửa như màu sắc, sự thay đổi về vị trí các điểm ảnh của ngọn lửa theo thời gian. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở việc phân tích đặc trưng của ngọn lửa, kết quả còn ở mức thử nghiệm, độ chính xác chưa cao; nghiên cứu vật liệu chống cháy; phương pháp chữa cháy...

Xuất phát từ thực tiễn nói trên, cùng với sự hỗ trợ từ phía Bộ KH-CN, nhóm nghiên cứu thuộc Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Kỹ thuật Quân sự đã tiến hành một số nghiên cứu và đạt được những kết quả khả quan trong phát hiện cảnh báo cháy sớm thông qua việc phân tích các đặc trưng màu sắc, đặc trưng “lay động” của ngọn lửa. Nhóm đã hoàn thiện xuất sắc Đề tài “Nghiên cứu đề xuất mô hình, giải pháp phát hiện và cảnh báo cháy dựa trên kỹ thuật thị giác máy phục vụ công tác phòng chống cháy nổ”.

Khả năng ứng dụng rộng lớn

TS Tống Minh Đức, Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Kỹ thuật Quân sự cho biết, nhóm hướng đến nghiên cứu, thử nghiệm mô hình, giải pháp phát hiện, cảnh báo cháy sớm dựa trên hình ảnh thu được từ camera quan sát, khi đám cháy mới bắt đầu hình thành khói, xuất hiện những ngọn lửa nhỏ, nhiệt độ và khói chưa lan tỏa tới camera quan sát. Đồng thời, để xây dựng thử nghiệm hệ thống phát hiện và cảnh báo cháy sớm, nhóm đã xây dựng bộ dữ liệu video đám cháy; nghiên cứu xây dựng mô hình phát hiện ngọn lửa, mô hình phát hiện đám khói, mô hình phát hiện và cảnh báo cháy; xây dựng hệ thống phát hiện và cảnh báo cháy; thử nghiệm; hoàn thiện sản phẩm.

Sau một thời gian thực hiện, đề tài đã xây dựng được mô hình toán học màu của điểm ảnh thuộc ngọn lửa; mô hình toán học màu của điểm ảnh thuộc đám khói; thuật toán nhận dạng đối tượng chuyển động với ảnh đầu vào thu được từ camera quan sát; mô hình nhận dạng ngọn lửa dựa vào sự kết hợp đặc trưng màu và sự lay động của ngọn lửa; mô hình nhận dạng đám khói dựa vào sự kết hợp đặc trưng màu và sự chuyển động của đám khói; mô hình nhận dạng đám cháy trong môi trường ánh sáng yếu; mô hình nhận dạng đám cháy quan sát bằng camera hồng ngoại; mô hình toán học nhận biết hình ảnh của ngọn lửa dựa trên cấu trúc không gian, cấu trúc “vành” và cấu trúc “ngọn” đối với một ảnh tĩnh; thiết kế mô hình, hệ thống trợ giúp phát hiện đám cháy sớm trong phạm vi không gian hẹp (trong phòng kín) qua ảnh từ camera quan sát. Hệ thống cho phép thiết lập các tham số cảnh báo phù hợp với môi trường giám sát.

Nhóm nghiên cứu đã xây dựng thành công hệ thống phát hiện và cảnh báo cháy với các điều kiện camera quan sát trong phòng, vùng bảo vệ là hình chóp nón có góc a = 450 và chiều cao 5m, nhiệt độ môi trường làm việc từ 10 - 40 độ C, vật liệu cháy thông thường; bộ dữ liệu phân loại các video clip về đám cháy. Hệ thống đã được thử nghiệm tại Phòng Thí nghiệm báo cháy và chữa cháy tự động, Khoa Tự động và Phương tiện kỹ thuật, ĐH Phòng cháy chữa cháy.

Đề tài nghiên cứu đã đề xuất được các mô hình, giải pháp phát hiện, cảnh báo cháy sử dụng kỹ thuật thị giác máy. Các kết quả nghiên cứu của đề tài có thể áp dụng trong cảnh báo sớm tại không gian quan sát hẹp với vật liệu cháy thông thường. Hệ thống sẽ được áp dụng hiệu quả trong các điều kiện quan sát khắc nghiệt như các kho vũ khí, kho quân trang, kho chứa vật liệu nguy hiểm dễ phát cháy, tài liệu mật, những nới cần cảnh báo cháy sớm.

Hệ thống nếu được kết hợp với hệ thống cảnh báo cháy dùng đầu báo cháy truyền thống sẽ hoạt động hiệu quả hơn. Trong nhiều tình huống, hệ thống cảnh báo cháy truyền thống bị phụ thuộc không gian, thời tiết, hướng gió... hệ thống mới có thể khắc phục được một số nhược điểm và phát hiện sớm đám cháy. Ngược lại, trong các tình huống đám cháy bị che khuyết, mật độ đám khói thưa, hệ thống truyền thống lại phát huy được hiệu quả, xác định chính xác có cháy.

Có thể nói, mô hình nghiên cứu đã chứng tỏ khả năng tiếp cận theo kỹ thuật thị giác máy để nhận dạng và cảnh báo cháy cho phép cảnh báo cháy sớm trong một số điều kiện không gian hẹp, khoảng cách quan sát, vật liệu cháy thông thường là đúng đắn. Theo TS Tống Minh Đức, thời gian tới, nhóm sẽ tiếp tục nghiên cứu, phối hợp với ĐH Phòng cháy chữa cháy nghiên cứu các điều kiện, tình huống cụ thể, kết hợp với hệ thống dùng đầu báo cháy truyền thống, xây dựng hệ thống, tiến hành sản xuất thử nghiệm, hoàn thiện cơ sở dữ liệu về ảnh video các đám cháy để có nguồn dữ liệu chuẩn phục vụ công tác nghiên cứu, học tập tại các cơ sở đào tạo cán bộ học tập nghiên cứu về phòng cháy chữa cháy.