摘要
消防安全是保障隧道运营安全的重要一环。实时、准确、高效的火灾探测在隧道火灾初起阶段(事中)的快速处置中起着决定性作用。传统的传感器探测方法存在局限性,难以满足事中控制的时效性与准确性要求。近年来,随着计算机技术的发展,基于图像的火灾目标监测技术,特别是深度学习方法,在隧道火灾“事中控制”阶段展现出显著优势,其性能已在特定条件下超越传统方法。因此,本文立足于公路隧道火灾事故的成因与特点,聚焦事中控制的核心任务,系统梳理了基于图像的隧道火灾监测技术,并将其细分为服务于事中快速响应的三大关键子任务:交通异常事件监测(识别事故诱因)、隧道火灾咽雾监测(捕捉早期阴燃迹象)、隧道火灾火焰监测(确认明火阶段)。本文基于近年来各子任务相关图像监测算法的研查进展,深入分析了其技术特点、性能表现及局限性。最后,进一步探讨了当前技术在支撑事中高效控制方面面临的重大挑战,并展望了未来发展方向。
出处
《中国公路》
2025年第11期20-23,共4页
China Highway
