基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法

摘要

本发明公开了一种基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法，系统包括火灾探测装置以及灭火装置；火灾探测装置包括处理器以及与所述多个电池簇对应设置的多个视频采集装置，灭火装置包括控制器、储水装置、管路、多个控制阀以及与所述多个电池簇对应设置的多个细水雾喷头，处理器对视频采集装置采集的视频信息进行分析，判断相应的电池簇是否产生烟雾和/或明火，并对产生烟雾和明火的电池簇进行灭火处理，从而避免大规模的灭火而影响正常的电池簇，有效节约资源。

权利要求

1.一种基于图像识别的预制舱消防控制系统，包括设置于预制舱内的多个电池簇，每个电池簇包括多个电池模组，每个电池模组包括多个单体电池；其特征在于，还包括火灾探测装置以及灭火装置；所述火灾探测装置包括处理器以及与所述多个电池簇对应设置的多个视频采集装置；所述灭火装置包括控制器、储水装置、管路、多个控制阀以及与所述多个电池簇对应设置的多个细水雾喷头，多个细水雾喷头通过管路与所述储水装置连接，多个控制阀设置在所述管路上分别控制多个细水雾喷头；

各个视频采集装置用于采集对应的电池簇的视频信息并发送至所述处理器，所述处理器用于对所述视频信息进行分析，判断相应的电池簇是否产生烟雾和/或明火，产生烟雾时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第一开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，产生明火时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第二开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，所述第二开度大于第一开度；

所述处理器还用于对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；

对所述目标图像进行二值化处理，获得二值化目标图像，计算所述二值化目标图像每个像素的最大偏差值，根据计算结果判断是否产生烟雾；或者，对所述目标图像中的每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换，满足预设条件时确定产生烟雾；

所述最大偏差值通过以下公式进行计算：

；

；

其中， 为每个颜色通道的标准偏差值，n为帧数，x为向量，i为每个颜色通道的分量，μ为平均值， 为最大偏差值， 为红色通道的标准偏差值，为绿色通道的标准偏差值， 为蓝色通道的标准偏差值；

所述处理器还用于将所述最大偏差值与预设偏差阈值进行比较，如果所述最大偏差值小于所述预设偏差阈值，则确定产生烟雾；

将所述目标图像根据RGB颜色取值范围进行分割，保留符合预设范围的颜色，获得分割图像；计算所述分割图像中的火焰圆形度，如果所述火焰圆形度大于预设圆形度阈值，则确定发生明火；

所述预设范围为：

R>200，G<100，B<100；

所述火焰圆形度通过以下公式进行计算：

；

其中，e为火焰圆形度，S为分割图像中火焰特征区域的面积，L为火焰特征区域的周长；

所述系统还包括空调系统、风机、温度控制器以及设置于每个电池簇表面的温度传感器，各个温度传感器与所述温度控制器电连接，所述温度控制器与所述空调系统以及风机电连接，所述温度控制器还与所述处理器连接，所述处理器还用于产生烟雾时生成烟雾提示信息发送至所述温度控制器，产生明火时生成明火提示信息发送至所述温度控制器；

各个温度传感器用于采集各个电池簇表面的温度信息并发送至所述温度控制器，所述温度控制器用于接收所述温度信息并将温度与预设温度进行比较，当温度超过预设温度时且未收到烟雾提示信息和明火提示信息时，控制所述空调系统增强制冷强度并打开风机。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的预制舱消防控制系统，其特征在于，每个像素的颜色通道的最大分量通过以下公式表示：；

其中，I表示每个像素的颜色通道的最大分量；

对每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换后通过如下公式表示：；

；

其中， 为频率，j=1,2,3,……k;

当满足如下预设条件时，确定产生烟雾：

；

。

3.根据权利要求1所述的基于图像识别的预制舱消防控制系统，其特征在于，所述处理器还用于将所述序列帧图像中采集时刻最早的一帧图像作为背景图像，计算其他帧图像与所述背景图像的差异值；确定差异值大于预设阈值的图像为目标图像；

所述差异值通过以下公式进行计算：

；

其中，C为图像序号，n为帧数，d为差异值。

4.一种基于图像识别的预制舱消防控制方法，其特征在于，应用于如权利要求1-3任一所述的基于图像识别的预制舱消防控制系统，所述方法包括：处理器接收各个视频采集装置采集对应的电池簇的视频信息；

处理器对所述视频信息进行分析，判断相应的电池簇是否产生烟雾和/或明火：对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；

对所述目标图像进行二值化处理，获得二值化目标图像，计算所述二值化目标图像每个像素的最大偏差值，根据计算结果判断是否产生烟雾；或者，对所述目标图像中的每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换，满足预设条件时确定产生烟雾；

所述最大偏差值通过以下公式进行计算：

；

；

其中， 为每个颜色通道的标准偏差值，n为帧数，x为向量，i为每个颜色通道的分量，μ为平均值， 为最大偏差值， 为红色通道的标准偏差值，为绿色通道的标准偏差值， 为蓝色通道的标准偏差值；

所述处理器还用于将所述最大偏差值与预设偏差阈值进行比较，如果所述最大偏差值小于所述预设偏差阈值，则确定产生烟雾；

将所述目标图像根据RGB颜色取值范围进行分割，保留符合预设范围的颜色，获得分割图像；计算所述分割图像中的火焰圆形度，如果所述火焰圆形度大于预设圆形度阈值，则确定发生明火；所述预设范围为：R>200，G<100，B<100；

所述火焰圆形度通过以下公式进行计算：

；

其中，e为火焰圆形度，S为分割图像中火焰特征区域的面积，L为火焰特征区域的周长；

产生烟雾时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第一开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，产生明火时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第二开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，所述第二开度大于第一开度；

各个温度传感器采集各个电池簇表面的温度信息并发送至温度控制器，温度控制器接收所述温度信息并将温度与预设温度进行比较，当温度超过预设温度时且未收到烟雾提示信息和明火提示信息时，控制空调系统增强制冷强度并打开风机。

说明书

基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法

技术领域

[0001] 本发明涉及新能源技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法。

背景技术

[0002] 磷酸铁锂电池具有能量密度大、输出电压高、循环寿命长，环境污染小等优点，电化学储能电站中广泛使用。电化学储能电站的预制舱一旦发生火灾，严重危害供电可靠性和安全性，社会影响和危害极大。

[0003] 现有的储能电站预制舱，火灾探测手段应用较多的包括感温型、气体型、感烟型等，当探测到有火灾发生时，打开预制舱内的灭火设备，喷射灭火剂进行灭火。上述方案存在以下问题：在预制舱内，感温型、气体型、感烟型等接触式的探测手段并不能识别出具体哪一个电池模组发生火灾，预制舱内往往是某一个电池模组起火，因此当识别出预制舱内发生火灾时只能对整个预制舱内全面喷射灭火剂进行灭火，一方面造成资源的浪费，另一方面灭火之后大面积影响其他正常的电池模组，修复时间长。

发明内容

[0004] 本发明提供了一种基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法，能够有效解决现有技术中的储能电站预制舱发生火灾时全面灭火造成的资源浪费、影响范围广的问题。

[0005] 一种基于图像识别的预制舱消防控制系统，包括设置于预制舱内的多个电池簇，每个电池簇包括多个电池模组，每个电池模组包括多个单体电池；还包括火灾探测装置以及灭火装置；

[0006] 所述火灾探测装置包括处理器以及与所述多个电池簇对应设置的多个视频采集装置；所述灭火装置包括控制器、储水装置、管路、多个控制阀以及与所述多个电池簇对应设置的多个细水雾喷头，多个细水雾喷头通过管路与所述储水装置连接，多个控制阀设置在所述管路上分别控制多个细水雾喷头；

[0007] 各个视频采集装置用于采集对应的电池簇的视频信息并发送至所述处理器，所述处理器用于对所述视频信息进行分析，判断相应的电池簇是否产生烟雾和/或明火，产生烟雾时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第一开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，产生明火时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第二开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，所述第二开度大于第一开度。

[0008] 进一步地，所述处理器还用于对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；对所述目标图像进行二值化处理，获得二值化目标图像，计算所述二值化目标图像每个像素的最大偏差值，根据计算结果判断是否产生烟雾。

[0009] 进一步地，所述最大偏差值通过以下公式进行计算：

[0010] ；

[0011] ；

[0012] 其中， 为每个颜色通道的标准偏差值，n为帧数，x为向量，i为每个颜色通道的分量，μ为平均值， 为最大偏差值， 为红色通道的标准偏差值，为绿色通道的标准偏差值， 为蓝色通道的标准偏差值；

[0013] 所述处理器还用于将所述最大偏差值与预设偏差阈值进行比较，如果所述最大偏差值小于所述预设偏差阈值，则确定产生烟雾。

[0014] 进一步地，所述处理器还用于对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；对所述目标图像中的每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换，满足预设条件时确定产生烟雾。

[0015] 进一步地，每个像素的颜色通道的最大分量通过以下公式表示：

[0016]   ；

[0017] 其中，I表示每个像素的颜色通道的最大分量；

[0018] 对每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换后通过如下公式表示：

[0019] ；

[0020] ；

[0021] 其中， 为频率，j=1,2,3,……k;

[0022] 当满足如下预设条件时，确定产生烟雾：

[0023]

[0024] 。

[0025] 进一步地，所述处理器还用于对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；将所述目标图像根据RGB颜色取值范围进行分割，保留符合预设范围的颜色，获得分割图像；计算所述分割图像中的火焰圆形度，如果所述火焰圆形度大于预设圆形度阈值，则确定发生明火。

[0026] 进一步地，所述预设范围为：

[0027] R>200，G<100，B<100；

[0028] 所述火焰圆形度通过以下公式进行计算：

[0029]

[0030] 其中，e为火焰圆形度，S为分割图像中火焰特征区域的面积，L为火焰特征区域的周长。

[0031] 进一步地，所述处理器还用于将所述序列帧图像中采集时刻最早的一帧图像作为背景图像，计算其他帧图像与所述背景图像的差异值；确定差异值大于预设阈值的图像为目标图像；

[0032] 所述差异值通过以下公式进行计算：

[0033]

[0034] 其中，C为图像序号，n为帧数，d为差异值。

[0035] 进一步地，所述系统还包括空调系统、风机、温度控制器以及设置于每个电池簇表面的温度传感器，各个温度传感器与所述温度控制器电连接，所述温度控制器与所述空调系统以及风机电连接，所述温度控制器还与所述处理器连接，所述处理器还用于产生烟雾时生成烟雾提示信息发送至所述温度控制器，产生明火时生成明火提示信息发送至所述温度控制器；

[0036] 各个温度传感器用于采集各个电池簇表面的温度信息并发送至所述温度控制器，所述温度控制器用于接收所述温度信息并将温度与预设温度进行比较，当温度超过预设温度时且未收到烟雾提示信息和明火提示信息时，控制所述空调系统增强制冷强度并打开风机。

[0037] 一种基于图像识别的预制舱消防控制方法，应用于上述的基于图像识别的预制舱消防控制系统，所述方法包括：

[0038] 处理器接收各个视频采集装置采集对应的电池簇的视频信息；

[0039] 处理器对所述视频信息进行分析，判断相应的电池簇是否产生烟雾和/或明火，产生烟雾时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第一开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，产生明火时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第二开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，所述第二开度大于第一开度。

[0040] 本发明提供的基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法，至少包括如下有益效果：

[0041] （1）各个电池簇均设有细水雾喷头和视频采集装置，通过对视频信息进行分析判断对应的电池簇是否发生火灾，能够精确的判断具体发生火灾的电池簇，从而控制对应的细水雾喷头喷射细水雾进行灭火，从而避免大规模喷射细水雾而影响正常的电池簇，有效节约资源；

[0042] （2）根据电池模组热失控的过程规律，出现烟雾时控制阀开启第一开度使得细水雾喷头喷射一定流量的细水雾进行灭火，当出现明火时控制阀加大开度，使得细水雾喷头喷射大流量的细水雾进行灭火，进一步合理利用资源；

[0043] （3）能够实现从透明烟雾到有色烟雾的识别，有效提高烟雾识别的准确性，使得电池模组热失控开始时就能检测到，尽早采取灭火措施，最大限度减少损失；

[0044] （4）当检测到电池模组表面温度升高且未产生烟雾和明火时通过空调系统增强制冷效果，打开风机，在一定程度上能够避免热失控的发生。

附图说明

[0045] 图1 为本发明提供的基于图像识别的预制舱消防控制系统一种实施例的结构示意图。

[0046] 图2为本发明提供的基于图像识别的预制舱消防控制系统中处理器一种实施例的结构示意图。

[0047] 图3为本发明提供的基于图像识别的预制舱消防控制系统中分析模块一种实施例的结构示意图。

[0048] 图4为本发明提供的基于图像识别的预制舱消防控制系统另一种实施例的结构示意图。

[0049] 图5为本发明提供的基于图像识别的预制舱消防控制方法一种实施例的流程图。具体实施方案

[0050] 为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。

[0051] 参考图1，在一些实施例中，提供一种基于图像识别的预制舱消防控制系统，包括设置于预制舱内的多个电池簇101，每个电池簇101包括多个电池模组101a，每个电池模组101a包括多个单体电池；还包括火灾探测装置以及灭火装置；

[0052] 火灾探测装置包括处理器102以及与多个电池簇101对应设置的多个视频采集装置103，多个视频采集装置103与处理器102电连接；

[0053] 灭火装置包括控制器104、储水装置105、管路106、多个控制阀107以及与多个电池簇101对应设置的多个细水雾喷头108，多个细水雾喷头108通过管路106与储水装置105连接，多个控制阀107设置在管路106上分别控制多个细水雾喷头108，多个控制阀107与控制器104电连接，控制器104与处理器102电连接；

[0054] 各个视频采集装置103用于采集对应的电池簇101的视频信息并发送至处理器102，处理器102用于对所述视频信息进行分析，判断相应的电池簇101是否产生烟雾和/或明火，产生烟雾时通过控制器104控制相应的控制阀107开启第一开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，产生明火时通过控制器104控制相应的控制阀107开启第二开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，所述第二开度大于第一开度。

[0055] 具体地，产生烟雾时处理器102生成烟雾提示信息发送至控制器104，产生明火时生成明火提示信息发送至控制器104，控制器104用于根据所述烟雾提示信息生成相应的第一控制信号发送至相应的控制阀107，根据所述明火提示信息生成相应的第二控制信号发送至相应的控制阀107，所述第一控制信号用于控制相应的控制阀107开启第一开度使得相应的细水雾喷头108喷射细水雾，所述第二控制信号用于控制相应的控制阀107开启第二开度使得相应的细水雾喷头108喷射细水雾。

[0056] 上述实施例提供的储能电站预制舱消防控制系统，通过分布于各个电池簇的视频采集装置采集视频信息，对视频信息进行分析判断对应的电池簇是否发生火灾，能够精确的判断具体发生火灾的电池簇，从而控制对应的细水雾喷头喷射细水雾进行灭火，从而避免大规模喷射细水雾而影响正常的电池簇，有效节约资源。

[0057] 通过对电池模组热失控的研究发现，电池模组热失控开始时，单体电池出现轻微冒烟现象，之后部分发生轻微鼓胀，安全阀打开，内部有白色烟气、电解液和固体残渣等呈倒锥形急速喷出，出现浓烟，如不采取灭火措施，则会发展到出现明火，因此上述实施例提供的储能电站预制舱消防控制系统，当检测到出现烟雾时控制阀开启第一开度使得细水雾喷头喷射一定流量的细水雾进行灭火，当出现明火时则表示电池模组的热失控已经达到比较严重的程度，此时控制阀加大开度，使得细水雾喷头喷射大流量的细水雾进行灭火，进一步合理利用资源。

[0058] 在一些实施例中，处理器102对烟雾的识别采用如下方法：

[0059] 首先，对视频信息进行预处理，获得序列帧图像，以便后续便于比较顺序帧图像之间的差异。

[0060] 其次，对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像，在此过程中，将所述序列帧图像中采集时刻最早的一帧图像作为背景图像，计算其他帧图像与所述背景图像的差异值；确定差异值大于预设阈值的图像为目标图像；

[0061] 所述差异值通过以下公式进行计算：

[0062]

[0063] 其中，C为图像序号，n为帧数，d为差异值。

[0064] 如果某一帧图像与背景图像相似，则它们的差异值d接近0，反之，如果它们不同，那么差异值d会很大，根据实际情况设定预设阈值进行比较，从而确定出目标图像。

[0065] 进一步地，对所述目标图像进行二值化处理，获得二值化目标图像，将目标图像进行二值化的目的是将需要提取的部分（烟雾）与背景部分分开，可以快速获得烟雾的边缘轮廓，为后续的图像处理提供支持。二值化图像中的每个像素的颜色通道值为0或255。

[0066] 最后，计算所述二值化目标图像每个像素的最大偏差值，根据计算结果判断是否产生烟雾，所述最大偏差值通过以下公式进行计算：

[0067]

[0068]

[0069] 其中， 为每个颜色通道的标准偏差值，n为帧数，x为向量，i为每个颜色通道的分量，μ为平均值， 为最大偏差值， 为红色通道的标准偏差值，为绿色通道的标准偏差值， 为蓝色通道的标准偏差值；

[0070] 所述处理器还用于将所述最大偏差值与预设偏差阈值进行比较，如果所述最大偏差值小于所述预设偏差阈值，则确定产生烟雾。

[0071] 通过上述的最大偏差值能够有效识别有色烟，但是烟雾是可以在大范围内改变其亮度和颜色属性，从透明的灰色到灰蓝色，因此，处理器还需识别透明烟。

[0072] 在一些实施例中，处理器102通过以下方法识别透明的烟雾：

[0073] 首先，对视频信息进行预处理，获得序列帧图像，以便后续便于比较顺序帧图像之间的差异。

[0074] 其次，对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；在此过程中，将所述序列帧图像中采集时刻最早的一帧图像作为背景图像，计算其他帧图像与所述背景图像的差异值；确定差异值大于预设阈值的图像为目标图像；

[0075] 所述差异值通过以下公式进行计算：

[0076]

[0077] 其中，C为图像序号，n为帧数，d为差异值。

[0078] 如果某一帧图像与背景图像相似，则它们的差异值d接近0，反之，如果它们不同，那么差异值d会很大，根据实际情况设定预设阈值进行比较，从而确定出目标图像。

[0079] 最后，对所述目标图像中的每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换，满足预设条件时确定产生烟雾。

[0080] 其中，每个像素的颜色通道的最大分量通过以下公式表示：

[0081]

[0082] 其中，I表示每个像素的颜色通道的最大分量；

[0083] 对每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换后通过如下公式表示：

[0084]

[0085]

[0086] 其中， 为频率，j=1,2,3,……k;

[0087] 当满足如下预设条件时，确定产生烟雾：

[0088]

[0089]

[0090] 傅立叶变换能够有效应用于目标图像的透明度检测，对每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换后，可通过上述预设条件判断是否产生烟雾，从而可以有效识别透明烟雾。

[0091] 通过上述方式能够有效识别颜色属性大范围变化的透明烟雾到有色烟雾，电池模组热失控开始时只是轻微冒烟，此时烟雾的透明度较高，发展到一定阶段后出现浓烟，因此上述实施例提供的烟雾识别方法能够在电池模组热失控开始时就能检测到，从而及时的开启细水雾喷头，最大限度的将热失控扼制于初期。

[0092] 根据电池模组热失控的规律，如果在初期无法完全扼制，发展到后期会出现明火，因此处理器还需要进一步识别明火。

[0093] 在一些实施例中，处理器102通过以下方法进行明火的识别：

[0094] 首先，对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；获得序列帧图像，以便后续便于比较顺序帧图像之间的差异。

[0095] 其次，对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；在此过程中，将所述序列帧图像中采集时刻最早的一帧图像作为背景图像，计算其他帧图像与所述背景图像的差异值；确定差异值大于预设阈值的图像为目标图像；

[0096] 所述差异值通过以下公式进行计算：

[0097]

[0098] 其中，C为图像序号，n为帧数，d为差异值。

[0099] 如果某一帧图像与背景图像相似，则它们的差异值d接近0，反之，如果它们不同，那么差异值d会很大，根据实际情况设定预设阈值进行比较，从而确定出目标图像。

[0100] 进一步地，将所述目标图像根据RGB颜色取值范围进行分割，保留符合预设范围的颜色，获得分割图像；此时获得的目标图像中包含了烟雾和明火，这二者具有明显的颜色差异，因此，可将红色部分分割出来，从而获得了关于明火的分割图像，其中，预设范围如下：

[0101] R>200，G<100，B<100；

[0102] 最后，计算所述分割图像中的火焰圆形度，如果所述火焰圆形度大于预设圆形度阈值，则确定发生明火。

[0103] 所述火焰圆形度通过以下公式进行计算：

[0104]

[0105] 其中，e为火焰圆形度，S为分割图像中火焰特征区域的面积，L为火焰特征区域的周长。

[0106] 以上，实现了电池模组从热失控开始发展到明火过程的检测。

[0107] 在一些实施例中，参考图2，处理器102包括信息接收模块1021、分析模块1022、烟雾提示信息生成模块1023以及明火提示信息生成模块1024，其中，信息接收模块1021用于接收各个视频采集装置采集的对应的电池簇的视频信息，分析模块1022用于对所述视频信息进行分析，判断相应的电池簇是否产生烟雾和/或明火；烟雾提示信息生成模块1023用于产生烟雾时生成烟雾提示信息发送至控制器；明火提示信息生成模块1024用于产生明火时生成明火提示信息发送至控制器。

[0108] 在一些实施例中，参考图3，分析模块1022包括第一烟雾识别模块1022a、第二烟雾识别模块1022b以及明火识别模块1022c。

[0109] 第一烟雾识别模块1022a用于对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；对所述目标图像进行二值化处理，获得二值化目标图像，计算所述二值化目标图像每个像素的最大偏差值，根据计算结果判断是否产生烟雾。

[0110] 在一些实施例中，第一烟雾识别模块1022还用于将所述序列帧图像中采集时刻最早的一帧图像作为背景图像，计算其他帧图像与所述背景图像的差异值；确定差异值大于预设阈值的图像为目标图像。

[0111] 其中，差异值的计算公式参考式（1），最大偏差值的计算公式参考式（2）和式（3），在此不再赘述。

[0112] 第一烟雾识别模块1022a用于识别有色烟雾。

[0113] 在一些实施例中，第二烟雾识别模块1022b还用于对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；对所述目标图像中的每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换，满足预设条件时确定产生烟雾。

[0114] 其中，每个像素的颜色通道的最大分量通过式（4）进行计算，傅立叶变换如式（5）和式（6）所示，预设条件如式（7）和式（8）所示，在此不再赘述。

[0115] 第二烟雾识别模块1022b用于识别透明烟雾。

[0116] 在一些实施例中，明火识别模块1022c用于对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；将所述目标图像根据RGB颜色取值范围进行分割，保留符合预设范围的颜色，获得分割图像；计算所述分割图像中的火焰圆形度，如果所述火焰圆形度大于预设圆形度阈值，则确定发生明火。其中，火焰圆形度通过公式（9）进行计算，在此不再赘述。

[0117] 在一些实施例中，参考图4，所述系统还包括空调系统109、风机110、温度控制器111以及设置于每个电池簇表面的温度传感器112，各个温度传感器112与温度控制器111电连接，温度控制器111与空调系统109以及风机110电连接，温度控制器111还与处理器102连接，处理器102还用于产生烟雾时生成烟雾提示信息发送至温度控制器111，产生明火时生成明火提示信息发送至温度控制器111；

[0118] 各个温度传感器112用于采集各个电池簇表面的温度信息并发送至温度控制器111，温度控制器111用于接收所述温度信息并将温度与预设温度进行比较，当温度超过预设温度时且未收到烟雾提示信息和明火提示信息时，控制空调系统109增强制冷强度并打开风机。

[0119] 在一些实施例中，预设温度为48℃。

[0120] 通过对电池模组的热失控规律研究发现，电池在热失控发生前温度会有一定程度的升高，此时当检测到温度升高且未产生烟雾和明火时通过空调系统增强制冷效果，打开风机，在一定程度上能够避免热失控的发生。

[0121] 在一些实施例中，参考图5，还提供一种基于图像识别的预制舱消防控制方法，应用于上述的储能电站预制舱消防控制系统，所述方法包括：

[0122] 步骤S201，处理器接收各个视频采集装置采集对应的电池簇的视频信息；

[0123] 步骤S202，处理器对所述视频信息进行分析，判断相应的电池簇是否产生烟雾和/或明火，产生烟雾时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第一开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，产生明火时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第二开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾，所述第二开度大于第一开度。

[0124] 在一些实施例中，步骤S202具体包括：

[0125] 对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；

[0126] 对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；

[0127] 对所述目标图像进行二值化处理，获得二值化目标图像，计算所述二值化目标图像每个像素的最大偏差值，根据计算结果判断是否产生烟雾。

[0128] 上述方法用于识别有色烟雾。

[0129] 在一些实施例中，步骤S202具体包括：

[0130] 对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；

[0131] 对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；

[0132] 对所述目标图像中的每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换，满足预设条件时确定产生烟雾。

[0133] 其中，每个像素的颜色通道的最大分量通过式（4）进行计算，傅立叶变换如式（5）和式（6）所示，预设条件如式（7）和式（8）所示，在此不再赘述。

[0134] 上述方法用于识别透明烟雾。

[0135] 在一些实施例中，步骤S202具体包括：

[0136] 对视频信息进行预处理，获得序列帧图像；

[0137] 对所述序列帧图像进行运动检测，获得目标图像；

[0138] 将所述目标图像根据RGB颜色取值范围进行分割，保留符合预设范围的颜色，获得分割图像；

[0139] 计算所述分割图像中的火焰圆形度，如果所述火焰圆形度大于预设圆形度阈值，则确定发生明火。

[0140] 其中，火焰圆形度通过公式（9）进行计算，在此不再赘述。

[0141] 上述方法用于识别明火。

[0142] 在一些实施例中，对序列帧图像进行运动检测，获得目标图像包括：

[0143] 将所述序列帧图像中采集时刻最早的一帧图像作为背景图像，计算其他帧图像与所述背景图像的差异值；

[0144] 确定差异值大于预设阈值的图像为目标图像。其中，差异值的计算公式参考式（1），最大偏差值的计算公式参考式（2）和式（3），在此不再赘述。

[0145] 综上，上述实施例提供的基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法，至少包括如下有益效果：

[0146] （1）各个电池簇均设有细水雾喷头和视频采集装置，通过对视频信息进行分析判断对应的电池簇是否发生火灾，能够精确的判断具体发生火灾的电池簇，从而控制对应的细水雾喷头喷射细水雾进行灭火，从而避免大规模喷射细水雾而影响正常的电池簇，有效节约资源；

[0147] （2）根据电池模组热失控的过程规律，出现烟雾时控制阀开启第一开度使得细水雾喷头喷射一定流量的细水雾进行灭火，当出现明火时控制阀加大开度，使得细水雾喷头喷射大流量的细水雾进行灭火，进一步合理利用资源；

[0148] （3）能够实现从透明烟雾到有色烟雾的识别，有效提高烟雾识别的准确性，使得电池模组热失控开始时就能检测到，尽早采取灭火措施，最大限度减少损失；

[0149] （4）当检测到电池模组表面温度升高且未产生烟雾和明火时通过空调系统增强制冷效果，打开风机，在一定程度上能够避免热失控的发生。

[0150] 尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。