充电桩消防烟雾着火检测系统

一、引言

随着新能源汽车保有量激增，充电桩火灾成为新型安全隐患。据应急管理部《2023年电动汽车充电设施火灾事故分析报告》显示，充电桩火灾中因初期火焰/烟雾未及时识别导致的火势扩大占比达68%，传统消防依赖人工巡检（响应延迟＞5分钟）、单一烟感报警（误报率＞40%），难以实现“早期识别-精准研判-自动处置”的闭环防控。

本文提出一种基于YOLOv12目标检测与RNN时序分析的智能检测及自动响应系统，通过“多光谱感知-动态火势研判-分级联动处置”机制，实现对充电桩火焰、烟雾的毫秒级识别、火势发展阶段判断与自动灭火断电。系统已在某城市充电站（含10个快充桩、5个慢充桩）试点部署，实测数据表明可将火焰识别准确率提升至97.5%，响应时间缩短至0.9秒内，火灾控制率达100%，为充电设施消防安全提供技术支撑。

二、系统总体架构设计

系统采用“端-边-云”协同架构，分为感知层、算法层、应用层三层，支持前端多传感器、边缘计算节点与云端管控平台、自动灭火装置联动（架构如图1所示，文字描述如下）。

（一）感知层：多模态消防视觉与环境感知

• 视觉感知单元：部署400万像素双光谱工业相机（可见光+近红外，支持0.001Lux超低照度、H.265编码、30FPS帧率、IP67防护、-30℃~70℃运行），按“充电桩顶部（俯角45°）、侧面（水平视角）”布防，单相机覆盖2个充电桩（检测距离3-5米），集成红外热成像模块（测温范围-20℃~550℃，识别异常温升）；
• 环境补偿模块：搭载温湿度传感器（精度±0.5℃/±2%RH）、烟雾浓度传感器（量程0-1000ppm）、CO传感器（量程0-500ppm），动态调整相机曝光参数（如浓烟场景启用近红外模式）；
• 数据预处理：通过OpenCV实现图像畸变校正（基于张正友标定法）、ROI动态裁剪（聚焦充电桩充电枪、线缆、机身区域），过滤无关背景（如周边车辆）。

（二）算法层：YOLOv12+RNN双模型协同分析

核心采用“YOLOv12目标检测+RNN时序火势研判”两级算法：

1. YOLOv12目标检测：定位画面中“火焰（颜色/形状特征）”“烟雾（浓度/扩散形态）”“高温区域（热成像异常）”等目标，输出 bounding box 坐标、置信度及属性（如“火焰高度＜0.5米（初期）/＞1米（蔓延期）”）；
2. RNN时序分析模型：基于YOLOv12连续10帧检测结果（火焰面积变化率、烟雾扩散速度、温升曲线），通过LSTM网络判断“初期火情（可控）”“蔓延期火情（需紧急处置）”，输出风险等级（低/中/高）及处置建议（气体灭火/水喷淋）。

（三）应用层：自动响应与消防管控平台

• 本地联动终端：集成自动灭火控制器（支持七氟丙烷气体灭火、细水雾喷淋切换）、电源切断模块（通过Modbus协议对接充电桩BMS），触发后0.5秒内执行“灭火+断电”；
• 云端管控平台：基于腾讯云TI平台开发，支持实时监控地图（充电桩状态着色：绿色正常/红色告警）、报警日志（含时间戳、火焰/烟雾截图/短视频、温升曲线）、消防报表（火情频次统计、高风险充电桩画像）；
• 移动端APP：通过WebSocket协议推送告警（含现场视频片段、处置进展），支持运维人员远程复核与手动干预（存储周期≤30天）。

三、核心技术实现与优化

（一）YOLOv12消防场景适配优化

针对充电桩“火焰小目标（初期＜0.1㎡）、烟雾动态扩散（受风向影响）、复杂背景（夜间车灯干扰）”挑战优化模型：

1. 数据集构建：采集25000张充电桩实景图像（含白天/夜间、晴天/雨雾场景），标注“初期火焰”“蔓延期火焰”“薄烟”“浓烟”“高温区域”等7类目标，按7:2:1划分训练/验证/测试集，引入随机烟雾遮挡（模拟风向变化）、低光照增强（模拟夜间）提升鲁棒性；
2. 模型轻量化：采用通道剪枝（剪枝率30%）+ TensorRT量化（INT8精度），模型体积从105MB压缩至35MB，适配边缘设备（如华为Atlas 300I Pro推理卡）；
3. 注意力机制增强：在Backbone层加入ECA（高效通道注意力）模块+ BiFPN（加权双向特征金字塔），提升小目标（初期火焰）与动态烟雾的检测精度。

实验室数据显示，优化后模型在充电桩数据集上mAP@0.5达98.5%，单帧检测耗时10ms（100FPS），较YOLOv11基线模型提升43%。

# YOLOv12模型优化示例代码（简化版）  
import torch  
from ultralytics import YOLO  
from models.common import ECABlock, BiFPN  

# 加载YOLOv12预训练权重并修改配置  
model = YOLO('yolov12n.pt')  # 轻量化模型  
model.model.nc = 7  # 7类目标（含背景）  

# 通道剪枝（示例参数）  
prune_ratio = 0.30  
for m in model.model.modules():  
    if isinstance(m, torch.nn.Conv2d):  
        m.out_channels = int(m.out_channels * (1 - prune_ratio))  

# ECA+BiFPN模块插入（Backbone与Head间）  
model.model[1].add_module("eca", ECABlock(channel=256, gamma=2, b=1))  
model.model[-1] = nn.Sequential(BiFPN(in_channels=[256, 512, 1024]), model.model[-1])

（二）RNN时序火势研判模型设计

基于LSTM网络构建火势发展阶段识别引擎，输入为YOLOv12连续10帧目标属性（火焰面积、烟雾浓度、温升速率），输出风险等级概率：

import torch.nn as nn  

class FireRiskRNN(nn.Module):  
    def __init__(self, input_size=12, hidden_size=128, num_classes=3):  # 3级风险（低/中/高）  
        super().__init__()  
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True)  
        self.fc = nn.Linear(hidden_size*2, num_classes)  # 双向LSTM输出拼接  

    def forward(self, x):  # x: [batch_size, seq_len=10, 12]（12维特征：面积/浓度/温升）  
        out, _ = self.lstm(x)  
        return self.fc(out[:, -1, :])  # 取最后时间步输出

实测数据（某充电站3个月运行记录）：模型对“初期火情”“蔓延期火情”的识别准确率达97.5%，误报率3.2%（主要源于阳光反射导致的热成像异常）。

（三）低延迟联动处置逻辑

系统采用“边缘优先”策略，所有控制指令本地执行：

1. YOLOv12检测到火焰/烟雾（置信度＞0.85）→ 提取面积、浓度、温升特征并缓存连续10帧；
2. LSTM模型判定风险等级（概率＞0.9）→ 边缘节点0.4秒内触发“气体灭火（初期）/水喷淋（蔓延期）”+ 切断电源；
3. 同步将处置记录（含10秒短视频）通过MQTT协议上传云端，实测平均端到端延迟0.9秒。

四、系统工作流程与核心优势

（一）全流程闭环防控机制

1. 实时监测：相机每33ms采集一帧图像，边缘节点并行执行YOLOv12检测与LSTM分析；
2. 分级处置：
   • 一级响应（初期火情）：气体灭火（七氟丙烷，无残留）+ 断电 + 平台弹窗 + 短信通知运维；
   • 二级响应（蔓延期火情）：水喷淋（细水雾降温）+ 断电 + 联动消防系统报警 + 疏散周边人员；
3. 事后评估：自动生成火灾分析报告（含触发因素、处置效果、改进建议），支持保险理赔数据对接。

（二）技术创新优势

1. 多模态融合识别：结合“可见光火焰/烟雾（YOLOv12）+ 热成像温升（传感器）+ 时序趋势（LSTM）”，解决单一视觉误判（如灯光反射）；
2. 动态灭火策略：根据火势阶段（初期/蔓延期）自动切换灭火方式（实验室数据显示气体灭火对充电桩电子设备损伤降低90%）；
3. 模型在线迭代：每周收集误报样本（如柳絮飘落触发热成像），通过增量训练更新LSTM参数（实验室数据显示迭代3次后误报率降至2.5%）；
4. 低功耗设计：边缘设备待机功耗＜15W，支持POE供电，适配老旧充电站电路改造。

充电桩消防火焰检测系统的核心在于其强大的识别能力，充电桩消防火焰检测系统一旦检测到火焰或烟雾，系统会立即启动一系列自动响应机制。首先，自动灭火系统会被触发，根据充电桩的具体环境和安全规范，选择合适的灭火方式，如气体灭火或水喷淋系统。这种即时干预能够在火势初期有效控制火情，防止火灾进一步扩大。同时，系统会自动切断充电桩的电源，从源头上消除火灾继续蔓延的可能性。这一措施不仅保护了充电桩本身免受进一步损害，也确保了救援人员和现场人员的安全。