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火灾调查视频分析技巧-居民楼充电宝爆炸视频解析

时间:2023-09-18 理论教育 版权反馈
【摘要】:近年来,视频分析技术在公共安全和司法领域都得到广泛的应用,下面介绍几种常用的视频分析技巧。图1-4-1居民楼内存放的三百枚充电宝锂电池爆炸视频铝镁合金粉末燃烧爆炸的视频特征初期无明显征兆,突然发生爆炸,燃烧产生耀眼白光和白烟,有大量夹杂火种的粉末飞出,见图1-4-2。

火灾调查视频分析技巧-居民楼充电宝爆炸视频解析

近年来,视频分析技术在公共安全和司法领域都得到广泛的应用,下面介绍几种常用的视频分析技巧。

(一)利用视频特征比对

通过比对视频中火光的强弱、烟气的浓淡、蔓延速度和燃烧产物状态等起火燃烧的特征信息,可以分析判断引火源和可燃物种类,进而缩小现场勘验的范围。

1. 烟雾的颜色特征

不同物质在燃烧时产生的烟雾组分不同,颜色也存在差异,见表1-4-1。在视频分析中可根据烟雾的颜色特征分析推理可能存在的燃烧物质的种类。

表1-4-1 常见的可燃物燃烧时生成烟雾的特征

2.阴燃起火的视频特征

阴燃起火时,烟气具有明显由淡转浓的过程,最后才发生明火燃烧。但需要注意,一些可燃物,即使在明火燃烧时也会产生大量的烟尘,在现场形成较浓的烟熏现象,例如汽油柴油煤油塑料石油化工产品,视频分析时应该注意是先出现烟气还是先出现火光。

3.明火燃烧的视频特征

明火燃烧是起火物在引火源作用下,迅速产生明火的一种起火方式。明火燃烧视频的主要特征是:火灾初期燃烧速度快,可燃物迅速进入明火燃烧状态,燃烧比较完全,发烟量比较少。

4.爆炸起火的视频特征

爆炸起火的视频特征主要包括产生强烈的亮光、建筑物坍塌、设备摧毁、物件移位和物品抛出等现象。伴随的视频画面特征往往是:监控摄像机振动、视频画面移位、火光爆出、物品突然飞出、建筑物或物品突然爆裂等现象。由于爆炸瞬间速度极快,视频监控往往仅能记录下几帧画面。

5.特殊火灾的视频特征

(1)锂电池火灾的视频特征

火灾初期的一段时间内冒出大量白色或灰色烟雾,火焰为橙黄色,呈喷射状猛烈燃烧,火势增大后出现强烈的白色火光,有时会发生爆炸,见图1-4-1a、b。

图1-4-1 居民楼内存放的三百枚充电宝锂电池爆炸视频

(2)铝镁合金粉末燃烧爆炸的视频特征

初期无明显征兆,突然发生爆炸,燃烧产生耀眼白光和白烟,有大量夹杂火种的粉末飞出,见图1-4-2。

图1-4-2 铝镁合金粉末自燃视频截图

(3)硝化棉起火爆炸的视频特征(www.xing528.com)

发生突然、可燃物呈喷射状猛烈燃烧,初期产生黄褐色烟气、伴有絮状燃烧残留物喷出、极易引燃周边可燃物。

(4)放火的视频特征

起火时间多发生在夜深人静时段。起火部位多在人员活动少、不易被监控视频发现的隐蔽区域,可能存在火灾发生突然、蔓延速度快、多点起火、嫌疑人躲避(遮挡)摄像头、盛夏穿长衣、晴天打雨伞、夜晚戴墨镜和深夜熄灯行车等异常现象。

(5)电气故障的亮光与易燃(可燃)液体起火亮光的区别

两者视频中均会出现亮光突然增强、明暗闪动的现象。在视频画质不佳的情况下,不易区分闪动的亮光是由于电气故障还是易燃(可燃)液体突然起火产生的,对认定起火原因造成一定的困难。

调查人员可通过分析亮光持续时间长短和闪动频率来大致区分。电气故障的弧光放电时间受电流频率影响,市电频率为50Hz时,电流相位每秒改变100次,每10ms电压过一次零点。当电压值为0时,短路电弧停止、弧光熄灭,即短路电弧闪光的理论间隔时间小于10ms。实际中,受多点短路弧光叠加、电源电压变化和短路线路粘连紧密度等因素影响,电弧放电持续时间为几十到几百毫秒,而易燃(可燃)液体起火初期闪燃亮光持续时间为数秒以上。据此,若视频画面中电气线路所在部位出现光强度高、持续时间为毫秒级别的极短闪光现象,可以判断有电气故障发生。特殊情况下,会发生电气故障持续弧光放电现象,但是弧光放电结束时,光强会迅速减弱,而易燃液体起火后火光减弱的速度则比较缓慢。

(二)利用测量数据计算

本方法是指通过测量和计算方式,获取火灾视频中所反映的与火灾事实相关的时间、速度、距离和角度等量化数据,根据获取的量化数据分析认定与火灾相关的事件情况。

1.通过火灾视频中的时间量化关系,分析计算火灾关键线索

根据视频的帧率数据,测量特征视频之间的时间差,计算的时间精度可达到毫秒级别,对测算爆炸速度、物体移动速度有很大帮助。实践中常见的有:结合人的正常行走速度,可计算目标人物的行走距离,判断事故发生时人员所在位置;参考液体流动速度、液体密度和开口尺寸等数据可计算液体在某时间间隔内泄漏的体积(重量)等数据,判断发生爆炸的可能性;通过物体下落的时间和距离,可计算下落速度,反推物体开始下落的高度等等。

2.通过计算视频画面中光影轮廓线认定起火部位(点)

在调查实践中,通过测量特征视频截图中火光阴影轮廓线与参照物边缘夹角,可以根据等比例关系在平面图上绘制光线的延长线,分析起火部位(点)可能所在的区域。

采用测量、计算光影轮廓线分析起火部位(点)的方法时,需要注意受火光轮廓线清晰度、测量工具精度和测量人员主观因素影响,获取的角度数据存在一定的误差,认定的起火部位也会有一定的偏差。在实际工作中,可以通过增加视频图片对比度、提高测量精度和多次多人测量的方式减少误差,认定的起火部位也需适当扩大范围,以免造成调查方向的偏差。

(三)利用逻辑关系判断

利用逻辑关系判断是以分析火灾视频所记录的火灾发生、发展过程中时空信息内部的逻辑关系为切入点,分析还原火灾发生过程的方法。

某沿街门店发生火灾,如图1-4-3a、b、c、d所示,火灾前门店外监控画面显示灯箱一直在异常频闪,随后门店内的监控画面出现了强烈的爆闪现象,与此同时门店外监控显示灯箱熄灭,随后从门缝内迸溅出火花。根据两个现象之间的因果关联关系,可以判断发生电气故障的线路应当是为灯箱供电的电源线路,从而为火灾调查提供了方向。

图1-4-3 利用因果逻辑关系认定起火原因示例

(四)利用模拟实验验证

利用模拟实验验证是指在相同或近似起火条件下,模拟火灾发生的场景,比对、验证、重现火灾视频资料所反映的起火燃烧特征、光影变化和燃烧现象等证据线索。目的是为了减少、避免火灾视频分析人员由于气象条件、起火物燃烧特性、摄像机位置角度以及主观认识等因素造成的火灾视频分析结论的差异或误判,增强分析人员对火灾发生、发展和蔓延的视频特征的直观认识。

(五)利用软件微变分析

起火过程中,烟气浓度、火光强度的变化会引起视频监控画面中像素的微弱变化。这些微弱的变化肉眼通常无法识别,通过计算机的微变分析算法处理可以识别出这些微弱变化并以颜色的深浅、染色范围等手段直观地反馈给分析人员,进而帮助调查人员更准确地确定起火时间或起火部位。

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