火炎検出

修正履歴

NO	バージョン	修正内容	修正日
1	Ver1.0	新規作成	2026/06/28

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1. 火炎検出概要

　　火炎検出は、ディープラーニングに基づいて火炎の位置を検出する物体検出アルゴリズムです。大規模な火炎データによる学習をベースに、カメラと組み合わせて監視エリア内の炎をリアルタイムに認識し、直ちにアラームを出して監視室での確認を促すことで、損失を最小限に抑えることができます。

本火炎検出アルゴリズムデータセットでの性能は次のとおりです：

火炎検出アルゴリズム	mAP@0.5
FIRE	0.86

RV1126B基板での実行効率：

アルゴリズム種別	実行効率
fire_detect	64ms

2. クイックスタート

2.1 開発環境の準備

　　本ドキュメントを初めてお読みになる場合は、『入門ガイド/開発コンパイル環境の準備と更新』を参照し、関連する手順に従ってコンパイル環境をデプロイしてください。

PC側のUbuntuシステムで run スクリプトを実行し、Docker開発環境に入ります。手順は次のとおりです。

cd ~/linuxshare/work/rv1126b/jp/embedded/images/develop_environment
./run.sh 2204

図2-1　Docker開発環境の起動

2.2 ソースコードのダウンロード

Docker開発環境で、ソースコードリポジトリを保存する管理ディレクトリを作成します。

cd /opt/linuxshare/work/rv1126b/jp/AI/demo/ai-algorithm

gitツールを使用して、管理ディレクトリ内にリモートリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/csunltd/rv1126b-ai-toolkit.git

※GitHubのWebページからダウンロードする場合でも、リポジトリ全体をダウンロードしてください。本サンプルに対応するディレクトリだけを単独でダウンロードしないでください。

※すでにダウンロードした場合、飛ばしてください。

2.3 モデルデプロイ

アルゴリズムDemoを実行するには、まずヘルメット検出アルゴリズムモデルをダウンロードする必要があります。

ダウンロードリンク：

https://dl.dragonwake.com/download/rv1126b/AI/demo/05_fire-detect.zip

その後、ダウンロードした火炎検出アルゴリズムモデルを Release/ ディレクトリへコピーしてください。

図2-2　Releaseディレクトリ内のファイル配置

2.4 サンプルのビルド

サンプルがあるディレクトリに移動してビルドを実行します。具体的なコマンドは次のとおりです。

cd rv1126b-ai-toolkit/Demos/algorithm-fire/

./build.sh cpres

* 依存ライブラリは開発ボード上に配置されているため、クロスコンパイル中は /mnt のマウントを保持する必要があります。

sudo mount -t nfs -o vers=3,proto=tcp,mountproto=tcp,nolock,retrans=5,timeo=5 192.168.10.85:/ /mnt

* build.sh スクリプトに cpres パラメータを指定すると、Release/ ディレクトリ内のすべてのリソースが開発ボードへコピーされます。

図2-3　サンプルビルド結果

2.5 サンプル実行および結果

コンパイル済みのものを基板にコピーします。

cp Release/\* /mnt/userdata/Demo/algorithm-fire/

シリアルデバッグまたはSSHデバッグで開発ボードのバックエンドに入り、次のようにサンプルのデプロイ先へ移動します。

cd /userdata/Demo/algorithm-fire/

サンプルを実行するコマンドは次のとおりです。

./test-fire_detect fire_detect.model test.jpg

図2-4　サンプル実行結果

Docker開発環境でテスト結果写真を基板からコピーしましょう。

cp /mnt/userdata/Demo/algorithm-fire/result.jpg .

図2-5　結果画像のコピーコマンド

認識結果は下図通りです。

図2-6　火炎検出結果画像

APIの詳細説明およびAPI呼び出し（本サンプルのソースコード）については、以下を参照してください。

3. 火炎検出API説明

3.1 参照方法

　　お客様がローカルプロジェクトからEASY EAI APIライブラリを直接呼び出せるように、本プロジェクトでリンクする必必要がありますがあるライブラリおよびヘッダファイルなどを以下に示します。ユーザーはそのまま追加できます。

項目	説明
ヘッダファイルディレクトリ	easyeai-api/algorithm/fire_detect
ライブラリファイルディレクトリ	easyeai-api/algorithm/fire_detect
ライブラリリンクパラメータ	-lfire_detect

3.2 火炎検出初期化関数

火炎検出初期化関数原型次のとおりです。

int fire_detect_init(rknn_context \*ctx, const char \* path)

詳細は次のとおりです。

関数名： fire_detect_init()
ヘッダファイル	fire_detect.h

入力パラメータ	ctx：rknn_contextハンドル
入力パラメータ	path：アルゴリズムモデルのパス
戻り値	成功時の戻り値：0
	失敗時の戻り値：-1
注意事項	なし

3.3 火炎検出実行関数

火炎検出実行関数fire_detect_run原型次のとおりです。

int fire_detect_run(rknn_context ctx, cv::Mat input_image, person_detect_result_group_t \*detect_result_group)

詳細は次のとおりです。

関数名：fire_detect_run()
ヘッダファイル	fire_detect.h
入力パラメータ	ctx：rknn_contextハンドル
入力パラメータ	input_image：画像データ入力(cv::MatはOpenCVの型)
出力パラメータ	output_dets：物体検出ボックス出力
戻り値	成功時の戻り値：0
	失敗時の戻り値：-1
注意事項	なし

3.4 火炎検出解放関数

火炎検出解放関数原型次のとおりです。

int fire_detect_release(rknn_context ctx)

詳細は次のとおりです。

関数名：fire_detect_release ()
ヘッダファイル	fire_detect.h
入力パラメータ	ctx：rknn_contextハンドル

戻り値	成功時の戻り値：0
	失敗時の戻り値：-1
注意事項	なし

4. 火炎検出アルゴリズムサンプル

サンプルディレクトリとしてDemos/algorithm-fire/test-fire_detect.cpp、操作フロー如以下。

図4-1　火炎検出アルゴリズム処理フロー

参考サンプルは次のとおりです。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.h>
#include <sys/time.h>
#include"fire_detect.h"

using namespace cv;
using namespace std;

static Scalar colorArray[10]={
    Scalar(255, 0, 0, 255),
    Scalar(0, 255, 0, 255),
    Scalar(0,0,139,255),
    Scalar(0,100,0,255),
    Scalar(139,139,0,255),
    Scalar(209,206,0,255),
    Scalar(0,127,255,255),
    Scalar(139,61,72,255),
    Scalar(0,255,0,255),
    Scalar(255,0,0,255),
};

int plot_one_box(Mat src, int x1, int x2, int y1, int y2, char *label, char colour)
{
    int tl = round(0.002 * (src.rows + src.cols) / 2) + 1;
    rectangle(src, cv::Point(x1, y1), cv::Point(x2, y2), colorArray[(unsigned char)colour], 3);

    int tf = max(tl -1, 1);

    int base_line = 0;
    cv::Size t_size = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, (float)tl/3, tf, &base_line);
    int x3 = x1 + t_size.width;
    int y3 = y1 - t_size.height - 3;

    rectangle(src, cv::Point(x1, y1), cv::Point(x3, y3), colorArray[(unsigned char)colour], -1);
    putText(src, label, cv::Point(x1, y1 - 2), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, (float)tl/3, cv::Scalar(255, 255, 255, 255), tf, 8);
    return 0;
}

int main(int argc, char **argv)
{
  if (argc != 3)
    {
        printf("%s <model_path> <image_path>\n", argv[0]);
        return -1;
    }

    const char *model_path = argv[1];
    const char *image_path = argv[2];

  /* パラメータ初期化 */
  detect_result_group_t detect_result_group;

  /* アルゴリズムモデル初期化 */
  rknn_context ctx;
  fire_detect_init(&ctx, model_path);

  /* アルゴリズム実行 */
  cv::Mat src;
  src = cv::imread(image_path, 1);

  struct timeval start;
  struct timeval end;
  float time_use=0;

  gettimeofday(&start,NULL);

  fire_detect_run(ctx, src, &detect_result_group);

  gettimeofday(&end,NULL);
  time_use=(end.tv_sec-start.tv_sec)*1000000+(end.tv_usec-start.tv_usec);//マイクロ秒
  printf("time_use is %f\n",time_use/1000);

  /* アルゴリズム結果を画像上に描画して保存します */
  // Draw Objects
  char text[256];
  for (int i = 0; i < detect_result_group.count; i++)
  {

    detect_result_t* det_result = &(detect_result_group.results[i]);
    if( det_result->prop < 0.4)
    {
      continue;
    }

    sprintf(text, "%s %.1f%%", det_result->name, det_result->prop * 100);
    printf("%s @ (%d %d %d %d) %f\n", det_result->name, det_result->box.left, det_result->box.top,
         det_result->box.right, det_result->box.bottom, det_result->prop);
    int x1 = det_result->box.left;
    int y1 = det_result->box.top;
    int x2 = det_result->box.right;
    int y2 = det_result->box.bottom;
    /*
    rectangle(src, cv::Point(x1, y1), cv::Point(x2, y2), cv::Scalar(255, 0, 0, 255), 3);
    putText(src, text, cv::Point(x1, y1 + 12), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(0, 0, 0));
    */
    plot_one_box(src, x1, x2, y1, y2, text, i%10);
  }

  cv::imwrite("result.jpg", src);


  /* アルゴリズムモデルのリソースを解放します */
  fire_detect_release(ctx);

  return 0;
}