基于多源亮度比分析的监控视频火灾溯源新方法：MSBRL理论构建与实证研究

《Forensic Science International》：MSBRL: A Novel Approach for Fire Origin Localization via Window Brightness Pattern Analysis in Surveillance Videos

针对复杂室内环境中传统火灾溯源方法受限的难题，中国研究人员创新性提出多源亮度比定位法（MSBRL），通过分析监控视频中多窗口亮度比时空特征，结合光学逆向建模理论，成功实现火灾源点精准定位。实验验证表明该方法在消防干扰或证据缺失场景下仍具可靠性，为火灾调查提供了非破坏性技术新范式。

火灾调查一直是法医学领域的重大挑战，尤其在结构复杂的现代建筑中，传统依赖燃烧痕迹或化学残留的方法常因消防活动破坏、环境干扰而失效。更棘手的是，监控摄像头虽广泛覆盖，却只能捕捉到窗户透出的火光而非直接影像，导致海量视频数据难以转化为有效证据。这种"看得见却用不上"的矛盾，凸显了火灾溯源技术亟需突破的瓶颈。

中国公共安全部门的研究团队独辟蹊径，将光学原理与计算机视觉相结合，开发出多源亮度比定位法（Multi-Source Brightness Ratio Localization, MSBRL）。这项发表于《Forensic Science International》的研究，通过建立包含一二次反射的数学模型，证明仅需三个观测窗的亮度比即可唯一确定火源位置。在真实住宅火灾案例中，团队用可控光源复现了监控记录的亮度模式，误差不超过0.5米，验证了该方法的精确性。

关键技术包括：1）基于夜间住宅火灾监控视频的时空特征提取；2）融合主次反射的光学传输建模；3）通过W₁
-W₄
窗口亮度比反演火源坐标的算法；4）采用实际建筑布局的对照实验验证。

【Case Description】
研究选取一栋三室一厅的住宅火灾案例，其北墙四扇窗户W₁
-W₄
构成观测阵列。通过分析监控视频中窗口亮度的动态变化，发现亮度比呈现特定空间分布规律，这与后续确定的起火点位置存在几何关联。

【Mathematical Derivation of MSBRL】
理论推导揭示亮度比与火源位置存在唯一映射关系：当火源靠近某窗口时，该窗口接收更多直射光（初级反射），而远端窗口主要接收经墙面反射的次级光。通过建立包含距离衰减因子和反射系数的方程组，证明至少需要三个观测点才能解算二维平面坐标。

【Results and Discussion】
实验数据显示，MSBRL在复杂室内环境中的定位精度显著优于传统方法，尤其适用于：1）多房间不规则布局；2）消防喷淋破坏现场；3）化学证据降解等情况。该方法首次实现从间接视频信号中提取定量化火源坐标，突破了"视频仅能定性示警"的传统认知。

【Conclusion】
该研究开创性地将光学逆问题求解引入火灾调查，其价值体现在三方面：1）非破坏性检测避免证据链断裂；2）利用现有监控设施无需额外硬件；3）数学模型普适性强，可扩展至其他密闭空间事故调查。未来结合深度学习，有望发展成为智能火灾溯源的标准工具。

这项由ZhiGang Li和Huaqing Song领衔的研究，不仅为公安部重点研发计划（2022JC16）提供了关键技术支撑，更重新定义了视频证据在灾害调查中的价值维度——从单纯的记录载体升级为可计算的时空数据库。正如论文所指出的，当火灾扑灭后物理证据消失时，MSBRL将成为还原真相的"光学指纹"。