Обнаружение источника пожара путем анализа видеоизображения

оснащения устанавливается нормативными документами учредителя аварийно-спасательных служб, аварийно-спасательных формирований.

Главная цель управления

Обеспечение эффективного использования сил и средств по спасению людей и выполнению неотложных работ

Выполнение АСДНР в полном объеме, в короткие сроки и с минимальными потерями сил и населения

Основой управления является Решение руководителей местного самоуправления и организаций (председателя КЧС) и указаний вышестоящего органа управления по ГОЧС

Требования к управлению

1

Оперативность Непрерывность Гибкость и твердость

Рис. Управление в ходе ведения АСДНР

Роль управления в ходе ведения аварийных и других неотложных работ на федеральных трассах многогранна и требует высокопрофессиональных качеств от аварийно-спасательных служб, аварийно-спасательных формирований, которые должны находиться в состоянии постоянной готовности в составе дежурной смены, обеспечивающей выполнение задач по предназначению.

ОБНАРУЖЕНИЕ ИСТОЧНИКА ПОЖАРА ПУТЕМ АНАЛИЗА

ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЯ

С.А. Донец, начальник кафедры, к.т.н., Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж

Современные устройства автоматического определения наличия пожара в помещении, такие как детекторы (датчики) дыма и температуры, имеют существенные недостатки, не позволяющие их полноценно использовать во всех типах помещений. Детекторы дыма, как наиболее распространенные, эффективно работают только в небольших помещениях. Однако, в случае открытого пожара в помещениях большого размера, таких как концертные залы, их применение не столь эффективно, поскольку, необходимая концентрация дыма для срабатывания датчика в помещении большого размера может и не достигаться. То же самое можно утверждать об открытых пожарах. Детекторы тепла в больших помещениях, также не всегда является эффективными, поскольку для срабатывания детектора требуется сравнительно близкое его расположение к источнику пожара [1, 2].

Работа детекторов, основанных на анализе кадров полученных с видеокамеры более эффективна по следующим параметрам:

- не зависит от размеров помещений;

- с момента возникновения открытого огня до срабатывания детектора проходит меньшее время по сравнению с детекторами дыма и тепла;

- один детектор на основе камеры может контролировать большую площадь, чем несколько обычных детекторов;

- детекторы, основанные на анализе видео, перспективны для использования в беспилотных летательных аппаратах (мониторинг пожарной обстановки), в специализированной робототехнике.

Так как пламя, это комплексный визуальный феномен, то необходимо учитывать различные особенности и свойства пламени как физического явления. Пламя имеет достаточно большое число различных признаков, таких как цвет, изменчивость (динамичность), форма, поведение возникающего вместе с пламенем дыма и другие [3-5].

Идея заключается в том, что оптимально подобранная комбинация различных подходов, каждый из которых позволяет с высокой точностью определять конкретный признак пламени, должна с высокой вероятностью определять наличие пламени на видеокадрах, получаемых с камеры датчика. Основными признаками могут являться цвет и изменчивость. Хотя для повышения вероятности точного определения источника возгорания можно использовать и другие признаки.

Перспективным направлением научного исследования может стать разработка алгоритмов обнаружения источника возгорания путем анализа видеоизображения.

Список использованной литературы

1. Цифровая обработка видеоизображений / А.А. Лукьяница, А.Г. Шишкин. - М.: «АЙ-ЭС-ЭС Пресс», 2009.-518 с.

2. Компьютерное зрение. Современный подход.: Пер. с англ. - М.: Изд. дом «Вильямс», 2004. - 928 с.: ил. - Парал. тит. англ.

3. Nicholas True, Computer Vision Based Fire Detection. San Diego: University of California, 2009.

4. Chan A. and Vasconcelos N. Classifying vide with kernel dynamic textures. Computer Vision and Pattern Recognition, 2007. CVPR 07. IEEE Conference, pages 1-6, June 2007. 3, 5

5. Cock K.D., Moor B.D. Subspace angles between linear stochastic models. In Proc. the 39th IEEE Conference on Decision and Control, pages 1561-6, 2000. 4.