ВИДЕОКАМЕРА ДЛЯ РАННЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ ПРИРОДНОГО ПОЖАРА

Область техники, к которой относится полезная модель
Полезная модель относится к области видеонаблюдения, преимущественно открытых пространств, с контролем пожарной опасности, а конкретно к видеокамерам для раннего обнаружения природного пожара, включающим корпус, в котором расположен поворотный механизм, на котором закреплены матрица захвата изображения и объектив, при этом поворотный механизм имеет возможность вращения относительно вертикальной оси и наклона и снабжен угломерно-азимутным измерителем, соединенным с контроллером управления поворота и наклона матрицы захвата изображения, причем угломерно-азимутным измеритель и матрица захвата изображения соединены с блоком передачи данных на удаленный пульт наблюдения и может быть использована для выявления лесных пожаров при наблюдении с высотных сооружений.
В данном описании используются следующие термины:
высотное сооружение – здание, вышка, любое сооружение, высотой намного превосходящее высоту окружающих объектов, позволяющее производить наблюдение окружающего рельефа местности;
вертикаль – направление параллельное силе тяжести;
горизонталь – направление, перпендикулярное силе тяжести;
угол наклона – угол между осью поворота видеокамеры и вертикалью;
азимутальный угол видеокамеры – угол ориентации видеокамеры относительно направления на север;
расчетная линия горизонта – линия горизонта, которая вычисляется по базе данных карт высот рельефа по известной высоте расположения видеокамеры;
пригоризонтный – находящийся вблизи линии горизонта (так как речь идет об определении пожаров, то пожары могут определяться в ближней зоне, и в отличие от нее – в дальней, около горизонта);
природный пожар - неконтролируемый процесс горения, стихийно возникающий и распространяющийся в природной среде, подразделяются на лесные и степные пожары;
векторный вид – кодирование изображений путем задания координат векторов, соответствующих узлам нарисованных объектов;
текстовый вид - кодирование изображений путем задания координат в текстовом виде, соответствующих узлам нарисованных объектов.
Уровень техники
Известна из уровня техники видеокамера для раннего обнаружения природного пожара, включающая корпус, в котором расположен поворотный механизм, на котором закреплены матрица захвата изображения и объектив, при этом поворотный механизм имеет возможность вращения относительно вертикальной оси и наклона и снабжен угломерно-азимутным измерителем, соединенным с контроллером управления поворота и наклона матрицы захвата изображения, причем угломерно-азимутным измеритель и матрица захвата изображения соединены с блоком передачи данных на удаленный пульт наблюдения, см. описание к патенту на изобретение № 2486594, опубликовано в 2013 году.
Данное устройство является наиболее близким по технической сущности к заявленной полезной модели и взято за прототип к предлагаемой полезной модели.
Недостатком данного устройства является то, что оно непрерывно получает изображения местности и непрерывно передает их на удаленный пульт наблюдения (сервер), на котором и производится обработка видеоизображения.  Так как леса и поля занимают огромные площади (особенно в нашей стране), то для мониторинга местности используются десятки и сотни видеокамер. Когда каждая из них непрерывно передает данные на удаленный пульт наблюдения, ему приходится обрабатывать огромный массив данных, что приводит к тому, что скорость обнаружения природного пожара падает и падает скорость реагирования на пожар. При этом скорость реагирования очень важна, так как короткий период времени могут сгореть большие площади леса.
Для правильного распознавания признаков дыма и/или огня от природного пожара необходимо передавать поток данных в несжатом виде, так как при передачи его в сжатом виде на удаленный сервер, соответствующий удаленному пульту наблюдения, резко снижается возможности для анализа изображения и  правильного распознавания ранних признаков дыма и/или огня от природного пожара.
Таким образом, проблемой, на решение которой направлено настоящее решение является большая нагрузка на удаленный сервер, производящий множество вычислительных операций для определения природного пожара, так как на него непрерывно поступают несжатые данные от множества видеокамер.
Раскрытие полезной модели
Опирающаяся на это оригинальное наблюдение настоящая полезная модель, главным образом, имеет цель предложить видеокамеру для раннего обнаружения природного пожара, включающую корпус, в котором расположен поворотный механизм, на котором закреплены матрица захвата изображения и объектив, при этом поворотный механизм имеет возможность вращения относительно вертикальной оси и наклона и снабжен угломерно-азимутным измерителем, соединенным с контроллером управления поворота и наклона матрицы захвата изображения, причем угломерно-азимутный измеритель и матрица захвата изображения соединены с блоком передачи данных на удаленный пульт наблюдения, позволяющую как минимум сгладить указанный выше недостаток, а именно обеспечить возможность снижения нагрузки удаленный пульт наблюдения за счет передачи сжатого потока изображений и результатов обработки признаков дыма и/или огня от природного пожара, что и является поставленной технической задачей настоящей полезной модели.
Для достижения этой цели матрица захвата изображения соединена с модулем анализа изображений, выполненным с возможностью определения признаков дыма и/или огня от природного пожара, соединенным с модулем сжатия потока изображений, вход которого подключен к выходу модуля анализа изображений, а выход подключен к блоку передачи данных на удаленный пульт наблюдения, при этом модуль анализа изображений выполнен с возможностью передачи результатов обработки признаков дыма и/или огня от природного пожара на блок передачи данных на удаленный пульт наблюдения.
Благодаря таким выгодным характеристикам появляется возможность непосредственно в самой видеокамере осуществлять распознавание данных и отправлять на удаленный пульт наблюдения сжатый видеосигнал и дополнительно сигнал, который содержит информацию о природном пожаре, то есть тот, который содержит только результаты обработки признаков дыма и/или огня от природного пожара.
Существует возможный вариант исполнения полезной модели, в котором модуль анализа изображений включает в себя блок анализа ближнего дыма.
Благодаря такой выгодной характеристике появляется возможность анализировать отдельно ближние дымы, так как алгоритмы анализа ближних дымов основаны на поиске движения в кадре, определенного цвета и поведения.
Существует вариант исполнения полезной модели, в котором модуль анализа изображений включает в себя блок анализа пригоризонтного дыма.
Благодаря такой выгодной характеристике появляется возможность анализировать отдельно пригоризонтные дымы, так как алгоритмы анализа ближних дымов другие, не основаны на поиске движения в кадре, и определенного цвета - пригоризонтные дымы по цвету совпадают с облаками.
Существует возможный вариант исполнения полезной модели, в котором модуль анализа изображений выполнен с возможностью передачи результатов обработки признаков дыма и/или огня от природного пожара в векторном или текстовом виде.
Благодаря такой выгодной характеристике появляется возможность дополнительной (кроме передачи сжатого видеосигнала) передачи результатов обработки признаков дыма и/или огня от природного пожара в векторном или текстовом виде. Ясно, что передача такого сигнала не приводит увеличению потока передаваемых данных, так как по сравнению с видеоданными, текстовые или векторные данные занимают объем, на порядки меньший.
Совокупность существенных признаков предлагаемой полезной модели неизвестна из уровня техники для устройств аналогичного назначения, что позволяет сделать вывод о соответствии критерию «новизна» для полезной модели.
Краткое описание чертежей
Другие отличительные признаки и преимущества полезной модели ясно вытекают из описания, приведенного ниже для иллюстрации и не являющегося ограничительным, со ссылками на прилагаемые рисунки, на которых:
фиг. 1 схематично изображает функциональную схему видеокамеры для раннего обнаружения природного пожара, согласно полезной модели,
фиг. 2 изображает этапы функционирования видеокамеры для раннего обнаружения природного пожара, согласно полезной модели.
Согласно фиг. 1 видеокамера для раннего обнаружения природного пожара включает корпус 1, в котором расположен поворотный механизм 2, на котором закреплены матрица 3 захвата изображения и объектив 4. Поворотный механизм 2 имеет возможность вращения относительно вертикальной оси 5 и наклона относительно горизонтальной оси 6 и снабжен угломерно-азимутным измерителем 7, соединенным с контроллером 8 управления поворота и наклона матрицы 3 захвата изображения. Угломерно-азимутным измеритель 7 и матрица 3 захвата изображения соединены с блоком 9 передачи данных на удаленный пульт наблюдения 10.
Матрица 3 захвата изображения соединена с модулем 11 анализа изображений, выполненным с возможностью определения признаков дыма и/или огня от природного пожара, соединенным с модулем 12 сжатия потока изображений, вход которого подключен к выходу модуля анализа изображений, а выход подключен к блоку 9 передачи данных на удаленный пульт наблюдения 10.
Модуль 11 анализа изображений выполнен с возможностью передачи результатов обработки признаков дыма и/или огня от природного пожара на блок передачи данных на удаленный пульт наблюдения
Блок передачи 9 передачи данных на удаленный пульт наблюдения 10 может передавать сигналы по радиоканалу или, например, по сети интернет.
Модуль 11 анализа изображений преимущественно включает в себя блок 13 анализа ближнего дыма.
Модуль 11 анализа изображений преимущественно включает в себя блок 14 анализа пригоризонтного дыма.
На фиг. 1 также обозначены:
15 - высотное сооружение,
g - вектор силы тяжести.
Видеокамера может иметь противотуманный фильтр и блок очистки объектива/купола от дождевых капель. На фигурах не показаны.
Осуществление полезной модели
Видеокамеру для раннего обнаружения природного пожара используют следующим образом. Приводится не ограничивающий применения полезной модели пример использования. Согласно фиг. 2:
Этап А1. Установка. Устанавливают на высотном сооружении  видеокамеру, имеющую поворотный механизм 2, на котором закреплены матрица 3 захвата изображения и объектив 4.
Этап А2. Привязка. Определяют точные координаты видеокамеры и высоту ее подвеса. Координаты видеокамеры уточняют по нескольким источникам ортофотопланов – «Гугл»-карты, «Яндекс»-карты и т.д. Таким образом, становится возможным привязать координаты установки видеокамеры – до метра.
Этап А3. Коррекция угла поворота. Рассчитывают поправку азимута поворота видеокамеры относительно направления на север путем сопоставления направления на видимый ориентир.
Этап А4. Коррекция угла наклона. Рассчитывают поправку угла наклона видеокамеры относительно линии горизонта.
Этап А5. Съемка. Производят съемку территории путем последовательного поворота поворотной платформы вокруг вертикальной оси. Для этого определяют оптимальный по времени прохождения маршрута патрулирования территории и достаточности времени на анализ сцены угол обзора, например: 6 градусов по горизонтали и 10-12 мин на полный оборот камеры вокруг своей оси. При этом на анализ сцены в каждой точке остановки приходится от 10 до 15 с.
Этап А6. Анализ изображений.
С помощью модуля 11 анализа изображений, выполненным с возможностью определения признаков дыма от природного пожара, производят анализ полученного изображения.
Для этого разделяют наблюдаемую сцену на секции:
над горизонтом (в этой зоне есть облака и в этой области распознавание не производится),
пригоризонтная зона (расстояния от точки установки камеры от 8 до 12 км),
ближняя зона (от 1 до 8 км).
Этап А61. В ближней зоне производят распознавание с помощью блока 13 анализа ближнего дыма. Здесь работает классический алгоритм – достаточно информации о движении в кадре.
Этап А62. В анализируемой пригоризонтной области производят распознавание с помощью блока 13 анализа пригоризонтного дыма. Для этого, например, строят в анализируемой пригоризонтной области изолинии, огибающие объединенные по цвету, яркости и контрастности пикселы изображения в сегменты. Линии, очерчивающие такие сегменты, и есть изолинии (линии между областями с похожим цветом, яркостью и контрастом). Из множества изолиний выбирают изолинию с наибольшей длиной, содержащую участок с наибольшим отклонением от линии горизонта, который существенно меньшей длины по горизонтальному измерению, чем линия горизонта. Проводят анализ пикселов в области кадра, ограниченной участком выбранной изолинии с наибольшим отклонением от равного удаления от линии горизонта на предмет схожести по цвету с дымом. При наличии отклонения участка изолинии от равного удаления от линии горизонта фиксируют возможность природного пожара в месте, соответствующем указанному, а при наличии изолинии, повторяющей форму горизонта, фиксируют отсутствие природного пожара в пригоризонтной области.
Этап А7. Сжатие и передача распознанного изображения.
Изображение всегда подвергается сжатию при помощи модуля 12 и в сжатом виде передается с помощью блока 9 на удаленный пульт 10. Именно это существенно снижает нагрузку на оборудование удаленного пульта и снижает требования к каналам передачи данных.
Но так как нельзя на удаленном пульте качественно произвести распознавание признаков, соответствующих возможности природного пожара, так как видеосигнал передается сжатым, то для этого дополнительно передают результаты анализа данных с самого устройство. То есть при возникновении ситуации, когда распознаны признаки, соответствующие возможности природного пожара, модуль 11 анализа изображений формирует данные, соответствующие результатам обработки признаков дыма и/или огня от природного пожара, и именно они и передаются через блок 9 передачи данных на удаленный пульт наблюдения 10.
Приведенные варианты осуществления полезной модели являются примерными и позволяют добавлять новые варианты или модифицировать описанные без потери возможности раннего обнаружения природного пожара.
Промышленная применимость
Видеокамера для раннего обнаружения природного пожара может быть осуществлена специалистом на практике и при осуществлении обеспечивает реализацию заявленного назначения. Возможность осуществления на практике следует из того, что для каждого признака, включенного в формулу полезной модели на основании описания, известен материальный эквивалент, что позволяет сделать вывод о соответствии критерию «промышленная применимость» для полезной модели и критерию «полнота раскрытия» для полезной модели.
В соответствии с предложенным решением заявителями был изготовлен опытный образец видеокамеры для раннего обнаружения природного пожара, которая была выполнена на основе сетевой купольной PTZ камеры AXIS.
Испытания опытного образца показали, что становится возможным обеспечить распознавание изображений от матрицы на предмет наличия признаков природного пожара (следов дыма), и передавать на удаленный пульт наблюдения сжатый сигнал, и тот, который содержит информацию о признаках пожара в случае появления таковых, а также информацию об угле наклона и азимутальном угле матрицы видеокамеры.
Все это, в конечном счете, обеспечивает выполнение достигаемого технического результата – возможность снижения нагрузки на удаленный пульт наблюдения за счет передачи сжатого потока изображений и результатов обработки признаков дыма и/или огня от природного пожара.
Пример.
Полученные параметры передаваемого сигнала после его «сжатия»:
H.264 8 к/с GOP 32 с 30% сжатием опорного кадра:
D1 (704*576) - 300 Кбит/с
720p (1280*720) - 512 Кбит/с
1080p (1920*1080) - 800 Кбит/с
Проверено, что при таких характеристиках на глаз картинка не «разваливается» и легко читается, при этом скорости передачи невысокие, что позволяет существенно экономить на услугах связи.
Для сравнения – для обработки видео на стороне сервера надо передавать опорные кадры без сжатия, то есть H.264, это кадров в секунду 8 и GOP 32, но без сжатия каждого отдельного кадра, что дает следующие параметры передачи данных:
720p (1280*720) – 8192 Кбит/с
Скорости потоков указаны для нормальной освещенности (ночью много цифровых шумов, значит больше движения, значит растет нагрузка) и при скорости ветра 1-3 м/с (при больших скоростях ветра лес больше двигается).
Видно, что различие составляет 10-30 раз.