PROCEEDINGS OF THE RUSSIAN HIGHER SCHOOL
ACADEMY OF SCIENCES

Abstract
Предлагаются некоторые алгоритмы анализа изображений, предназначенные для применения в программном обеспечении систем противопожарного видеомониторинга лесных массивов, а также алгоритмы предварительной обработки изображений, направленной на повышение эффективности таких систем. Основными являются алгоритм контрастного обнаружения объектов неопределенной формы на более темном неровном фоне, а также алгоритм обнаружения движения, основанный на сравнении соседних изображений одного и того же участка местности. Эти алгоритмы предназначены для обнаружения дымовых облаков, являющихся первыми признаками начинающегося лесного пожара. Для повышения эффективности этих алгоритмов предложены алгоритмы предварительной обработки изображений, а именно алгоритм выравнивания яркости фона, алгоритм сегментации изображения на зоны, занятые небом и лесом, а также алгоритм геометрического преобразования изображения с целью частичной компенсации перспективных искажений. Алгоритм выравнивания фона основан на принципах математической морфологии. При сегментации изображения на зоны, занятые небом и лесом, учитываются признак яркости, морфологический спектр бинаризованного изображения и признак удаленности от горизонтальных границ изображения. Дальнейшее развитие исследований предполагается в направлении разработки методов оценивания характеристик систем раннего обнаружения лесных пожаров путем имитационного динамического моделирования изображений дымовых облаков на фоне леса.

References

1. Labati R.D., Genovese A., Piuri V., Scotti F. Wildfire smoke detection using computational intelligence techniques enhanced with synthetic smoke plume generation. Systems, Man, and Cybernetics, 2013, vol. 43, iss. 4, pp. 1003–1012. doi: 10.1109/TSMCA.2012.2224335
2. Šerić L., Stipaničev D., Štula M. Observer network and forest fire detection. Information Fusion, 2011, vol. 12, iss. 3, pp. 160–175. doi: 10.1016/j.inffus.2009.12.003
3. Vasyukov V.N., Podovinnikov A.N., Vasyukov V.V. Programmnoe obespechenie dispetcherskogo punkta videosistemy obnaruzheniya lesnykh pozharov [Software for the control centre of early forest fire detection videosystem]. Sbornik nauchnyh trudov NGTU – Transaction of Scientific Papers of Novosibirsk State Technical University, 2007, no. 3 (49), pp. 69–74.
4. Vasyukov V.N., Bondarenko V.V. [Forest fire automated detection hardware and software suite architecture]. Sbornik nauchnykh trudov Vserossiiskoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii molodykh uchenykh i studentov "Sovremennye problemy radioelektroniki" [Collection of scientific works of Russian scientific and technical conference of young scientists and students "Modern problems of radioelectronics"], 3–4 May 2012, Krasnoyarsk, SFU Publ., 2012, pp. 197–201.
5. Bondarenko V.V., Vasyukov V.N. [Forest fire automated detection hardware and software suite]. Materialy XI mezhdunarodnoi konferentsii "Aktual'nye problemy elektronnogo priborostroeniya APEP–2012" [Proceedings of 11th International Conference "Actual Problems of Electronics Instrument Engineering APEIE–2012"], Novosibirsk, 2012, vol. 2, pp. 59–64.
6. Vasyukov V.N., Kalennikova E. [An adaptive procedure of smoke and background discrimination in the early fire detection video system]. Proceedings of the 6th International Forum on Strategic Technology IFOST 2011, Harbin, China, August 22–24, 2011, pp. 844–847. doi: 10.1109/IFOST.2011.6021152
7. Vasyukov V.N. Kontrastnoe obnaruzhenie ob"ektov neopredelennoi formy na slozhnom fone [Contrast detection of indefinite form objects at composite background images]. Doklady Akademii nauk vysshei shkoly Rossiiskoi Federatsii – Proceedings of the Russian higher school Academy of sciences, 2012, no. 1 (18), pp. 61–68.
8. Vasyukov V.N., Bondarenko V.V. Adaptivnyi vybor poroga pri kontrastnom obnaruzhenii ob"ektov neopredelennoi formy na nerovnom fone [Adaptive thresholding for contrast detection of shapeless objects against uneven background]. Doklady Akademii nauk vysshei shkoly Rossiiskoi Federatsii – Proceedings of the Russian higher school Academy of sciences, 2013, no. 2 (21), pp. 34–45.
9. Bondarenko V.V., Vasyukov V.N. Adaptive thresholding for contrast detection of objects of indefinite form. Proceedings of 14 International Conference of Young Specialists on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices (EDM 2013), Altai, Erlagol, 1–5 July 2013, Novosibirsk, NSTU Publ., 2013, pp. 59–62. doi: 10.1109/EDM.2013.6641941
10. Vasyukov V.N., Zaitseva A.Yu. Predvaritel'naya obrabotka izobrazheniya dlya kontrastnogo obnaruzheniya ob"ekta neopredelennoi formy na slozhnom fone [Image preprocessing for contrast detecting an object of indefinite form on the complex background]. Sbornik nauchnyh trudov NGTU – Transaction of Scientific Papers of Novosibirsk State Technical University, 2013, no. 1 (71), pp. 65–71.
11. Petrou M., Sevilla P.G. Image processing: dealing with texture. Chichester, England, John Wiley & Sons, 2006, pp. 527–528.
12. Vasyukov V.N. Binarnaya gibbsovskaya model' tekstury dlya analiza i segmentatsii izobrazhenii [Binary Gibbs model of texture for image analysis and segmentation]. Doklady Akademii nauk vysshei shkoly Rossiiskoi Federatsii – Proceedings of the Russian higher school Academy of sciences, 2005, no. 2 (5), pp. 81–93.
13. Canny J. A Computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1986, vol. PAMI–8, iss. 6, pp. 679–698. doi: 10.1109/TPAMI.1986.4767851
14. Zaitseva A.Yu., Vasyukov V.N. [Image segmentation algorithm for forest fire video monitoring system]. Sbornik nauchnykh trudov Vserossiiskoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii molodykh uchenykh i studentov "Sovremennye problemy radioelektroniki" [Collection of scientific works of Russian scientific and technical conference of young scientists and students "Modern problems of radioelectronics"], 6–8 May 2014, Krasnoyarsk, SFU Publ., 2014, pp. 165–170.
15. Vasyukov V.N., Zaitseva A.Yu. Image analysis algorithms for forest fire monitoring systems. Proceedings of 12th International Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE–2014), Novosibirsk, NSTU Publ., 2014, vol. 1, pp. 327–331.
16. Vasyukov V.N., Podovinnikov A.N. Simulating 2D images of smoke clouds for the purpose of fire detection algorithms adjustment. Proceedings of the Third International Forum on Strategic Technology IFOST 2008, Novosibirsk, Tomsk, June 23–29 2008, pp. 369–370. doi: 10.1109/IFOST.2008.460297

Просмотров аннотации: 2049
Скачиваний полного текста: 1274
Просмотров интерактивной версии: 0