ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК
ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Print ISSN: 1727-2769    Online ISSN: 2658-3747
English | Русский

Последний выпуск
№3(40) июль-сентябрь 2018

АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ СИСТЕМЫ РАННЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ

Выпуск № 4 (25) октябрь - декабрь 2014
Авторы:

Васюков Василий Николаевич,
Зайцева Анна Юрьевна
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1727-2769-2014-4-57-69
Аннотация
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.
Ключевые слова: лесные пожары, раннее обнаружение, видеомониторинг, дымовое облако, сегментация, выравнивание фона, имитационное моделирование

Список литературы
  1. Wildfire smoke detection using computational intelligence techniques enhanced with synthetic smoke plume generation / R.D. Labati, A. Genovese, V. Piuri, F. Scotti // Systems, Man, and Cybernetics. – 2013. – Vol. 43, iss. 4. – P. 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. – P. 160–175. – doi: 10.1016/j.inffus.2009.12.003.
  3. Васюков В.Н., Подовинников А.Н., Васюков В.В. Программное обеспечение диспетчерского пункта видеосистемы обнаружения лесных пожаров // Сборник научных трудов НГТУ. – 2007. – № 3 (49). – С. 69–74.
  4. Васюков В.Н., Бондаренко В.В. Архитектура программно-аппаратного комплекса автоматизированного обнаружения лесных пожаров // Современные проблемы радиоэлектроники: сборник научных трудов Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых и студентов, посвященной 117 годовщине Дня радио, г. Красноярск, 3–4 мая 2012 г. – Красноярск: Изд-во СФУ, 2012. – С. 197–201.
  5. Бондаренко В.В., Васюков В.В. Программно-аппаратный комплекс автоматизированного обнаружения лесных пожаров // Материалы XI международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения АПЭП-2012», Новосибирск, 2–4 октября 2012 г. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2012. – Т. 2. – С. 59–64.
  6. Vasyukov V., 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, August 22–24, 2011. – Harbin, China, 2011. – P. 844–847. – doi: 10.1109/IFOST.2011.6021152.
  7. Васюков В.Н. Контрастное обнаружение объектов неопределенной формы на сложном фоне // Доклады Академии наук высшей школы Российской Федерации. – 2012. – № 1 (18). – С. 61–68.
  8. Васюков В.Н., Бондаренко В.В. Адаптивный выбор порога при контрастном обнаружении объектов неопределенной формы на неровном фоне // Доклады Академии наук высшей школы Российской Федерации. – 2013. – № 2 (21). – С. 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. – P. 59–62. – doi: 10.1109/EDM.2013.6641941.
  10. Васюков В.Н., Зайцева А.Ю. Предварительная обработка изображения для контрастного обнаружения объекта неопределенной формы на сложном фоне // Сборник научных трудов НГТУ. – 2013. – № 1 (71). – С. 65–71.
  11. Petrou M., Sevilla P.G. Image processing: dealing with texture. – Chichester, England: John Wiley & Sons, 2006. – P. 527–528.
  12. Васюков В.Н. Бинарная гиббсовская модель текстуры для анализа и сегментации изображений // Доклады Академии наук высшей школы Российской Федерации. – 2005. – № 2 (5). – С. 81–93.
  13. Canny J. Computational approach to edge detection // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1986. – Vol. PAMI–8, iss. 6. – P. 679–698. – doi: 10.1109/TPAMI.1986.4767851.
  14. Зайцева А.Ю., Васюков В.Н. Алгоритм сегментации изображений для системы противопожарного мониторинга // Современные проблемы радиоэлектроники: сборник научных трудов Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых и студентов, посвященной 119 годовщине Дня радио, Красноярск, 6–8 мая 2014 г. – Красноярск: Изд-во СФУ, 2014. – C. 165–170.
  15. Vasyukov V.N., Zaitseva A.Y. Image analysis algorithms for forest fire monitoring systems // 12th International Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE–2014). – Novosibirsk: NSTU Publ., 2014. – Vol. 1. – P. 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, June 23–29, 2008. – Novosibirsk; Tomsk, 2008. – P. 369–370. – doi: 10.1109/IFOST.2008.4602977.
Просмотров: 825