Практическое применение системы обработки и анализа спектрозональных изображений

Одной из областей практического применения разработанной СОАСЗИ является область противодействия чрезвычайным ситуациям, например, пожарам.

Эффективность борьбы с пожарами зависит от раннего обнаружения и определения местоположения очага возгорания.

Развитие современных технологий технического зрения привело к возможности автоматического обнаружения пожаров на цифровых изображениях. Такие системы с помощью различных датчиков получают данные о состоянии окружающей среды и анализируют вероятность наличия пожара путем обнаружения таких опасных визуальных объектов как дым, огонь без участия оператора, и информирует его только в момент принятия окончательного решения о реальной опасности [274].

Лесные пожары можно определять по различным признакам: выбросы газов в атмосферу (NO₂, CO, CH₄, C₂H₂), шлейф от дыма, повышенная температура (температура горения лесных пожаров составляет 800-1000 К) и так далее [275].

Открытое пламя существенно отличается по интенсивности и частоте электромагнитного излучения от фоновой засветки. В ряде случаев пламя имеет флуктуацию в определенном частотном диапазоне и может быть обнаружено датчиком на основе специального алгоритма обработки сигнала. Преимуществом будет возможность контроля больших открытых пространств, технологических установок.

Столб дыма на открытой площади легко может быть обнаружен и распознан по резкому изменению контрастности изображения на большой площади кадра. В данном случае возникают те же трудности, что и в предыдущем случае.

Дым в помещении в начальной стадии пожара, в результате наблюдается задымление в верхней части помещения, то есть постепенное ухудшение видимости изображения, что может быть зарегистрировано обычным телевизионным датчиком, но с применением специального алгоритма, фиксирующего плавное снижение контрастности. Основным возмущающим фактором в данном случае может явиться недостаточная контрастность в помещении в темное время суток, однако эта проблема может быть решена применением метода «опорных сигналов», либо использованием инфракрасных датчиков.

Работа со спектрозональными изображениями, направленная на определение обнаружения лесных пожаров, возможна в видимом и инфракрасном диапазонах [276].

Работа в видимом диапазоне дает возможность точно привязать зону пожара к местности по ориентирам, что позволяет существенно сузить зону поиска активной зоны пожара. Однако в условиях задымленности, высокой облачности или в темное время суток делают работу в видимом диапазоне неэффективной.

Работа в инфракрасном диапазоне позволяет определить зону пожара при сильном задымлении. При открытом пламени зона пожара характеризуется высоким контрастом получаемых изображений, что позволяет определять очаг возгорания.

В связи с этим широкое применение находит комплексирование спектрозональных изображений при решении задач обнаружения лесных пожаров: изображения, полученные в видимом диапазоне, комплексируются с изображениями, обнаруженными в инфракрасном диапазоне [277-280].

Известные методы и разработанные на их основе алгоритмы обработки спектрозональных изображений, которые могут быть применены для обнаружения опасных факторов пожара условно можно разбить на три группы.

К первой группе можно отнести методы с применением опорных изображений, которые были получены до наступления тревожной ситуации при нормальных условиях для различных вариантов освещенности (день, вечер, осадки и др.).

Ко второй группе относятся методы, в которых используется определенный банк данных типовых блоков видеоизображения различных тревожных ситуаций - форма и тип пламени, интенсивность задымления и т.д., а также различных возмущающих факторов, таких как - солнечная засветка, фары движущихся автомобилей, различного рода блики, и др., которые при необходимости, сравниваются с отдельными частями реального изображения.

К третьей группе можно отнести методы, которые анализируют статическую и динамическую составляющие отдельных элементов изображения по яркостной и цветовой составляющим, а также с применением специальных сенсоров ближнего инфракрасного диапазона.

Контурный подход позволяет не рассматривать внутренние точки изображения и тем самым значительно сокращает объем обрабатываемой информации за счет перехода от анализа функции двух переменных к функции одной переменной. Следствием этого является возможность обеспечения работы системы обработки в реальном масштабе времени.

Рассмотрим обобщенные параметры ОЭУ МПИ, входящих в состав СОАСЗИ, предназначенной для решения задачи обнаружения лесных пожаров (таблица 5.3).

Таблица 5.3. Обобщенные параметры ОЭУ МПИ для решения задачи

обнаружения лесных пожаров

5.8.1.