О влиянии формы объектов на надежность их обнаружения в задачах предотвращения чрезвычайных ситуаций на магистральных трубопроводах Текст научной статьи по специальности «Медицинские технологии»

УДК 004.056

В.С. Ляховский, V.S. Lyakhovskiy, e-mail: [email protected] Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия, г. Омск, Россия Siberian state automobile and highway academy, Omsk, Russia

О ВЛИЯНИИ ФОРМЫ ОБЪЕКТОВ НА НАДЕЖНОСТЬ ИХ ОБНАРУЖЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА МАГИСТРАЛЬНЫХ ТРУБОПРОВОДАХ

INFLUENCE OF THE OBJECT'S FORM ON THE DETECTION RELIABILITY IN TASKS OF ACCIDENTS PREVENTION ON THE MAIN PIPELINES

Приведены результаты вычислительных экспериментов, показывающие зависимость плотности ложных решений от вида корреляционной функции флуктуаций помех, ее параметров и формы согласованного фильтра, настроенного на искомый объект. Сделан вывод о возможности улучшения эффективности обнаружения на зашумленном фоне.

The results of computational experiments showing the dependence of the false solutions density from the type of noise correlation function, its parameters, and the shape of the matched filter tuned to the sought for object are presented. Conclusion made about the possibility of improving the detection effectiveness on the noise background.

Ключевые слова: видеоаналитика, цель, динамический фон, признаки цели, обнаружение, распознавание, информативность признаков, форма цели, адаптивный порог

Keywords: video analytics, purpose, dynamic background, features of the target, detection, recognition, information value of the signs, shape of the target, adaptive threshold

Российская федерация располагает наиболее протяженными трубопроводными коммуникациями, половина всех прорывов в мире (или более 20 тысяч ежегодно) происходит в

РФ [1], несанкционированный отбор нефтепродуктов оценивается более чем в 3% транспортируемого продукта [2]. В таких условиях остро встает вопрос о поисках путей снижении потерь нефтепродукта.

Один из способов контроля состояния продуктопровода - периодический осмотр с использованием беспилотной авиации. Используемые при таком подходе алгоритмы проверки состояния трассы обладают существенным недостатком - высокой вероятностью пропуска цели: незаконные вторжения в трубопровод тщательно маскируются, а следы утечек можно обнаружить невооруженным глазом только по прошествии длительного времени с момента аварии. При анализе существующих на данный момент публикаций было отмечено, что при разработке алгоритмов обнаружения объектов крайне редко поднимается вопрос о значимости таких критериев, как «форма объекта» и «корреляционная функция поля». Исследования в данной области могут значительно ускорить прогресс в разработке более совершенных алгоритмов обнаружения.

Для решения обозначенных выше вопросов был проведен вычислительный эксперимент. В качестве тестового материала использованы изображения случайных полей с заданными корреляционными функциями. Примеры смоделированных изображений приведены на рис.1.

Рис. 1. Примеры смоделированных случайных полей

Для каждого поля рассчитывался радиус корреляции Тк. Смоделированные поля преобразованы в другие путем интегрирования в границах апертур (согласованных с искомым объектом пространственных фильтров) значений поля в каждой его точке (в порядке стандартной телевизионной развертки). В качестве примера на рис. 2 приведены изображения исходного и преобразованного полей.

а) б)

Рис. 2. Пример исходного поля до (а) преобразования апертурой вида «стенка» и после (б).

Для установления зависимости между плотностью ложных решений и формой обнаруживаемого объекта используем показатель «форма объекта», описанный в [3]:

В = л!ья / 5о ,

где Ь - периметр по контуру объекта; Я = 0,5(Яе + Яо ) - средний радиус, определяемый по радиусам вписанной в контур ( Яе ) и описанный вокруг него ( Яо ) окружностей; 5о - площадь объекта. Всего в эксперименте было использовано 7 различных форм объектов, наиболее похожих на фрагменты реальных целей («круг», «квадрат», «правильный треугольник», «угол», «крест», «стенка», «врезка»).

Представим плотность ложных выбросов

2К' 5 К " — •

где К ' - число ложных выбросов, превышающих уровень среднеквадратичного отклонения флуктуаций поля; 5а и 5п - площади апертуры и анализируемого поля соответственно.

Фрагменты вычислительного эксперимента, отражающие зависимость Клв от вида корреляционной функции, ее параметров и формы обнаруживаемых объектов, иллюстрируются рис. 3.

Рис. 3. График плотности ложных выбросов для преобразованного апертурой вида «квадрат» поля с корреляционной функцией

sin(p ^¡х2 + у 2 )

X(х,у) = — у " -; 1 - р=0,75; 2 - p=0,5; 3 - p=0,25 pV х 2 + у 2

Результаты вычислительных экспериментов позволили построить регрессионные зависимости плотности ложных выбросов от перечисленных выше характеристик для многих видов случайных полей. Например, для поля с корреляционной функцией

X (х, у) = exp(-p д/х2 + у2 ) такая зависимость имеет вид

11- log p + log (s /(яr2))

K лв =--2-V^-— , (1)

0,25B2

Наличие уравнений вида (1) для встречающихся полей в поле зрения видеоаналитической системы беспилотного летательного аппарата (БПЛА) открывает перспективу повышения ее эффективности через определение вида корреляционной функции наблюдаемого поля с оценкой ее параметров и определения плотности ложных выбросов Клв по формулам вида (1) с последующей корректировкой порога принятия решений, например, на основе стратегии Неймана-Пирсона.

Библиографический список

1. Половина всех прорывов нефтепроводов в мире происходит в РФ - Гринпис [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ria.ru/science/20121210/914217090.html. -14.02.2014

2. Епифанцев, Б. Н. Предупреждение чрезвычайных ситуаций на магистральных продуктопроводах: в 2 ч. Ч. 1: Обнаружение несанкционированных вторжений в охранную зону продуктопровода / Б. Н.Епифанцев, А. А. Пятков. - Омск : СибАДИ, 2013. - 122 с.

3. Живичин, А. Н. Дешифрирование фотографических изображений / А. Н. Живи-чин, В. С. Соколов. - М. : Недра, 1980. - 253 с.