CC BY
16
ПОЖАРНАЯ АВТОМАТИКА
Канд. техн. наук, докторант Академии ГПС МЧС России
Ф. В. Демёхин
Канд. техн. наук, доцент Академии ГПС МЧС России
Т. А. Буцынская
Инженер, адъюнкт Академии ГПС МЧС России
С. Ю. Журавлёв
УДК 614.842.4
ПОВЫШЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ ОБНАРУЖЕНИЯ ПОЖАРА НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ОБЪЕКТАХ
Применение традиционных средств обнаружения пожара на значительном числе промышленных объектов, в частности на предприятиях нефтепереработки, в резервуарных парках хранения нефтепродуктов, на сложных технологических установках неэффективно по ряду технико-экономических показателей. В статье рассмотрено разработанное авторами устройство, осуществляющее автоматическое обнаружения пожара по нескольким признакам на основе анализа получаемого с видеокамеры сигнала. В процессе его функционирования на промышленном объекте обеспечиваются одновременно обнаружение и идентификация таких признаков пожара, как пламя, дым, обрушение строительных конструкций, с учетом различных условий освещенности и внешних искажений.
В последние годы в технической литературе значительное внимание уделяется вопросам разработки и применения устройств (программно-аппаратных комплексов, систем) видеодетекции, которые используются для видеомониторинга, обнаружения, идентификации и распознавания объектов и ситуаций, а также обнаружения пожара [1]. Проведенный авторами анализ [2] позволил выявить основные направления разработки таких устройств, которые обнаруживают пожар, но в то же время обладают недостатками, снижающими эффективность их применения.
Примером может служить устройство обнаружения пожара по видеоизображению [3], которое состоит из видеокамеры, блока обработки информации, интерфейса передачи извещений. Принцип его действия основан на анализе изображений по структурной и частотной составляющим видеопоследовательности. Таким образом, оно фактически является детектором активности с программной поддержкой, позволяющей обнаружить пожар. Ограничениями данного устройства являются малый размер контролируемой зоны, узкий динамический диапазон, отсутствие защиты от искажающих факторов окружающей среды, что повышает вероятность ложных срабатываний и не допускает использование данного устройства в качестве пожарного извещателя на промышленных объектах.
В устройстве обнаружения пламени по видеоизображению [4], которое включает в себя видеокамеру, цифровой сигнальный процессор и вспомогательные устройства, принцип работы состоит в выделении на видеоизображении участков, похожих на пламя, и анализ их постоянной и переменной составляющих по специальному алгоритму. Его недостатком является сложность идентификации пламени, которое находится на значительном удалении от камеры, кроме этого высока вероятность ложного срабатывания на открытых технологических площадках, что ограничивает применение рассматриваемого устройства в системе пожарной сигнализации.
В устройстве для обнаружения пожара путем "сравнения образов" [5] осуществляется выделение на анализируемом видеоизображении участков, похожих на пламя, сравнением выделенных фрагментов с базой данных возможных источников искажения, а также моделей реального пламени как по форме, так и по частоте их изменения (флуктуа-циям). Применение данного устройства ограничивают конечное количество хранимых идентификаторов пламени и элементов возмущающих оптических источников, высокие аппаратные требования, сложность программирования для конкретного объекта защиты.
Известно устройство обнаружения дыма по видеоизображению [6], включающее в себя видеопро-
ПОЖАРОВЗРЫВОБЕЗОПАСНОСТЬ 2007 ТОМ 16 №4
цессор и видеонакопитель. Принцип его действия основан на выделении групп пикселей на основе анализа яркостной составляющей и траектории их движения. Применение данного устройства в качестве пожарного извещателя ограничено из-за того, что преобладающим фактором в начальный момент пожара не всегда является дым, кроме того, достаточно высока вероятность ложного срабатывания вследствие конвективных потоков нагретого воздуха от металлических стенок технологических установок и аппаратов в летнее время.
В устройстве обнаружения дыма и тумана [7] проводится анализ отдельных участков (сегментов) по всему видеоизображению в целом. Определение наличия дыма, тумана или тени производится сравнением свойств видеопоследовательности обнаруженных объектов со свойствами опорных изображений, которые генерируются при идеальных условиях окружающей среды. Недостатками такого устройства являются низкая надежность действия в условиях тумана, а также большая инерционность, что снижает достоверность обнаружения пожара.
Наиболее интересной из рассмотренных является система автоматического распознавания объектов и ситуаций [8], содержащая видеокамеру, вычислительное устройство с памятью, подвижную видеокамеру, блок распознавания цели (обнаружения пожара или другой тревожной ситуации) и терминал наблюдения. Выход видеокамеры подключен к входу терминала наблюдения через вычислительное устройство, подвижную видеокамеру, блок распознавания цели. Вычислительное устройство соединено с блоком распознавания цели. Однако в данном устройстве не может быть обеспечена высокая достоверность функционирования в сложных помеховых условиях промышленного объекта, что не позволяет использовать его в системах автоматической пожарной сигнализации и пожаротушения.
Повышение достоверности обнаружения пожара и устранение недостатков, присущих существующим разработкам, могут быть достигнуты при одновременном обнаружении и идентификация таких признаков пожара, как пламя, дым, обрушение строительных конструкций, с учетом различных условий освещенности и внешних искажений. Структурная схема предлагаемого устройства представлена на рисунке.
Устройство работает следующим образом. Цифровой сигнал с видеокамеры 1 поступает на фильтр искажений 2, блок распознавания искажений 3, детектор активности 9 и модуль принятия решений 6. В фильтре 2 происходит очистка сигнала от искажений, вызванных кратковременным появлением в зоне обнаружения летящих целей, вспышек молний и т.п. В блоке 3 происходит распознава-
Устройство для обнаружения пожара на промышленных объектах: 1 — видеокамера; 2 — фильтр искажений; 3 — блок распознавания искажений; 4 — блок анализа фона; 5 — блок обнаружения пожара; 6—модуль принятия решений; 7 — детектор пламени; 8 — детектор дыма; 9 — детектор активности; 10 — блок логический; 11 — блок формирования извещений; 12 — блок архивации
ние искажений, вызванных условиями окружающей среды и погодными условиями, не связанными с пожаром, такими как атмосферные осадки, ветер, туман и т.п. Распознанные искажения учитываются в алгоритме работы детекторов пламени 7 и дыма 8. В детекторе активности 9 происходит обнаружение движения в заданных областях.
Блок анализа фона 4 содержит фотоэлемент для определения условий освещенности объекта и выборарежима"день/ночь". Информация с блока4 учитывается при детекции видеосигнала в блоках 8 и 9.
После фильтра искажений 2 цифровой видеосигнал поступает на детекторы пламени 7 и дыма 8. В блоке 7 происходит анализ всего кадра видеоизображения и выделение на нем светлых зон (сегментов), похожих на пламя. Цветовая интенсивность и переменная составляющая выделенных светлых сегментов анализируются на видеоряде (например, из 8 кадров). При наличии определенного уровня яркости по каждому цветному каналу и флуктуации переменной составляющей определенной частоты осуществляется выдача сигнала о срабатывании детектора пламени 7.
70
ПОЖАРОВЗРЫВОБЕЗОПАСНОСТЬ 2007 ТОМ 16 №4
В блоке 8 происходят анализ всего кадра видеоизображения и выделение на нем темных зон (сегментов), похожих на дым. Векторная скоростная составляющая перемещения темных сегментов анализируется в блоке 8 на видеоряде (например, из 8 кадров). При наличии определенного вектора и скорости переменной составляющей выдается сигнал о срабатывании видеодетектора дыма 8.
В блоке 9 происходит детекция движения на заранее запрограммированных участках изображения. Сигнал о срабатывании детектора активности 9 выдается при наличии интенсивности движения заданного уровня.
На модуль принятия решений 6 поступают сигналы о срабатывании детекторов пламени 7, дыма 8 и активности 9, а также цифровой сигнал с видеокамеры 1 для передачи на пульт наблюдения и архивации (на рисунке не показан). Блоком логическим 10 в соответствии с заданным алгоритмом принимается решение о пожаре (например, при срабатывании двух и более детекторов за определенный промежу-
ток времени или срабатывании одного из детекторов с определенной периодичностью). Затем сигнал о пожаре поступает в блок архивации 12, где по команде с блока 10 он записывается в энергонезависимой памяти и в блок формирования извещений 11. Блок 11 формирует извещения о пожаре и преобразует видеоизображение в пакетную форму для передачи по команде в сигнальную линию.
Разработанное устройство предназначено, главным образом, для использования в системах пожарной сигнализации и пожаротушения для защиты крупных промышленных объектов, в том числе ре-зервуарных парков хранения нефтепродуктов, сложных и крупногабаритных технологических установок на предприятиях нефтепереработки, где применение известных средств обнаружения неэффективно. Оно может быть установлено в труднодоступных местах, в местах без постоянного пребывания людей, а также в обычных условиях для повышения достоверности и уменьшения времени обнаружения пожара.
ЛИТЕРАТУРА
1. Членов А. Н., Фомин В. И., Буцынская Т. А., Демёхин Ф. В. Новые методы и технические средства обнаружения пожара. — М.: Академия ГПС МЧС России, 2007. — 175 с.
2. Членов А. Н., Демёхин Ф. В. Анализ методов обнаружения пожара по видеоизображению // Вестник Академии Государственной противопожарной службы. — 2006. — № 5. — С. 85-93.
3. Pat. № 01/67415А1, WO. Bosch R. Imaging fire detector. Publish. 13.08.2001.
4. Pat. № 6184792, U.S. Privalov G., Privalov D. Early fire detection method and apparatus. Bublish. 06.02.2001.
5. Pat. № 5926280, U.S. Yamagishi Т., Kishimoto M. Fire detection system utilizing relationship of correspondence with regard to image overlap. Publish. 20.08.1999.
6. Pat. № 02/054364 А2, WO. Simens bulding tecnologies. Publish. 11.07.2002.
7. Pat. № 6037976, U.S. Wixon E., Rocky H. Method and apparatus for determining ambient conditions from an image sequence, such as fog, haze or shadows. Publish. 14.03.2000.
8. Пат. № 2268497 С2 G08B 25/00, РФ. Система и способ автоматизированного видеонаблюдения и распознавания объектов и ситуаций. Опубл. 01.2006.
Поступила в редакцию 02.07.07.
ПОЖАРОВЗРЫВОБЕЗОПАСНаСТЬ 2007 ТОМ 16 №4
71
