CC BY
43
знаний персонала промышленного предприятия // Прикладные проблемы управления макросистемами / Под ред. Ю.С. Попкова, В.А. Путилова. Т. 39. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - С. 368-375.
ПРИМЕНЕНИЕ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ
ИСТОЧНИКА ПОЖАРА
С.А. Донец, начальник кафедры, к.т.н., Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж
Существующие в настоящее время приборы автоматического определения наличия пожара в помещении, такие как датчики дыма и температуры, имеют некоторые существенные недостатки, не позволяющие их полноценно использовать во всех типах помещений. Например, детекторы дыма, как наиболее распространенные, эффективно работают только в небольших помещениях. В случае открытого пожара в помещениях большого размера, таких как концертные залы, их применение не столь эффективно, поскольку, необходимая концентрация дыма для срабатывания датчика в помещении большого размера может и не достигаться. То же самое можно утверждать об открытых пожарах. Для срабатывания детектора тепла требуется сравнительно близкое его расположение к источнику пожара, поэтому датчики тепла также не всегда эффективны [1, 2].
Используя видеокамеры с высокими техническими характеристиками, проводя анализ кадров, полученных с этих камер можно значительно повысить эффективность и достоверность обнаружения источника пожара, уменьшить процент ложных срабатываний. Можно утверждать, что работа детекторов, основанных на анализе кадров полученных с видеокамеры более эффективна по следующим параметрам:
- контроль помещения различных размеров;
- меньшее время срабатывания детектора по сравнению с детекторами дыма и тепла;
- один детектор на основе камеры может контролировать большую площадь, чем несколько обычных детекторов;
- видеодетекторы перспективны для использования в беспилотных летательных аппаратах (мониторинг пожарной обстановки), в специализированной робототехнике [6].
Кроме того, для повышения эффективности определения источника пожара необходимо учитывать различные особенности и свойства пламени как физического явления. Пламя имеет достаточно большое число различных признаков, таких как цвет, изменчивость (динамичность), форму, поведение возникающего вместе с пламенем дыма и другие [3-5].
Имея оптимально подобранную комбинацию различных подходов, каждый из которых позволяет с высокой точностью определять конкретный признак пламени, можно с высокой вероятностью определять наличие пламени на
видеокадрах, получаемых с камеры датчика. Основными признаками могут являться цвет и изменчивость. Хотя для повышения вероятности точного определения источника возгорания можно использовать и другие признаки [7].
Направлением научного исследования может стать применение информационных технологий, разработка алгоритмов для обнаружения источника возгорания путем анализа видеоизображения.
Список использованной литературы
1. Цифровая обработка видеоизображений/А.А. Лукьяница, А.Г. Шишкин. - М.: «АЙ-ЭС-ЭС Пресс», 2009. - 518 с.
2. Компьютерное зрение. Современный подход.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. - 928 с.: ил. - Парал. тит. англ.
3. Nicholas True, Computer Vision Based Fire Detection. San Diego: University of California, 2009.
4. Chan A. and Vasconcelos N. Classifying vide with kernel dynamic textures. Computer Vision and Pattern Recognition, 2007. CVPR 07. IEEE Conference, pages 16, June 2007. 3, 5.
5. Cock K.D., Moor B.D. Subspace angles between linear stochastic models. In Proc. the 39th IEEE Conference on Decision and Control, pages 1561-6, 2000. 4.
6. Денисов М.С. Алгоритм обнаружения источника возгорания с использованием видеоматериалов / С.А. Донец, А.В. Калач. - Технологи гражданской безопасности. 2015. - Т.12. - № 4(46). - С. 74-77.
7. Донец С.А. Обнаружение источника пожара путем анализа видеоизображения / С.А. Донец. - Проблемы обеспечения безопасности при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. 2015. - Т.2. - № 1(4). - С.37-38.
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ СИНТЕЗА КОМПЛЕКСА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗАЩИЩЕННОСТИ ФЕДЕРАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА КРИТИЧЕСКИ ВАЖНЫХ ОБЪЕКТОВ
В.С. Зарубин, профессор, д.т.н., профессор,
З.К. Глазунова, адъюнкт, Воронежский институт МВД России, г. Воронеж
Формирование методического аппарата для решения задачи синтеза комплекса показателей защищенности информационных ресурсов федеральной системы мониторинга (ФСМ) структурно согласованного с используемыми в качестве инструмента оценки математическими моделями сопряжено с необходимостью разработки соответствующего методического базиса. С этой целью сформулируем основные положения или принципы решения данной задачи.
