CC BY
48
УДК 621.383.8
РАЗРАБОТКА МЕТОДА ВИЗУАЛЬНОГО ПОИСКА ПОСТРАДАВШИХ
А.Н.Ветров1, А.А.Одинокова2, А.Ю.Потлов3, Д.А.Семенов4, М.А.А.Гахзар5
Тамбовский государственный технический университет, 392000, г. Тамбов, ул. Советская, 106.
Предлагается, моделируется и практически реализуется инновационный метод поиска пострадавших при завалах, основанный на совместном использовании телевизионной и тепловизионной камер с построением единого изображения. В основе метода лежит аппаратное выделение сегментов инфракрасного изображения с заданным тепловым контрастом относительно теплового фона, который может свидетельствовать о наличии пострадавшего, и наложение выделенных сегментов на телевизионное изображение в виде пульсирующих яркостных пятен на соответствующих фрагментах. Ил. 5. Библиогр. 5 назв.
Ключевые слова: телевизионная камера; тепловизионная камера; инфракрасное изображение; тепловой фон.
DEVELOPMENT OF METHOD FOR VICTIM VISUAL SEARCH
A.N. Vetrov, A.A. Odinokova, A.Yu. Potlov, D.A. Semenov, M.A.A.Gakhzar
Tambov State Technical University, 106 Sovetskaya St, Tambov, 392000.
The authors propose, model and implement in practice an innovation method of visual searching for victims in debris, which is based on the combined use of television and thermal imagery cameras for the construction of a single image. The method is based on hardware selection of infrared image segments with the given thermal contrast relative to the thermal background, which may indicate the presence of a victim, and the superimposing of the selected segments on the TV picture in the form of pulsating bright spots on the corresponding fragments. 5 figures.5 sources.
Key words: TV camera; thermal imagery camera; infrared image; thermal background.
Введение. Поиск пострадавших и оказание им первой медицинской помощи является главной задачей спасателей при ликвидации последствий катастроф различного рода. В настоящее время основным способом поиска пострадавших является визуальный, заключающийся в осмотре местности и определении местонахождения пострадавших. При этом задей-ствуются различные технические средства, позволяющие вести наблюдение на расстоянии, а также в условиях, недоступных невооруженному человеческому глазу. Визуальный способ предъявляет повышенные требования к зрению, наблюдательности и зрительной памяти спасателей, поскольку часто видимыми являются лишь небольшие части тела, фрагменты одежды [5]. Разработка современных высокоэффективных технических средств, предназначенных для визуального поиска пострадавших, и моделей, лежащих в основе их работы, является важной научной задачей.
Цель исследования - предложить передовой метод визуального поиска пострадавших при завалах,
смоделировать его работу и практически реализовать полученную модель.
Материал и методы исследования. Для эффективного поиска пострадавших в условиях тумана, за-дымлённости или запыленности полости завала, а также в случае, если пострадавший находится под слоем пыли или обломков обрушенной конструкции, предлагается совместно использовать телевизионную (ТВ) и тепловизионную камеры, сочетая при этом их преимущества. В основе предлагаемого метода - аппаратное выделение сегментов инфракрасного изображения с заданным тепловым контрастом относительно теплового фона, который может свидетельствовать о наличии пострадавшего, и наложение выделенных сегментов на телевизионное изображение в виде пульсирующих яркостных пятен на соответствующих фрагментах.
Научная новизна предлагаемого метода заключается в алгоритме выделения из инфракрасного изображения сегментов с заданным тепловым контрастом относительно теплового фона. Техническая новизна
1 Ветров Александр Николаевич, кандидат технических наук, доцент кафедры биомедицинской техники, тел.: 89027343777, e-mail: [email protected]
Vetrov Alexander, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Biomedical engineering, tel.: 89027343777, e-mail: [email protected]
2Одинокова Александра Александровна, студент, тел.: 89606712376, e-mail: [email protected] Odinokova Aleksandra, Student, tel.: 89606712376, e-mail: [email protected]
3Потлов Антон Юрьевич, магистрант, тел.: 89158712697, e-mail: [email protected] Potlov Anton, Undergraduate, tel.: 89158712697, e-mail: [email protected]
"Семенов Дмитрий Александрович, магистрант, тел.: 89537198187, e-mail: [email protected] Semenov Dmitry, Undergraduate, tel.: 89537198187, e-mail: [email protected]
5Гахзар Мохаммед Абдуллах Абдуллах, аспирант, тел.: 89537122-819, e-mail: [email protected] Gakhzar Mohhamed Abdullah, Postgraduate, tel.: 89537122-819, e-mail: [email protected]
метода состоит в одновременном поиске пострадавших в двух смежных областях электромагнитного спектра. Компьютерное моделирование работы комплектованной системы поиска показало повышение вероятности обнаружения пострадавших на 60 %.
Рациональность предлагаемого метода обусловлена следующими соображениями. Различимость объектов в оптическом диапазоне в условиях атмосферных осадков, тумана, задымлённости и пылевых заслонов достаточно низкая, поэтому телевизионная система поиска неспособна эффективно обнаруживать пострадавших в условиях задымлённости или запыленности полости завала, а также в случае, если пострадавший находится под слоем пыли или обломков обрушенной конструкции. В то же время изображения в инфракрасном (ИК) диапазоне обладают свойством выделять объекты с достаточной различимостью в этих же условиях, что наглядно иллюстрируется на рис.1, где представлены изображения одной и
той же городской сцены в условиях тумана в видимом (а) и инфракрасном (б) диапазонах [4].
Однако изображения в инфракрасном (ИК) диапазоне являются малоинформативными по детализации объектов. В связи с этим, использование тепловизи-онной камеры существенно повысит информативность обследуемого пространства, а телевизионная камера обеспечит при первичном осмотре привычность восприятия визуальной информации [2].
Результаты исследования и их обсуждение. Модель выделения теплового контраста на инфракрасном изображении с общим тепловым фоном представлена на рис. 2.
Тепловизионное изображение в общем виде можно описать в виде непрерывной поверхности 1{х,у), отображающей температуру в каждой точке с координатами х и у. Искомый объект обладает следующими температурными параметрами:
а) б)
Рис.1. Изображения городской сцены в видимом (а) и нфракрасном (б) диапазонах
Рис. 2. Модель выделения сегментов изображения с заданным тепловым контрастом
мирования. В качестве языка программирования выбран LabVIEW, так как он предназначен для систем сбора и обработки данных, а также для управления техническими объектами и технологическими процессами. В качестве объекта для исследования (рис. 3) использованы тепловизионное (а) и телевизионное (б) изображения городской панорамы - стадиона с людьми. Фотографии сделаны в тёмное время суток.
Так как в тепловизионном изображении температура кодируется цветом, то для выделения объектов с заданным тепловым контрастом на тепловизионном изображении можно использовать фильтрацию по цвету. В предлагаемом методе реализовано выделение элементов изображения с цветом, превышающим температуру окружающей среды. Для повышения информативности анализируемых изображений совмещаются два изображения: телевизионное и теплови-зионное, сформированное по выделенным тепловым сегментам, температура которых превышает усреднённое значение. На рис. 4 показан результат совмещения двух изображений. По результирующему изображению можно судить о присутствии людей на стадионе. Следует заметить, что программа также выделила осветительные лампы, но эти объекты нетрудно определить по телевизионному изображению.
а) б)
Рис. 3. Программа совмещения телевизионного и тепловизионного изображений
Результат
Рис. 4. Результат работы программы - совмещённое изображение
(тт - минимальная температура объекта; гтах -максимальная температура объекта.
Температурный фон определяется следующим условием:
утт' если ¿тт — tсреды' г среды' если ¿тт ^ ^среды'
¿фона
где tсреды - температура окружающей среды.
Интеграл функции 1(х,у) по области й, кадра ИК изображения определяет уровень постоянной составляющей ¥(х, у) двумерного сигнала, которая является усреднённым тепловым фоном:
Х'У) = Ц/(Х'У)ёхф .
В
Разность функций исходного изображения и его постоянной составляющей даст выделение сегментов Б (рис. 2). Выделенные сегменты в изображении являются температурным превышением (контрастом) на общем тепловом фоне.
На основе модели выделения сегментов изображения с заданным тепловым контрастом было предложено программное решение, основанное на использовании возможностей современных языков програм-
Рис. 5. Структура базы данных температурных порогов
Из структуры предлагаемого устройства вытекает необходимость формирования базы данных для задания порога срабатывания порогового устройства в каждом конкретном случае работы поисковой системы. Этот порог зависит от совокупности параметров, наиболее значимыми из которых можно назвать следующие: температура окружающей среды, тип завала, его структура, время, прошедшее после возникновения завала. На рис.5 приведена модель базы данных температурных порогов, выполненная в СУБД MySQL.
Реализуется сбор информации в эту базу данных, которую можно полностью сформировать, только сочетая теоретические расчёты с реальными полевыми замерами.
Выводы. Предложен, смоделирован и практически реализуется метод визуального поиска пострадавших при завалах, совмещающий в себе преимущества телевизионных и тепловизионных систем и в результате повышающий эффективность поиска пострадавших при катастрофах различного рода.
Библиографический список
1. Авторское свидетельство СССР № 1631747 H 04 N 7/01, 1991. Бюл. № 8.
2. Датчики присутствия от компании Theben HTS [Электронный ресурс]. URL: http://www.kapro.ua/articles/35/ (дата обращения: 06.02.2012).
3. Ковалев А.В., Федчишин В.Г., Щербаков М.И. Тепловидение сегодня // Специальная техника. 1999. Вып.3. С. 13-18;
1999. Вып. 4. С. 19-23.
4. Криксунов Л.З., Падалко Г.А. Тепловизоры: справочник. Киев: Технка, 1987.
5. Шойгу С.К., Кудинов С.М., Неживой А.Ф., Ножевой С.А. Учебник спасателя МЧС. [Электронный ресурс]. URL: http://gimsyaroslavl.narod.ru/Rescuer/Index.htm (дата обращения: 06.02.2012).
УДК 004.94
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Ю.П.Хрусталев1
Иркутский государственный технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассматриваются вопросы моделирования надежности информационных систем. В качестве альтернативных предлагаются два подхода к решению задачи моделирования: аналитическое и имитационное моделирование. Показаны пути решения поставленной задачи, а также примеры решения конкретных задач методами имитационного и аналитического моделирования. Дана оценка точности методов. Задачи имитационного моделирования решены в среде GPSS. Аналитическое моделирование объектов с «простой» сетью ЭВМ выполнено с использованием преобразований Лапласа. Ил.2. Библиогр. 4 назв.
Ключевые слова: надёжность; имитационное моделирование; аналитическое моделирование; состояние системы; граф состояний.
COMPARATIVE ANALYSIS OF INFORMATION SYSTEM RELIABILITY SIMULATION METHODS Yu.P. Khrustalev
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074.
1Хрусталёв Юрий Петрович, кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной техники, тел.: (3952) 405107, e-mail: [email protected]
Khrustalev Yuri, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Computing Machinery, tel.: (3952) 405107, e-mail: [email protected]
