RU2669310C1 - Экспресс-способ автоматического распознания пламени с борта беспилотного воздушного судна - Google Patents
Экспресс-способ автоматического распознания пламени с борта беспилотного воздушного судна Download PDFInfo
- Publication number
- RU2669310C1 RU2669310C1 RU2017138353A RU2017138353A RU2669310C1 RU 2669310 C1 RU2669310 C1 RU 2669310C1 RU 2017138353 A RU2017138353 A RU 2017138353A RU 2017138353 A RU2017138353 A RU 2017138353A RU 2669310 C1 RU2669310 C1 RU 2669310C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- flame
- fire
- color
- monitoring
- unmanned aircraft
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 11
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract 1
- 244000309464 bull Species 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A62—LIFE-SAVING; FIRE-FIGHTING
- A62C—FIRE-FIGHTING
- A62C3/00—Fire prevention, containment or extinguishing specially adapted for particular objects or places
- A62C3/02—Fire prevention, containment or extinguishing specially adapted for particular objects or places for area conflagrations, e.g. forest fires, subterranean fires
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Ecology (AREA)
- Forests & Forestry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Изобретение относится к способам проведения автоматического мониторинга с помощью беспилотных воздушных судов. Экспресс-способ автоматического распознания пламени с борта беспилотного воздушного судна основывается на разработанной математической модели, реализованной в программном коде анализирующей информацию с цифровой видеокамеры и обнаруживающей пламя в автоматическом режиме без участия человека. Технический результат заключается в автоматизации мониторинга и возможности проводить контроль без участия оператора на расстоянии и в зонах с ограниченной возможностью передачи видеоизображения 1 ил.
Description
Изобретение относится к способам проведения автоматического мониторинга с помощью беспилотных воздушных судов. Экспресс-способ автоматического распознания пламени с борта беспилотного воздушного судна, основывается на разработанной математической модели реализованной в программном коде анализирующей информацию с цифровой видеокамеры и обнаруживающей пламя в автоматическом режиме без участия человека. Технический результат заключается в автоматизации мониторинга и возможности проводить контроль без участия оператора на расстоянии и в зонах с огранной возможностью передачи видео изображения.
Известен способ дистанционного наблюдения за состоянием линейной части магистральных трубопроводов и устройство для его осуществления [1], содержащий устройство с возможностью перемещения вдоль токопроводящих направляющих, установленных на опорах выше уровня линейной части магистральных трубопроводов которое производят прием, запись и передачу данных блоку сбора и обработки информации, размещенному на удаленном диспетчерском пункте.
Недостатками известного устройства являются необходимость прокладывания токопроводящих направляющих и использование для диагностики магистралей тепловизионной камеры.
Известен способ проведения поисково-спасательных работ [2], он включает введение перед запуском беспилотного летательного аппарата (БПЛА) координат границ поиска, высоту полета, направление и шаг сканирования. БПЛА, обладающий ГЛОНАС, производит поиск, сканируя территорию при помощи сверхширокополосного радара (СШПР), при этом рассчитывают расстояние между беспилотным летательным аппаратом и обнаруженным пострадавшим, определяют его физическое состояние, устанавливают уровень углекислого газа в атмосфере с помощью газоанализатора. По изображению с инфракрасной видеокамеры определяют источники огня и повышенной температурной опасности.
Недостатками способа является необходимость использования инфракрасной видеокамеры для обнаружения огня и передача видеоизображения оператору для принятия решения об обнаружении горения.
Наиболее близким по устройству и назначению является комплексная система технической защиты трубопроводов от несанкционированного доступа и локализации мест утечки транспортируемого продукта [3], включающая сигнальные датчики, содержит три компонента: мобильный комплекс радиолокационной разведки, включающий георадар с набором вспомогательного оборудования, стационарную систему выявления повреждений трубопроводов и мобильный комплекс беспилотного воздушного мониторинга. Все три компонента соединены с центром сбора и обработки информации, который соединен со службой безопасности компании-эксплуатанта трубопровода.
Недостатками способа является принцип принятия решения по видеоизображению переданному в реальном масштабе времени с телекамеры на борту летательного аппарата оператором машины управления. Технические возможности передачи качественного видеосигнала накладывают ограничения на дальность применения системы, также предусматривают безотрывную работу оператора по анализу видеоинформацию с беспилотного аппарата.
Цель изобретения - автоматическое распознания пламени с борта беспилотного воздушного судна по видеоизображению без участия оператора.
Для устранения перечисленных недостатков и решения поставленной задачи предлагается способ, использующий изображение с цифровой видеокамеры для обнаружения пожара без участия оператора. Математическая модель распознавания реализована в программном продукте, который установлен в микрокомпьютер, расположенный на борту летательного аппарата. Схема алгоритма разработанной математической модели показывает последовательность операций (рисунок 1). Рассмотрим основные фильтры предложенной методики.
Фильтр 1. Анализ цвета пикселей кадра. В связи с необходимостью рационального подхода к ресурсам микрокомпьютера предусмотрен алгоритм ранжирования фильтров, но только после положительного результата по первому из них. Программа захватывает черно-белое изображение статичного кадра и определяет зоны, в которых цвет стремится к абсолютно белому, в пространстве RGB значения для таких пикселей будут приближаться к 255. Фильтр построен на предположении, что огонь в снимке имеет максимальную яркость и при переводе в черно белое изображение стремится к значению белого цвета. В предположение были введены граничные условия по освещенности, расстоянию экспозиции, вариативности силы света источника горения. Данные три фактора в наибольшей степени влияют на исследуемый показатель. Для выражения числового значения вводим пороговый коэффициент β, определяющий нижнюю границу цвета пикселя огня. Для определения освещенности используется датчик, встроенный в корпус летательного аппарата. Расстояние экспозиции предопределенный параметр в зависимости от высоты полета которая зависит от местности и типа воздушного судна. Вариативность силы света определяется исходя из возможных параметров очага пожара. Каждый фактор имеет весовой коэффициент, определяющий, насколько он подтверждает наличие огня, что учитывается в итоговой формуле. Для фильтра 1 весовой коэффициент - 1. Положительный результат первого включает в работу фильтры 2, 3.
Фильтр 2. Проверка цвета выявленной области на совпадение с гаммой огня. В первую фильтрацию могут попасть лучи прожектора, отблески солнца, но в цветном спектре данные явления визуально отличаются от цвета огня. Область пикселей, определенных в первом фильтре сравнивается с заранее заданным цветовым распределением, которое представляет собой возможную цветовую гамму в пространстве RGB. В алгоритме предусмотрена база данных цветов гаммы огня в зависимости от различных переменных. База сформирована при помощи обработки изображений, содержащих области огня. Цветовая гамма образует набор точек в трехмерном пространстве, которая описана смесью гауссовых распределений. Если цвет пикселя попадает внутрь сферы, считается, что он принадлежит огню. Для фильтра 2 весовой коэффициент - 0,5.
Фильтр 3. Определение областей движения. Движущиеся пиксели и области в видеопотоке определяются с помощью метода выделения фона. Отсеивание вибраций аппарата осуществляется подбором коэффициента ζ, учитывающим расстояние до аппарата и вариативности силы света определяемой исходя из параметров очага пожара. Положительный результат третьего включает в работу фильтр 4. Для фильтра 3 весовой коэффициент - 0,5.
Фильтр 4. Проверка цвета движущихся пикселей на совпадение с гаммой огня. Алгоритм аналогичен фильтру 2, анализируются только те области изображения, где было обнаружено движение, цветовое распределение выгружается из базы данных. Положительный результат четвертого включает в работу фильтры 5, 6, 7. Для фильтра 4 весовой коэффициент - 0,5.
Фильтр 5. Вейвлет-анализ во временной области. Утверждение, на котором строится данный фильтр - не стабильность края огня, то есть граница пламени будет менять цвет с фонового на цвет пламени. В случае, если значение высокочастотных осцилляций стремится к нулю, пиксели границы не изменяют цвет во времени. Для фильтра 5 весовой коэффициент - 1.
Фильтр 6. Пространственный вейвлет-анализ. В обычном объекте, имеющем цвет огня, изменения цвета в движущихся областях будут незначительными. В движущихся областях, соответствующих пламени на изображении, такие изменения будут весьма существенными. Для разграничения показателей вводим пороговый коэффициент δ. Превышение данной частоты указывает на наличие горения. Для фильтра 6 весовой коэффициент - 1.
Фильтр 7. Проверка объемности области огня. Горение имеет объемные характеристики в зависимости от типа пожарной нагрузки и способа ее расположения. При пролете беспилотного воздушного судна над очагом в результате видео фиксации получается набор кадров горения, снятых под различным углом. Фильтр анализирует контур формы и делает вывод об объемности рассматриваемого объекта. Вариативными факторами при анализе являются высота полета, угол наблюдения, вариативность формы очага. Для фильтра 7 весовой коэффициент - 1.
Положительные результаты каждого фильтра поступают в блок анализа весовых коэффициентов, где суммируются для принятия решения. Весовые коэффициенты подобраны исходя из особенностей каждого способа наиболее точно определять наличие горения. Пороговым значением обнаружения является пять и более. Оператору по радиоканалу передается сигнал «ТРЕВОГА. Обнаружено горение» с координатами и временем события. Дальнейшие действия зависят от конкретных условий мониторинга и выбираются оператором. Типовыми действиями могут быть: проверка видеозаписи с аппарата для визуального подтверждения, прокладка курса возвращения аппарата к месту обнаружения для дополнительного мониторинга, выезд группы к месту пожара.
Достоинствами технического решения является возможность автономной работы в зонах с затрудненной передачей радиосигнала, возможность освободить оператора от выполнения рутинной многочасовой работы, добиться целей распознавания огня более простыми и дешевыми техническими решениями. Математическая модель интегрирована в программный комплекс «Видеодетектор пламени 1.0 (FD)» и зарегистрирована под номером 2016615714. Особенностью способа является также минимальные технические требования к летательному аппарату, наличие видеокамеры и микропроцессора, что представлено летательных аппаратах массового производства.
Используемая литература
1. Патент 2616736, Российская Федерация, МПК F17D 5/02. Способ дистанционного наблюдения за состоянием линейной части магистральных трубопроводов и устройство для его осуществления / Татауров С.Б. Патентообладатели Публичное акционерное общество "Транснефть" (ПАО "Транснефть") (RU), Общество с ограниченной ответственностью "Научно-исследовательский институт транспорта нефти и нефтепродуктов Транснефть" (ООО "НИИ Транснефть") (RU). Заявка: 2015152100, 04.12.2015, опубликовано: 18.04.2017 Бюл. №11 (RU 2616736 С1, опубл. 18.04.2017).
2. Патент 2622505, Российская Федерация, МПК А62В 99/00 (2009.01) В64С 39/02 (2006.01). Способ проведения поисково-спасательных работ / Богданов П.В., Захаров Д.Ю., Шутов Д.А., Иванов А.Н. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ивановский государственный химико-технологический университет" (ИГХТУ) (RU). Заявка: 2016120811, 26.05.2016, опубликовано: 16.06.2017 Бюл. №17 (RU 2622505 С1 опубл. 16.06.2017).
3. Полезная модель 29200, Российская Федерация, МПК F17D 5/02 (2006.01). Комплексная система технической защиты трубопроводов от несанкционированного доступа и локализации мест утечки транспортируемого продукта / Панчук В.Ф., Панчук Д.В. Патентообладатель Панчук В.Ф. Панчук Д.В. Заявка: 2006119110/22, 31.05.2006, Опубликовано: 10.12.2006 Бюл. №34 (RU 59200 U1, опубл. 10.12.2006).
Claims (1)
- Экспресс-способ автоматического распознания пламени с борта беспилотного воздушного судна, включающий идентификацию пламенного горения по видеоизображению, отличается тем, что использует семь программных фильтров, реализуемых бортовым микропроцессором: анализ цвета пикселей кадра, проверка цвета выявленной области на совпадение с гаммой огня, определение областей движения, проверка цвета движущихся пикселей на совпадение с гаммой огня, вейвлет-анализ во временной области, пространственный вейвлет-анализ, проверка объемности области огня, выполняющихся поочередно в соответствии с алгоритмом, в котором реализован блок анализа весовых коэффициентов, пороговым значением обнаружения, пламени которого является пять и более.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017138353A RU2669310C1 (ru) | 2017-11-02 | 2017-11-02 | Экспресс-способ автоматического распознания пламени с борта беспилотного воздушного судна |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017138353A RU2669310C1 (ru) | 2017-11-02 | 2017-11-02 | Экспресс-способ автоматического распознания пламени с борта беспилотного воздушного судна |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2669310C1 true RU2669310C1 (ru) | 2018-10-09 |
Family
ID=63798427
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017138353A RU2669310C1 (ru) | 2017-11-02 | 2017-11-02 | Экспресс-способ автоматического распознания пламени с борта беспилотного воздушного судна |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2669310C1 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2828203C1 (ru) * | 2023-12-12 | 2024-10-07 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет" | Способ идентификации возгораний твердых материалов и жидких веществ в помещении |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU66580U1 (ru) * | 2007-05-07 | 2007-09-10 | Академия государственной противопожарной службы (АГПС) МЧС России | Устройство для обнаружения пожара на промышленных объектах |
| RU2381959C1 (ru) * | 2008-07-11 | 2010-02-20 | Юрий Сергеевич Воронков | Авиационная система обеспечения спасательных работ |
| RU2395319C2 (ru) * | 2008-07-21 | 2010-07-27 | ФГУ Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России (Федеральный центр) | Способ мониторинга пожарной обстановки |
| WO2016169871A1 (en) * | 2015-04-22 | 2016-10-27 | Trinamix Gmbh | Detector for an optical detection of at least one object |
| EA026511B1 (ru) * | 2011-03-02 | 2017-04-28 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Дисикон" | Система и способ видеомониторинга леса |
-
2017
- 2017-11-02 RU RU2017138353A patent/RU2669310C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU66580U1 (ru) * | 2007-05-07 | 2007-09-10 | Академия государственной противопожарной службы (АГПС) МЧС России | Устройство для обнаружения пожара на промышленных объектах |
| RU2381959C1 (ru) * | 2008-07-11 | 2010-02-20 | Юрий Сергеевич Воронков | Авиационная система обеспечения спасательных работ |
| RU2395319C2 (ru) * | 2008-07-21 | 2010-07-27 | ФГУ Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России (Федеральный центр) | Способ мониторинга пожарной обстановки |
| EA026511B1 (ru) * | 2011-03-02 | 2017-04-28 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Дисикон" | Система и способ видеомониторинга леса |
| WO2016169871A1 (en) * | 2015-04-22 | 2016-10-27 | Trinamix Gmbh | Detector for an optical detection of at least one object |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2828203C1 (ru) * | 2023-12-12 | 2024-10-07 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет" | Способ идентификации возгораний твердых материалов и жидких веществ в помещении |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3869459B1 (en) | Target object identification method and apparatus, storage medium and electronic apparatus | |
| US10719958B2 (en) | Methods and systems for fusion display of thermal infrared and visible image | |
| US11125910B2 (en) | Underground infrastructure sensing using unmanned aerial vehicle (UAV) | |
| CN103460686B (zh) | 化学羽状流的自主检测 | |
| CN103926199B (zh) | 危险品检测方法 | |
| CN109492714A (zh) | 图像处理装置及其方法 | |
| US9047515B2 (en) | Method and system for wildfire detection using a visible range camera | |
| CN105912986A (zh) | 活体检测方法、活体检测系统以及计算机程序产品 | |
| CN109521019A (zh) | 一种基于无人机视觉的桥梁底面裂缝检测方法 | |
| CN112068111A (zh) | 一种基于多传感器信息融合的无人机目标侦测方法 | |
| CN103220852B (zh) | Led照度控制系统及方法 | |
| CN101650866A (zh) | 一种应用于无人机的火灾检测系统及其火灾检测方法 | |
| US20220254014A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, program, and sensing system | |
| CN106483285A (zh) | 一种用于试纸条快速检测技术的被检物浓度计算方法 | |
| CN109752721A (zh) | 具有扫描和分析能力的便携式声学成像工具 | |
| US20210096118A1 (en) | Spectrum simulation apparatus and method for contaminated atmosphere | |
| CN107729830A (zh) | 基于背景特征的迷彩伪装效果检测计算方法 | |
| CN108563986B (zh) | 基于远距离拍摄图像的震区电线杆姿态判断方法和系统 | |
| CN106033636A (zh) | 一种火灾监控方法及系统 | |
| RU2669310C1 (ru) | Экспресс-способ автоматического распознания пламени с борта беспилотного воздушного судна | |
| CN110517435A (zh) | 一种便携式即时防火预警及信息采集处理预警系统及方法 | |
| CN109654559B (zh) | 一种能识别水汽与油烟的健康烹饪系统 | |
| Blackburn et al. | Detectability of clothing color by small unmanned aircraft systems for search and rescue operations | |
| Valero et al. | Flame filtering and perimeter localization of wildfires using aerial thermal imagery | |
| Torsvik et al. | Detection of macroplastic on beaches using drones and object-based image analysis |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20191103 |