CC BY
85
УДК 614.842
МЕТОДЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ПОЖАРА НА ОСНОВЕ ВИДЕОТЕХНОЛОГИЙ
Рассматриваются существующие методы обработки видеосигнала и построенные на их основе видеодетекторы. Исследуются возможности использования систем видеомониторинга для обнаружения опасных факторов пожара. Высказывается мнение, что одним из перспективных направлений совершенствования рассматриваемых методов может явиться совмещение функций инфракрасного извещателя пламени и различного рода видеодетекторов.
Практика использования систем видеомониторинга с применением различного рода видеодетекторов и детекторов показывает, что, помимо охранных функций, данные системы достаточно успешно справляются с задачами по обнаружению пожара. Однако в нормативных документах по пожарной безопасности никак не регламентировано влияние применяемых систем видеомониторинга на повышение фактического уровня пожарной безопасности того или иного объекта. Это, вероятно, связано с малым количеством специальных научно-исследовательских работ по данной тематике.
Исследования в данной области ведутся с конца XX в. За этот период разработан ряд новых методов и интересных алгоритмов, которые легли в основу построения новых видеодетекторов [1]. Какпоказа-ли исследования, методы и разработанные на их основе алгоритмы обработки видеосигнала, предназначенные для учета влияния различного рода возмущений в системах охранного телевидения, такие как появление теней, тумана, снижение видимости и т.д., могут достаточно успешно работать по обнаружению опасных факторов пожара.
Условно все известные методы можно разбить на три группы. К первой группе можно отнести методы с применением опорных изображений, которые были получены до наступления тревожной ситуации при нормальных условиях для различных вариантов освещенности (день, вечер, осадки и др.).
Ко второй группе относятся методы, в которых используется определенный банк данных типовых блоков видеоизображения различных тревожных ситуаций — форма и тип пламени, интенсивность задымления и т.д., а также различных возмущающих факторов, таких как солнечная засветка, фары движущихся автомобилей, различного рода блики
и др., которые при необходимости сравниваются с отдельными частями реального изображения.
К третьей группе можно отнести методы, которые анализируют статическую и динамическую составляющие отдельных элементов изображения по яркостной и цветовой составляющей, а также с применением специальных сенсоров ближнего ИК-диапазона.
Рассмотрим более детально принцип работы каждого метода из трех групп и построенные на их основе видеодетекторы.
Метод оценки изменения прозрачности окружающей среды по видеоизображению
Метод для определения некоторых условий окружающей среды по видеоизображению основан на анализе отдельных частей изображения по специальным признакам и позволяет распознавать наличие дыма, тени, тумана, либо увеличения оптической плотности среды под воздействием различных факторов [2].
Многие ранее разработанные системы видеодетекции не могли распознать объекты, временно появляющиеся в поле зрения телекамеры. Например, в солнечный день одни предметы могут затенять другие, в пасмурный день возможно появление тумана, дымки и т.д., поэтому возникла необходимость в системах идентификации и распознавания образов применять дополнительные методы борьбы с подобного рода искажениями.
Разработки по определению условий окружающей среды в системах охранного телевидения были преимущественно основаны на детальном анализе изображений. В некоторых системах по определению степени освещенности или затененности ис-
пользовали внутренний хронометраж, данные о широте и долготе, а также встроенный астрономический календарь. Однако все эти методы не могли обеспечить должную достоверность при плохой погоде.
Исходное изображение
Решение об условиях освещенности
Рис. 1. Процесс генерирования опорных изображений
Анализируемое изображение
Тень Туман, дым
Рис. 2. Процесс определения окружающих условий
Принцип действия прибора, использующего рассматриваемый метод [2], основан на анализе отдельных участков (пикселей) ко всему видеоизображению в целом. Определение наличия дыма, тумана или тени производится путем сравнения свойств видеопоследовательности обнаруженных объектов со свойствами опорных изображений, которые генерируются при идеальных условиях окружающей среды.
Принцип действия прибора на основе данного метода заключается в следующем. Изначально генерируются опорные изображения, содержащие информацию о фоне при нормальных условиях (отсутствии помех) (рис. 1).
Затем производится попиксельное сравнение каждого кадра, принятого с телекамеры с полученным ранее опорным изображением (рис. 2). На основании каждого произведенного сравнения производится классификация всех пикселей кадра на предмет принадлежности к фоновым или нефоновым.
Производится сравнение уровня яркости каждого нефонового пикселя с пороговым уровнем. Затем следует разделение каждого из нефоновых пикселей на темные и светлые путем сравнения уровня яркости с опорным изображением. По окончании этой процедуры происходит вычисление знаковой разницы уровня яркости темных и светлых пикселей и производится определение на изображении наличия дыма, тумана или тени.
Блок-схема цифрового сигнального процессора для обработки видеоизображения по данному методу приведена на рис. 3.
Метод обнаружения пожара сравнением образов
Система обнаружения пламени на основе анализа изображений, получаемых с видеокамеры, была запатентована в Японии в конце XX в.
Рис. 3. Блок-схема цифрового сигнального процессора обработки видеоизображения
34
ООЖАРООЗРЫООБЕЗООАСНОСТЬ 2006 ТОМ 15 №2
Принцип обнаружения пламени основан на анализе яркости в отдельной точке кадра ко всему изображению. Данная методика разрабатывалась для обнаружения возгораний в автомобильных тоннелях, однако имелось большое количество факторов, приводящих к частым ложным срабатываниям системы — фоновое освещение, различного рода осветительные приборы движущихся автомобилей, блики.
Метод обнаружения возгорания сравнением образов [3] основан на выделении участков, похожих на пламя на анализируемом видеоизображении, полученном с телекамеры, сравнением выделенных фрагментов с базой данных возможных источников возмущения, а также моделей реального пламени, как по форме, так и по частоте ее изменения (флуктуации). Части изображения, характеризующие ис-
Рис. 4. Система обнаружения пожаров сравнением образов
точник световых помех, выделяются на видеоизображении и извлекаются из последовательности кадров. Затем производится сравнение извлеченных частей изображения, полученных с течением некоторого времени с имеющимися образами фоновых помех. Если извлеченные части изображения в течение определенной кадровой последовательности не соответствуют образу возмущающей засветки (лампы накаливания, фары двигающегося транспортного средства и т.д.), они подвергаются сравнению с формами реального пламени из банка данных, и в случае корреляционной схожести идентифицируются как пожар.
Система (рис. 4) для обнаружения пожаров, использующая данный метод, состоит из видеокамеры, аналого-цифрового преобразователя (АЦП), буферной памяти для хранения изображения, причем
для каждого цвета отдельно, анализатора динамики изменения образов и модуля идентификации. Постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) необходимо для хранения различных образов пламени и возмущающих источников света, оперативное запоминающее устройство (ОЗУ) необходимо для хранения образов идентификации. Управление системой осуществляется с помощью процессора.
Сигнал с телекамеры поступает в АЦП, где оцифровывается и разделяется на три основных цвета: красный, синий, зеленый. Уровень сигнала каждого цвета кодируется одним байтом и может принимать значения от 0 до 255. Уровни 4-75 приняты за ноль — уровень черного. Проведенные испытания данной системы показали определенные отличия в интенсивности цветового состава при регистрации различных источников света (таблица).
Интенсивность светового излучения различных источников света
Источник освещения Красный Зеленый Синий
Проблесковый маячок автомобиля 160 75 55
Передние фары автомобиля 200 85 70
Пламя 220 210 60
Сигнал о возможном наличии пламени генерируется при уровне сигнала по красному и зеленому при значении не менее 180 единиц. Затем система с помощью специального детектора определяет и выделяет наиболее яркую область на изображении и анализирует ее динамику путем анализа восьми последовательных кадров, что при частоте регистрации в 30 кадров (полей) в секунду соответствует средней частоте флуктуации пламени. Далее после специальной математической обработки выделенного фрагмента производится его сравнение с хранящимися в памяти идентификаторами элементами искусственных источников помех. Если элементы искусственной засветки не подходят, система сравнивает полученные изображения с хранящимися в памяти элементами реального пламени и выдает сигнал "Пожар".
Положительной стороной применения данного метода обнаружения пожара является низкая вероятность ложных срабатываний, но только в четких границах использования системы. К недостаткам можно отнести: узкую область использования системы, ограничение возможностей в связи с конечным количеством хранимых идентификаторов пламени и элементов возмущающих источников света.
Метод раннего обнаружения возгораний по видеоизображению
Суть метода состоит в выделении на видеоизображении участков, похожих на пламя, и анализе их постоянной и переменной составляющих по специальному алгоритму [4]. По принципу действия система идентификации пламени, использующая данный метод, похожа на обычный извещатель пламени, который работает в ближней области ИК-диапазона и анализирует частоту мерцания пламени.
Схематично принцип действия данного метода показан на рис. 5.
Алгоритм обработки видеосигнала приведен на рис. 6.
Принцип работы системы обнаружения пламени на видеоизображении по рассматриваемому методу состоит в следующем.
Цифровая камера на основе ПЗС-матрицы производит захват и оцифровку видеокартинки в двухмерном изображении, пространственное разрешение которого определяется количеством пикселей в каждом кадре. В итоге разрешение полученного изображения составляет 160x120 пикселей. Частота кадров связана с частотой возможной флуктуации пламени и составляет 16 кадров/с. Происходит циклическое накопление в памяти системы захваченных кадров. Все кадры анализируются попик-сельно с определенным пороговым значением уровня яркости. Двоичный код вычисляется для каждого пикселя отдельно по отношению к общему растру изображения.
Анализ яркости участков изображения во времени А
->г
т
I . Т Т Т т_„
/0 ^ Р(Щ Частотный диапазон мерцания
Статическая компонента растра Динамическая
компонента растра
Рис. 5. Метод раннего обнаружения возгорания по видеоизображению
Видеокамера
кадров
36
ПОЖАРОНЗРЫНОБЕЗОПАСНОСТЬ 2006 ТОМ 15 №2
По результатам данного вычисления система выделяет часть изображения с повышенной яркостью и составляет матрицу 12x12 блоков. Затем производится анализ изменения выделенной матрицы за все 16 кадров и определяются блоки пикселей, имеющие либо постоянную, либо динамическую компоненту, изменяющуюся по уровню яркости во времени Е(?) (рис. 7).
Динамическая составляющая в рассматриваемом случае является краем пламени и изменяется с частотой его флуктуации. При наличии корреляционной зависимости частоты изменения блоков динамической составляющей матрицы с возможной частотой флуктуации пламени происходит выдача сигнала "Пожар".
Для разделения статической и динамической составляющей на выделенной матрице используется принцип цифровой сигнальный процессор, использующий принцип окон Хамменга [4] (рис. 8).
Для обработки исходного видеоизображения, выделения на нем объекта исследования используется специальная схема накопления изображения в оперативном запоминающем устройстве, структура которого показана на рис. 9.
Видеодетектор пламени, в основу которого лег рассматриваемый метод, по принципу действия представляет собой микроконтроллер, который по принципу действия идентичен с обычным компьютером (рис. 10).
Данный метод обнаружения пламени на видеоизображении наиболее универсален из рассмотрен-
Рис. 7. Блоки с постоянной и переменной составляющей
Источник цифрового
Рис. 9. Структура организации памяти системы
ных выше, позволяет наиболее эффективно определять наличие пламени на анализируемом видеоизображении и пренебрегать различными световыми возмущениями, что сводит к минимуму возможность ложных срабатываний системы.
Недостатком данного метода является сложность идентификации пламени, которое находится на значительном удалении от камеры. Кроме этого, данный метод не позволяет вычислять точную координату местонахождения пламени на видеоизображении (возможна только детекция наличия пламени).
НАКОПИТЕЛЬНЫИ БУФЕР
Р(1,1) Р(1,2) Р(1, К) Р(2,1) Р(2,2) Р(К К)
Щ) Р(2) т Р(4) т т
XV
Значения каждого пикселя в кадре
Полосовой цифровой сигнальный процессор (динамическая со ставляющая)
^(16)
6)
Низкочастотный цифровой
сигнальный процессор (постоянная составляющая)
Выборка 16-ти максимальных значений
р(1,1) Р(1,2) Р(Ы, К)
Постоянная составляющая изображения
Р(1,1) Р(1,2) Р(К К)
Микроконтроллер разпознавания пламени
Динамическая составляющая изображения
х:
Сигнализатор
Рис. 10. Устройство цифрового видеодетектора пламени
38
ООЖАРООЗРЫООБЕЗООАСНОСТЬ 2006 ТОМ 15 №2
Одним из перспективных направлений совер- ся совмещение функций инфракрасного извещате-шенствования рассмотренных методов может явить- ля пламени и различного рода видеодетекторов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гедзберг Ю. М. Охранноетелевидение. — М.: Горячая линия-Телеком, 2005. — 312 с.
2. Wixon Е., Rocky Н. Method and apparatus for determining ambient conditions from an image sequence, such as fog, haze or shadows. United States Patent № 6037976, Mar. 14, 2000.
3. Yamagishi Т., Kishimoto M. Fire detection system utilizing relationship of correspondence with regard to image overlap. United States Patent № 5926280, Jul. 20, 1999.
4. PrivalovG., PrivalovD. Early fire detection method and apparatus. United States Patent № 6184792, Feb. 6, 2001.
Поступила в редакцию 10.02.06.
............................................................
; Защита людей и безопасность зданий - по закону !
В середине марта Госдума приняла обращение к премьеру М. Фрадкову, в котором призвала правительство РФ усилить контроль за соблюдением требований безопасности при проектировании, строительстве и эксплуатации зданий в России.
В последние годы участились случаи разрушения зданий, приведшие к значительным жертвам, говорится в обращении. Депутаты выразили тревогу в связи сучастившимися техногенными катастрофами: обрушениями в 2004 г. аквапарка "Трансвааль-парк" в Москве, бассейна в г. Чусовой в 2005 г., здания столичного Басманного рынка в марте 2006 г.
Госдума призывает "органы исполнительной власти усилить контроль и надзор за соблюдением требований безопасности при проектировании, строительстве и эксплуатации зданий". Особую обеспокоенность у депутатов вызываетто, что правительство до сих пор не внесло в Госдуму проект федерального закона "Об общем техническом регламенте, о безопасной эксплуата- ■ ции зданий, строений, сооружений и безопасном использовании прилегающих к ним террито-
■ рий". Депутаты рекомендуют исполнительной власти "разработать план проведения проверок технического, противопожарного состояния зданий и сооружений, предназначенных для нахождения в них большого числа людей".
Напомним, что еще в декабре 2002 г. был принят закон "О техническом регулировании". Закон установил семилетний переходный период, в течение которого должны быть приняты технические регламенты — отраслевые законы, призванные свести воедино все нормы, содержащие обязательные требования к отдельным видам продукции и работ. Среди этих регламентов должны быть и регламенты по безопасной эксплуатации зданий, строений, сооружений и безопасному использованию прилегающих к ним территорий, пожарной, биологической, экологической и радиационной безопасности.
Обстановка с ЧС в стране требует безотлагательного принятия такого документа. в
В следующем номере журнала "Пожаровзрывобезопасность" будет опубликована концепция проекта федерального закона "Об общем техническом регламенте "О безопасной эксплуатации зданий, строений, сооружений и безопасном использовании прилегающих к ним территорий". Документ разработан по поручению Министерства промышленности и энергетики РФ Московским государственным строительным университетом. Надеемся, что читатели нашего журнала — ученые и специалисты-практики — примут участие в дискуссии вокруг этого важного документа. ■
■ Соб. инф. ■
