Алгоритм определения источников открытого огня на видео с использованием вейвлетов Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

8. Санников В. З. Русский язык в зеркале языковой игры / В. З. Санников. -М.: Языки русской культуры, 2002. - 552 с.

9. Зарецкая Е. Н. Деловое общение: учебник: в 2 т. / Е. Н. Зарецкая. - Т. 2.

- М.: Дело, 2002.

10. Сипакова И. Н. Языковая игра как средство обучения / И. Н. Сипакова.

- URL: http://www. rodichenkov. ru/metod/play_on_words/index. html.

11. Ильясова С. В. Словообразовательная игра как феномен языка современных СМИ / С. В. Ильясова // Русская речь. - 2003. - № 2.

Алгоритм определения источников открытого огня на видео

с использованием вейвлетов

ДенисовМ. С., к. ф.-м. н., доц., Лопушанская Е. В., к. ф.-м. н., доц., ст. преп., Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж

Как показывает практика, проблема пожарной безопасности традиционно заслуживает большого внимания. В связи с этим особенно актуальны исследования по повышению эффективности и доступности для широких слоев населения средств предупреждения и оповещения пожаров. В частности одним из необходимых условий повышения пожарной безопасности объектов является постоянное совершенствование средств пожарной автоматики и, в частности, пожарной сигнализации (ПС). За последнее десятилетие в результате динамичного развития российского рынка средств и систем ПС и, прежде всего, в результате прогресса российских производителей значительно увеличилось количество сертифицированных изделий пожарной автоматики, в том числе пожарных извещателей.

В связи с этим актуальным направлением является разработка пожарных извещателей и систем противопожарной сигнализации основанных на теории искусственного интеллекта. В последнее время эти вопросы привлекают внимание как отечественных, так и зарубежных исследователей.

В нашей работе был разработан алгоритм оптического распознавания пламени, основанный на анализе видео, полученного с камеры наблюдения. Алгоритмы оптического распознавания пламени с использованием быстрого преобразования Фурье были приведены в работах [1], [2], [3], [4].

Анализ проводится в 3 этапа, сначала анализируется динамика получаемого изображения, выделяются области на кадрах, на которых присутствуют изменения, затем происходит анализ цвета пикселей изображения в этих областях, после чего на последнем этапе происходит анализ геометрии выделенного динамического объекта и частоты изменения цвета у его пикселей (частоты мерцания).

Для анализа частоты мерцания на последнем этапе мы использовали вейв-леты, поскольку использование быстрого преобразования Фурье не эффективно при исследовании непериодических процессов, к которым относится мерцание пламени.

Библиографический список

[1] T. Chen, P. Wu, Y. Chio. An early fire-detection method based on image processing // Procedings of IEEE International on Image Processing, 2004, pp.17071710.

[2] B. U. Toreyin, Y. Dedeoglu, A. E. Cetin. Flame detection in video using hidden Markov models // Procedings of IEEE International Conference on Image Processing, 2005, pp. 1230-1233.

[3] T. Celik, H. Demirel, H. Ozkaramanli. Automatic fire detection in video sequences // Proceedings of European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2006), Florence, Italy, September 2006.

[4] T. Celik, H. Demirel. Fire detection in video sequences using a generic color model // Fire Safety J (2008).

Пожарная опасность отложений на оборудовании,

в вентиляционных системах и местных отсосах объектов переработки и хранения материалов растительного происхождения

Вогман Л. П., д. т. н., гл. науч. сотрудник, Всероссийский научно-исследовательский институт противопожарной обороны (ВНИИПО) МЧС России, г. Москва,

Хрюкин А. В., ст. инспектор ОВР, Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж

Технологические процессы переработки, транспортирования и хранения материалов растительного происхождения (далее по тексту растительного сырья) на предприятиях по хранению и переработке растительного сырья: хлебоприемных пунктах, элеваторах, комбикормовых заводах, мельничных комбинатах (далее объекты защиты) связаны с транспортированием, измельчением, дроблением, смешиванием мелкодисперсных продуктов. Поэтому в производстве неизбежно присутствует большое количество горючей пыли, состоящей из горючих органических материалов растительного происхождения, которые со временем накапливаются на оборудовании и в системах вентиляции.

Пожаровзрывоопасность объектов защиты обусловливается количеством и физико-химическими свойствами горючих веществ и материалов, обращающихся в технологических процессах, особенностями технологических процессов, видами и исполнением оборудования.

При авариях в помещениях взрывоопасные среды возникают в первую очередь вблизи места утечки или выброса горючих веществ и материалов, а затем могут распространяться по всему помещению.

Для локализации утечек и выбросов горючих веществ и материалов и предотвращения пожаров и взрывов наряду с общеобменной вытяжной и аварийной вентиляцией применяют местные отсосы, которые устанавливают в местах генерации пожаровзрывоопасных сред. Требования пожарной безопасности к системам вентиляции и местных отсосов сформулированы в [1].