Научная статья на тему 'Анализ методов и алгоритмов обработки видеоизображений'

Анализ методов и алгоритмов обработки видеоизображений Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
156
26
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Анализ методов и алгоритмов обработки видеоизображений»

АНАЛИЗ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ

С.А. Донец, начальник кафедры, к.т.н., Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж

Системы безопасности, основанные на применении видеотехнологий, широко применяются в различных сферах человеческой деятельности. Развитие и использование систем управления технологией производства, охранного видеонаблюдения, контроль и управление доступом доказывают, что видеотехнологии могут решать и задачи обеспечения пожарной безопасности. Методы, используемые в системах пожарной безопасности, условно можно разбить на три основные группы:

1. Методы, основанные на обнаружении пламени по статическим и динамическим параметрам, яркостной и цветовой составляющих отдельных элементов изображения. Этот метод не обеспечивает высокой точности распознавания пламени из-за сложности определения пламени, находящегося на значительном удалении от камеры.

2. Методы с использованием опорных изображений, полученных до наступления тревожной ситуации при нормальных условиях и для различных условий освещенности (день, вечер, осадки и др.). Разработки по определению условий окружающей среды в системах охранного телевидения преимущественно основаны на детальном анализе изображений. В некоторых системах по определению степени освещенности или затенённости использовали внутренний хронометраж, данные о широте и долготе, а также встроенный астрономический календарь.

Наибольший интерес для обнаружения пожара представляет метод, основанный на анализе отдельных частей изображения по специальным признакам, который позволяет распознавать наличие дыма, тени, тумана, либо увеличения оптической плотности среды под воздействием различных факторов. Однако существенным недостатком устройства на основе данного метода является низкая надежность его работы в условиях тумана, а также большая инерционность, что снижает достоверность обнаружения пожара.

3. Методы, в которых используется 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, свет фар движущихся автомобилей, различного рода световые блики, и др., которые при необходимости, сравниваются с отдельными частями реального изображения.

Положительной стороной обнаружения пожара устройством данного вида является низкая вероятность ложных срабатываний, но только в четких границах его использования. К недостаткам можно отнести узкую область его применения, связанную с конечным количеством хранимых идентификаторов пламени и элементов возмущающих источников света, высокие аппаратные требования, сложность программирования для конкретного объекта защиты [1, 2].

Таким образом, наряду с положительными свойствами данных методов, в них присутствуют и недостатки. Поскольку пламя является визуальным феноменом, то необходимо использовать различные подходы, учитывающие различные особенности и свойства пламени как физического явления.

Основная идея предлагаемого алгоритма (рис.) заключается в оптимальном подборе подходов, каждый из которых позволяет с высокой точностью определять конкретный признак пламени, с высокой вероятностью определять наличие пламени на видеокадрах, полученных с камеры датчика.

I («. (очник Ii имени ибн.цпжен < не обнаружен i

Рис. Алгоритм обнаружения источника возгорания

В данном алгоритме принимаются в расчет два основных признака - цвет и изменчивость.

ARMA - модель авторегрессии скользящего среднего.

Алгоритм может быть улучшен, за счет использования иных свойств пламени и дыма, не учитываемых при построении алгоритма [3, 4].

Список использованной литературы

1. Цифровая обработка видеоизображений/ А.А. Лукьяница, А.Г. Шишкин - М.: «АЙ-ЭС-ЭС Пресс», 2009. - 518 с.

2. Системы и технические средства раннего обнаружения пожара: моногр. / А.В. Федоров [и др.]. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2009. - 158 с.

3. Денисов М.С. Алгоритм обнаружения источника возгорания с использованием видеоматериалов / С.А. Донец, А.В. Калач. - Технологии гражданской безопасности. 2015. - Т.12. - № 4(46). - С. 74-77.

4. 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.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.