ПРИМЕНЕНИЕ ВИДЕОМОНИТОРИНГА ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ РЕАГИРОВАНИИ НА ТЕХНОГЕННЫЙ ПОЖАР Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УПРАВЛЕНИЕ В ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ (ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ) MANAGEMENT IN ORGANIZATIONAL SYSTEMS (TECHNICAL))

УДК 614.842, 621.398

ПРИМЕНЕНИЕ ВИДЕОМОНИТОРИНГА ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ РЕАГИРОВАНИИ НА ТЕХНОГЕННЫЙ ПОЖАР

А. А. АПАРИН

Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, Российская Федерация, г. Иваново E-mail: [email protected]

Статья посвящена разработке математической основы информационно-аналитического сопровождения процесса получения и обработки оператором мониторинга информации, поступающей в реальном времени со стационарных систем видеонаблюдения, установленных в определенном радиусе от места возникновения техногенного пожара. Моделирование и алгоритмизация при осуществлении оперативного реагирования необходимы для формирования альтернатив и поиска наиболее оптимального решения с учетом поступающих видеоданных до прибытия первых пожарно-спасательных подразделений к месту вызова.

Ключевые слова: пожарная безопасность, управленческие решения, информационная поддержка, видеомониторинг, техногенный пожар, оперативное реагирование.

APPLICATION OF VIDEO MONITORING FOR INFORMATION SUPPORT OF MANAGEMENT DECISION-MAKING IN RESPONSE TO A MAN-MADE FIRE

A. A. APARIN

Federal State Budget Educational Establishment of Higher Education

«Ivanovo Fire Rescue Academy of State Firefighting Service of Ministry of Russian Federation for Civil Defense, Emergencies and Elimination of Consequences of Natural Disasters»,

Russian Federation, Ivanovo E-mail: [email protected]

The article is devoted to the development of a mathematical basis for information and analytical support of the process of receiving and processing by the monitoring operator of information received in real time from stationary video surveillance systems installed in a certain radius from the site of a man-made fire. Modeling and algorithmization in the implementation of rapid response are necessary for the formation of alternatives and the search for the most optimal solution, taking into account the incoming video data before the arrival of the first fire and rescue units to the place of the call.

Key words: fire safety, management decisions, information support, video monitoring, man-made fire, rapid response.

Технология видеонаблюдения представляет значительный интерес для исследования в контексте проблем пожарной безопасности. Достаточно большое количество научных трудов посвящено развитию теории и практики применения видеоанализа при помощи алго-

© Апарин А. А., 2022

ритмов искусственного интеллекта. Например, А. Н. Членов (АГПС МЧС России) и Ф. В. Демёхин (СПб УГПС МЧС России) в начале 2000-х годов исследовали общие принципы построения видеодетектора пожара [1]. Авторы из НГТУ им. Р. Е. Алексеева (В. С. Бочков, Л. Ю. Катаева, Д. А. Масленников) занимались разработкой алгоритма поиска уязвимых зон пожара с применением анализа видеопото-

ка [2], А. В. Пятаева (Сибирский Федеральный университет) разработала алгоритмы обнаружения дыма на открытых пространствах по видеопоследовательностям [3]. Однако научное направление, касающееся мониторинга, осуществляемого непосредственно оператором при помощи стационарных систем видеонаблюдения, установленных в городской среде, осталось до сих пор недостаточно изученным, несмотря на то, что технология осваивается в некоторых пожарно-спасательных гарнизонах Российской Федерации в целях получения дополнительной информации с места происшествия до прибытия первых подразделений. Данное положение обосновывает актуальность рассматриваемой темы. Автором статьи лично и в соавторстве ранее была проделана работа, которая позволила показать важность роли информации, поступающей со стационарных систем видеонаблюдения, установленных в городской среде, при оперативном реагировании пожарно-спасательных подразделений на пожар [4]. В частности, рассмотрены возможности данных систем в контексте различных технических средств, потенциально применимых для мониторинга пожаров [5].

Особо важны в представленном направлении аспекты проблемы управления,

связанные с математическим моделированием и прогнозированием обстановки на месте пожара по поступающим видеоданным.

Получение подобных данных в момент времени, минимально удаленный от момента принятия вызова диспетчером дежурно-диспетчерской службы может позволить скорректировать процесс вызова дополнительных подразделений на пожар оптимальным образом. Соответственно, для получения множества управленческих альтернатив (и дальнейшего анализа) требуется разработка математических моделей и алгоритмов, что стоит выделить как одну из центральных задач рассматриваемой проблематики.

Целью данной работы является подготовка основы для разработки рационального подхода к принятию управленческих решений, по поступающей в режиме реального времени с места пожара видеоинформации.

Основными использованными в исследовании методами являются: анализ, синтез информации и математическое моделирование.

Автором разработана концептуальная схема информационно-аналитического сопровождения видеомониторинга техногенного пожара (рис.1).

Видеомониторинг техногенного пожара

Информационные

ресурсы

Информационные сервисы

Базы Базы знаний

данных

ИС

Другие сервисы

Информационное обеспечение (информационный сегмент - вспомогательные ресурсы) Аналитическое обеспечение (аналитический сегмент - анализ видеопотока)

Модуль структурирования фактических и смоделированных данных (формирование ресурсов информационного обеспечения видеомониторинга техногенного пожара)

Алгоритм анализа оператором мониторинга (анализ видеопотока)

Т

Модели и алгоритмы анализа искусственным интеллектом (анализ видеопотока)

Математические модели (работа с полученными данными)

X

Кортежи смоделированных данных об обстановке, включая видеоинформацию (результат работы оператора и моделей)

X

Алгоритмы выбора оптимальной управленческой альтернативы на основе смоделированных данных

Рис. 1. Концептуальная схема информационно-аналитического сопровождения (ИАСВ)

видеомониторинга техногенного пожара

Одной из основных проблем рассматриваемой темы является сложность математической и логической интерпретации явлений и событий объективной действительности, представленной потоком видеоинформации с места техногенного пожара (или в доступном радиусе).

На основании проведенного ранее исследования [4] выдвинута рабочая гипотеза о том, что теоретически могут существовать группы факторов (индикаторов), по-разному влияющих на оценку развивающегося деструктивного события, при работе оператора с системами видеомониторинга.

Итак, пусть дан видеопоток информации, фиксируемый стационарными системами видеонаблюдения, установленными в городской среде или на уличной территории объектов защиты - У. Получение видеопотока представителями экстренных служб возможно в определенном радиусе от места вызова - Иг. Явление технической возможности подключения к определенной камере для получения видеопотока имеет обозначение 0Уп, где п - некоторая камера видеонаблюдения.

Модель поступающего оператору видеомониторинга потока видеоинфрмации А может быть представлена кортежем параметров:

А=<У ,Ду,0уп,п>. (1)

При этом, все камеры систем видеомониторинга, присутствующие на территории абстрактного пожарно-спасательного гарнизона формируют модель параметра У:

У=<(У1,У2.....У„)Дф>. (2)

Предполагается, что содержит в себе отображение свойств объективной действительности, транслируемых в виде видеоизображений, таким образом, что их можно использовать в качестве индикаторов складывающейся ситуации - хр:

Уф= <Ха.Хрр.Хру>, (3)

где - индикаторы, свидетельствующие об осложняющейся обстановке по данным видеомониторинга, - индикаторы, свидетельствующие о неосложняющейся обстановке по данным видеомониторинга, - иные индикаторы, не относящиеся к анализируемой ситуации.

На основе моделей 1-3, а также при использовании моделей определения площади

возможного пожара к моменту прибытия первых подразделений1 и способов оценки тактических возможностей подразделений пожарной охраны [6], разработана система поддержки принятия управленческих решений (СППР), позволяющая выдвинуть прогноз (в период до прибытия лиц, осуществляющих руководство пожаротушением, на место вызова) о возможной недостаточности тактических возможностей первых выехавших пожарно-спасательных подразделений.

Схема потока информации в СППР показана на рис. 2.

Созданная математическая основа формализована в виде программы для ЭВМ «Программа для аналитического обеспечения мониторинга техногенного пожара на основе информации со стационарных систем видеонаблюдения» [7].

Программа предназначена для аналитической обработки вводимых оператором данных об обстановке на месте пожара, получаемых со стационарных систем видеонаблюдения, установленных в городской среде, у которых имеется техническая возможность подключения с формированием соответствующего прогноза. Областью применения является планирование способов поддержки принятия управленческих решений на этапах сосредоточения сил и средств пожарной охраны к месту вызова на основе данных видеомониторинга.

Программа позволяет обрабатывать информацию, вводимую оператором, осуществляющим дистанционный мониторинг обстановки на месте возникновения и развития техногенного пожара в период оперативного реагирования пожарно-спасательных подразделений, прогнозируя:

- необходимость запроса видеоинформации по конкретному сообщению при одновременном поступлении нескольких сообщений о пожаре,

- потенциальную недостаточность тактических возможностей выехавших отделений пожарной охраны на основных пожарных автомобилях общего применения.

В структуру модели встроены разработанные переменные типа хра:

- - отражает примерную степень запущенности пожара по внешним признакам на момент сообщения о пожаре,

- - отражает наличие препятствий антропогенного или природного проис-

1 Приказ МЧС России от 25.03.09 № 181 «Об утверждении свода правил «Места дислокации подразделений пожарной охраны. Порядок и методика определения».

хождения для проведения боевого развертывания на месте вызова,

- к^аз - отражает степень вертикального распространения горения по зданию на основе видеоданных.

<= гра <=

где 0 - множество рациональных чисел.

(4)

На данный момент, значения к^а. носят абстрактный характер, для их конкретизации необходимо проведение прикладных исследований с проверкой адекватности тех или иных вариантов в рамках моделей.

В концептуальной схеме ИАСВ (рис. 1), СППР выполняет функции аналитической работы моделей (вычислительный анализ данных) и имитационного моделирования (предоставление оператору рекомендаций на основе моделирования ситуации).

Рис. 2. Схема потока информации в СППР

Для систематизации, хранения, извлечения информации по отработанным вызовам, а также проверки моделей [7] на адекватность, разработана база данных (БД) «Ресурсы информационного обеспечения видеомониторинга техногенного пожара при управлении сосредоточением подразделений пожарной охраны» [8].

Структура объектов БД позволяет накапливать фото- и видеоинформацию, сопровождаемую описанием в виде числовых значений. Кортежи данных, в том числе, предусматривают содержание дискретной информации, структурирующей хранящиеся фото- и видеоданные по различным параметрам. База данных потенциально применима для информационной поддержки оператора мони-

торинга при работе с видеопотоком данных. Функциональными возможностями БД являются: накопление, хранение и структурирование результатов видеомониторинга произошедших техногенных пожаров с целью формирования информационных ресурсов, позволяющих осуществлять быстрый поиск и получение интересующей оператора информации.

БД позволяет синтезировать в кортежах данных результаты аналитической работы моделей программы [7] и фактические данные по соответствующим отработанным вызовам по-жарно-спасательных подразделений, что необходимо для проверки моделей на адекватность. Схема данных БД представлена на рис. 3.

Рис. 3. Ресурсы информационного обеспечения видеомониторинга техногенного пожара при управлении сосредоточением подразделений пожарной охраны

Наполненная информационными ресурсами БД предназначена для работы в двух режимах: первый - оперативное извлечение информации и второй - анализ хранящихся данных.

В режиме оперативного извлечения информации пользователь имеет возможность запрашивать данные:

- по типу здания, где произошел пожар,

- по типу применяемого средства видеомониторинга,

- по типу принятого решения (был ли повышен номер вызова),

- комбинированного характера.

В режиме анализа хранящихся данных, пользователь может запустить функцию проверки на адекватность предлагаемых СППР решений (1), а также оценить точность прогнозирования значения площади пожара на основе данных видеомониторинга (2).

1. Сравниваются выборки (рис. 3): прогнозируемых решений и фактически принятых решений по повышению/ подтверждению номера вызова (каждому решению присвоен уникальный идентификатор). Целью сравнения является проверка характеристик выборок на совпадение или различие. В данном случае предлагается применять непараметрический критерий Крамера-Уэлча. Подобный метод позволяет, работая с большим количеством кортежей данных, определять насколько моделируемые решения близки к реально принятым в конкретных ситуациях.

2. Сравниваются выборки: прогнозируемых значений площади пожара (как с учетом видеоинформации, так и без) и фактических значений площади пожара по соответствую-

щим отработанным вызовам. Применение критерия Спирмена позволяет определить силу корреляционной связи между исследуемыми выборками, что необходимо для выявления недостатков прогнозных формул, в том числе, которые содержат в себе переменные множества ^а. Если теснота корреляционной связи по результатам проверки характеризуется как «слабая» или «умеренная», то необходимо провести совершенствование прогнозной модели, лежащей в основе программы [7]. При этом проявляется кибернетический подход к описанию систем, так как информация о результатах управления возвращается непосредственно в систему управления (СУ) с обратной связью о корректности работы СУ.

Критерии Спирмена и Крамера-Уэлча являются базовыми инструментами анализа информационных ресурсов, формируемых кортежами данных (рис. 1). Однако, они могут быть заменены на более подходящие критерии или дополнены другими методами работы с данными.

Таким образом, разработана концептуальная схема ИАСВ, представляющая вариант архитектуры единой системы сопровождения процесса работы оператора с данными видеомониторинга. Для формализации структурных элементов схемы разработаны модели и логические алгоритмы, представляющие математическую основу по накоплению, структурированию и использованию видеоинформации с места техногенного пожара. Это позволяет формировать рациональный подход к принятию решений на основе потока видеоин-фомации, учитывая ранее накопленный опыт.

«Программа для аналитического обеспечения мониторинга техногенного пожара на основе информации со стационарных систем видеонаблюдения» [7] и БД «Ресурсы информационного обеспечения видеомониторинга техногенного пожара при управлении сосредоточением подразделений пожарной охраны» [8] являются функционирующими продук-

тами, но относятся к разряду прототипов, которые должны совершенствоваться в процессе апробации.

К разряду перспективных исследований по рассмотренной теме, стоит отнести разработку, формализацию моделей и алгоритмов по определению оптимальности управленческих решений, предлагаемых СППР.

Список литературы

1. Членов А. Н., Демехин Ф. В. Общие принципы построения видеодетектора пожара // Технологии техносферной безопасности. 2005. Вып. 4.

2. Бочков В. С., Катаева Л. Ю., Масленников Д. А. Алгоритм поиска уязвимых зон пожара с применением анализа видеопотока // XXIX Международная научно-практическая конференция, посвященная 80-летию ФГБУ ВНИИПО МЧС России: материалы конференции. Балашиха: ФГБУ ВНИИПО МЧС России, 2017. С.395-400.

3. Пятаева А. В. Исследование методов и разработка алгоритмов обнаружения дыма на открытых пространствах по видеопоследовательностям: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.17. Красноярск, 2017. 157 с.

4. Апарин А. А. Информационно-аналитическое обеспечение видеомониторинга при оперативном реагировании на пожар на основе данных со стационарных систем // Проблемы техносферной безопасности: материалы международной научно-практической конференции молодых учёных и специалистов. 2022. № 11. С. 258-262.

5. Тараканов Д. В., Семенов А. О., Апарин А. А. Модели мониторинга пожаров на открытых территориях: монография. Иваново: Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, 2022. 103 с.

6. Подгрушный А. В. Совершенствование управления боевыми действиями пожарных подразделений на основе повышения их тактических возможностей: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.10. М., 2004. 281 с.

7. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ RU № 2022660075. Программа для аналитического обеспечения мониторинга техногенного пожара на основе информации со стационарных систем видеонаблюдения / А. А. Апарин, Д. В. Тараканов, А. О. Семенов; заявл. 17.05.2022; опубл. 30.05.2022.

8. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации базы данных RU № 2022621358 Ресурсы информационного обеспечения видеомониторинга техногенно-

го пожара при управлении сосредоточением подразделений пожарной охраны / А. А. Апарин; заявл. 17.05.2022; опубл. 08.06.2022.

References

1. Chlenov A. N., Demekhin F. V. Ob-shchie printsipy postroeniia videodetektora pozha-ra [General principles of building a video fire detector]. Tekhnologii tekhnosfernoi bezopasnosti, 2005, issue 4.

2. Bochkov V. S., Kataeva L. Yu., Maslennikov D. A. Algoritm poiska uiazvimykh zon pozhara s primeneniem analiza videopotoka [Algorithm for finding vulnerable fire zones using video stream analysis]. XXIX Mezhdunarodnaia nauchno-prakticheskaia konferentsiia, posviash-chennaia 80-letiiu FGBU VNIIPO MChS Rossii: materialy konferentsii. Balashikha: FGBU VNIIPO MChS Rossii, 2017. pp. 395-400.

3. Pyataeva A. V Issledovanie metodov i razrabotka algoritmov obnaruzheniia dyma na otkrytykh prostranstvakh po videoposledovate-lnostiam. Diss. kand. tekhn. nauk [Research of methods and development of algorithms for smoke detection in open spaces by video sequences. Cand. tech. sci diss.]. Krasnoiarsk, 2017. 157 p.

4. Aparin A. A. Informatsionno-analiticheskoe obespechenie videomonitoringa pri operativnom reagirovanii na pozhar na osnove dannykh so statsionarnykh system [Information and analytical support of monitoring during rapid response to a fire based on data from stationary video surveillance systems]. Problemy tekhnosfernoi bezopasnosti: materialy mezhdu-narodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii mo-lodykh uchenykh i spetsialistov, 2022, vol. 11, pp. 258-262.

5. Tarakanov D. V., Semenov A. O., Aparin A. A. Modeli monitoringa pozharov na otkrytykh territoriiakh: monografiia [Models for monitoring fires in open areas: monograph]. Ivanovo, Ivanovskaya pozharno-spasatel'naya akademiya GPS MCHS Rossii, 2022, 103 p.

6. Podgrushnyy A. V. Sovershenstvo-vanie upravleniia boevymi deistviiami pozharnykh podrazdelenii na osnove povysheniia ikh taktich-

eskikh vozmozhnostei. Diss. kand. tekhn. nauk [Improving the management of combat operations of fire departments based on increasing their tactical capabilities. Cand. tech. sci. diss.]. M., 2004. 281 p.

7. Aparin A. A., Tarakanov D. V., Se-menov A. O. Programma dlia analiticheskogo obespecheniia monitoringa tekhnogennogo pozhara na osnove informatsii so statsionarnykh sistem videonabliudeniia [A program for analytical support of man-made fire monitoring based on information from stationary video surveillance sys-

tems]. Svidetelstvo Rospatenta o gosudarstvennoi registratsii programmy dlia EVM RU № 2022660075, opubl. 30.05.2022.

8. Aparin A. A Resursy informatsionnogo obespecheniia videomonitoringa tekhnogennogo pozhara pri upravlenii sosredotocheniem po-drazdelenii pozharnoi okhrany [Resources of information support for video monitoring of man-made fire in the management of the concentration of fire protection units]. Svidetelstvo Rospatenta o gosudarstvennoi registratsii bazy dannykh RU № 2022621358, opubl. 08.06.2022.

Апарин Александр Александрович

Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России,

Российская Федерация, г. Иваново

адъюнкт

E-mail: [email protected] Aparin Alexander Alexandrovich

Federal State Budget Educational Establishment of Higher Education «Ivanovo Fire Rescue Academy of

State Firefighting Service of Ministry of Russian Federation for Civil Defense, Emergencies and Elimination

of Consequences of Natural Disasters»,

Russian Federation, Ivanovo

Postgraduate student

E-mail: [email protected]