Military academy of communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny (senior lecturer of the department)
Russian Federation
Budyonny Military Academy of the Signal Corps (research department, researcher)
Russian Federation
Military academy of communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny (department of radio communications, professor)
Saint-Petersburg, Russian Federation
Russian Federation
The results of the development of a scientific and methodological apparatus for the formation of feature vectors are presented in the interests of automating procedures for detecting forest fires based on the results of processing video image frames. Analytical algorithms for generating feature vectors and solving the problem of detecting their differences in automatic mode are presented. The possibility of synthesizing feature vectors based on image decomposition in the Haar wavelet basis is considered. The optimal Haar wavelet parameters have been determined to ensure maximum contrast of feature vectors. The results of the experiment are presented.
detection of forest fires, formation of feature vectors, processing of video image frames, pattern recognition
1. Ivanova Yu.A., Aliverdieva M.A. Ekologicheskaya problema XXI veka – global'noe poteplenie // Mezhdunarodnyj zhurnal konstitucionnogo i gosudarstvennogo prava. 2022. № 2. S. 20–24.
2. Polyak Yu.E., Dybenko A.N. O problemah global'nogo potepleniya i uglerodnoj nejtral'nosti // Vestnik CEMI. 2023. T. 6. № 1. DOI:https://doi.org/10.33276/S265838870024492-4.
3. Mkrtchyan F.A., Soldatov V.Yu. O monitoringe ekologicheskih katastrof // Problemy okruzhayushchej sredy i prirodnyh resursov. 2023. № 9. S. 117–129. DOI:https://doi.org/10.36535/0235-5019-2023-09-3.
4. Ivanova G.A., Ivanov V.A. Dinamika lesnyh pozharov na territorii lesnyh rajonov Srednej Sibiri // Interekspo Geo-Sibir'. 2023. T. 4. № 2. S. 43–48. DOI:https://doi.org/10.33764/2618-981X-2023-4-2-43-48.
5. Barovik D.V., Taranchuk V.B. Tools for the analysis and visualisation of distributions and vector fields in surface forest fires modelling // Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. 2022. № 2. P. 82–93. DOI:https://doi.org/10.33581/2520-6508-2022-2-82-93.
6. Gribunov O.P., Morozov R.O. Ispol'zovanie rezul'tatov informacionnoj sistemy distancionnogo monitoringa lesnyh pozharov pri rassledovanii unichtozheniya ili povrezhdeniya lesnyh nasazhdenij // Kriminalistika: vchera, segodnya, zavtra. 2022. № 1 (21). S. 26–34. DOI:https://doi.org/10.55001/2587-9820.2022.33.85.003.
7. Kustov O.M., Shadaeva L.I., Nosyakova E.A. Osobennosti provedeniya otdel'nyh sledstvennyh dejstvij pri rassledovanii lesnyh pozharov i ustanovlenie prichin lesnyh pozharov // Nauchnyj vzglyad v budushchee. 2016. T. 7. № 4. S. 75–79. DOI:https://doi.org/10.21893/2415-7538-2016-04-7-160.
8. Prichiny lesnyh pozharov v lesnom fonde Ural'skogo Federal'nogo okruga / V.N. Sashchenko [i dr.] // Vestnik biotekhnologii. 2019. № 3 (20). S. 11.
9. Bobrinev E.V., Kondashov A.A., Udavcova E.Yu. Ispol'zovanie regressionnogo analiza pokazatelej gibeli lyudej pri pozharah ot vremeni pribytiya pervogo pozharnogo podrazdeleniya na pozhar // Nauch.-analit. zhurn. «Vestnik S.-Peterb. un-ta GPS MCHS Rossii». 2019. № 3.S. 95–102.
10. Sysoeva T.P., Lobova S.F., Kuharev A.A. Primenenie komp'yuternogo modelirovaniya dinamiki rasprostraneniya pozhara dlya ustanovleniya mestoraspolozheniya ochaga pozhara // Nauch.-analit. zhurn. «Vestnik S.-Peterb. un-ta GPS MCHS Rossii». 2019. № 3. S.121–131.
11. Aksenov S.G., Morozova D.P. Sovershenstvovanie meropriyatij po profilaktike i bor'be s lesnymi pozharami v Rossii // Stolypinskij vestnik. 2023. T. 5. № 1.
12. Gazizov A.M., Yangirova R.R. Sovremennye metody bor'by s lesnymi pozharami // Elektronnyj nauchnyj zhurnal Neftegazovoe delo. 2021. № 1. S. 25–39. DOI:https://doi.org/10.17122/ogbus-2021-1-25-39.
13. Podrezov Yu.V. Osobennosti primeneniya i razrabotki sovremennyh aviacionnyh sredstv bor'by s lesnymi pozharami // Problemy bezopasnosti i chrezvychajnyh situacij. 2019. № 2. S. 46–50.
14. Yakovlev S.E. Primenenie bespilotnyh letatel'nyh apparatov v bor'be s lesnymi pozharami // Ammosov-2021: sb. materialov Nauch.-prakt. konf. studentov SVFU, Yakutsk: Severo-Vostochnyj federal'nyj universitet im. M.K. Ammosova, 2021. S. 776–779.
15. Magomedov R.A., Makarova E.V., Kotova E.A. Issledovanie effektivnosti ispol'zovaniya bespilotnoj letatel'noj platformy vertolyotnogo tipa s ognetushashchimi kapsulami dlya bor'by s lesnymi pozharami // Aktual'nye problemy inzhenernyh nauk: materialy X (67-j) Ezhegod. nauch.-prakt. konf. Severo-Kavkazskogo federal'nogo universiteta. Stavropol': Severo-Kavkazskij federal'nyj universitet, 2023. S. 402–404.
16. Abusalma A. The effect of implementing artificial intelligence on job performance in commercial banks of Jordan // Management Science Letters. 2021. Vol. 11. № 7. P. 2061–2070. DOI:https://doi.org/10.5267/j.msl.2021.3.003.
17. Dvornikov S.V., Dvornikov S.S., Konoplev M.A. Algoritm raspoznavaniya signalov radiosvyazi na osnove simmetricheskih matric // Informacionnye tekhnologii. 2010. № 9. S. 75–77. EDN MUSLAD.
18. Dvornikov S.V., Saukov A.M. Modifikaciya chastotno-vremennyh opisanij nestacionarnyh processov na osnove pokazatel'nyh i stepennyh funkcij // Nauchnoe priborostroenie. 2004. T. 14. № 3. S. 76–85.
19. Tormozov V.S. Analiz metodov raspoznavaniya obrazov i mashinnogo obucheniya dlya raspoznavaniya vizual'nyh obrazov // Informacionnye tekhnologii XXI veka: sb. nauch. trudov / otv. red. V.V. Voronin. Habarovsk: Tihookeanskij gosudarstvennyj universitet, 2019. S. 354–359.
20. Avtomatizaciya procedur obnaruzheniya lesnyh pozharov po rezul'tatam obrabotki video / D.V. Vasil'eva [i dr.] // Nauch.-analit. zhurn. «Vestnik S.-Peterb. un-ta GPS MCHS Rossii». 2023. № 4. S. 30–40.
21. Prozorov D.E., Zemcov A.V. Primenenie legkovesnoj siamskoj nejroseti dlya formirovaniya vektora priznakov v sisteme vaskulyarnoj autentifikacii // Komp'yuternaya optika. 2023. T. 47. № 3. S. 433–441. DOI:https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1204. – EDN JWCAEY.
22. Formirovanie vektorov priznakov signalov iz vejvlet-koefficientov ih frejmovyh preobrazovanij / S.V. Dvornikov [i dr.] // Informacionnye tekhnologii. 2013. № 5. S. 46–49. EDN QAQWUF.
23. Raspoznavanie signalov na osnove veroyatnostnoj ocenki dispersii vektorov ih priznakov / S.V. Dvornikov [i dr.] // Voprosy radioelektroniki. Ser.: Tekhnika televideniya. 2020. № 3. S. 81–90. EDN JYVVPW.
24. Semenov V.I. Sravnenie algoritma kratnomasshtabnogo analiza izobrazhenij v chastotnoj oblasti s algoritmom Malla // Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Upravlenie, vychislitel'naya tekhnika i informatika. 2022. № 59. S. 73–82. DOI:https://doi.org/10.17223/19988605/59/8.
25. Dvornikov S.V., Kudryavcev A.M. Teoreticheskie osnovy chastotno-vremennogo analiza kratkovremennyh signalov: monografiya. SPb.: VAS, 2010. 240 s. EDN: QMUYKH.
26. Kratnomasshtabnyj vejvlet-analiz profilogrammy / S.M. Gajdar [i dr.] // Agroinzheneriya. 2022. T. 24. № 5. S. 62–66. DOIhttps://doi.org/10.26897/2687-1149-2022-5-62-66. EDN HTJLRH.
27. Metod obnaruzheniya radiosignalov na osnove obrabotki ih chastotno-vremennyh raspredelenij plotnosti energii / S.V. Dvornikov [i dr.] // Informaciya i kosmos. 2005. № 4. S. 13–16. EDN KXAITT.
28. Dvornikov S.V., Dvornikov S.S., Spirin A.M. Sintez manipulirovannyh signalov na osnove vejvlet-funkcij // Informacionnye tekhnologii. 2013. № 12. S. 52–55. EDN ROTMAR.
29. Andrianov P.A. Diskretnyj periodicheskij kratnomasshtabnyj analiz // Zapiski nauchnyh seminarov Sankt-Peterburgskogo otdeleniya matematicheskogo instituta im. V.A. Steklova RAN. 2021. T. 499. S. 7–21. EDN DRVQTN.
30. Zaynidinov H.N., Dadajanov U., Juraev J.U. Algorithm for compressing blood images using two-dimensional wavelets haar // Problemy vychislitel'noj i prikladnoj matematiki. 2021. № 1 (31). P. 133–142. EDN CBAWRE.
31. Dvornikov S.V. Teoreticheskie osnovy sinteza bilinejnyh raspredelenij energii nestacionarnyh processov v chastotno-vremennom prostranstve (obzor) // Trudy uchebnyh zavedenij svyazi. 2018. T. 4. № 1. S. 47–60. EDN YUZUOE.
32. Dvornikov S.V. Bilinejnye raspredeleniya s ponizhennym urovnem interferencionnogo fona v chastotno-vremennom prostranstve (prodolzhenie obzora) // Trudy uchebnyh zavedenij svyazi. 2018. T. 4. № 2. S. 69–81. EDN XRVQDR.
