Problems of risk management in the technosphere Problems of risk management in the technosphere Проблемы управления рисками в техносфере 1998-8990 66941 Снижение рисков и ликвидация последствий чрезвычайных ситуаций. Обеспечение безопасности при ЧС Risk reduction and elimination of consequences of emergency situations. Ensuring safety in case of emergency Снижение рисков и ликвидация последствий чрезвычайных ситуаций. Обеспечение безопасности при ЧС THE ESTIMATION OF VIDEO SYSTEM QUALITY DETECTION OF FOREST FIRES ОЦЕНКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ВИДЕОСИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ Крюкова М С Kryukova M S Шидловский А Л Shidlovsky A L Фахми Ш С Fahmi Sh S Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России ru Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia ru Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России ru Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia ru Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко Российской академии наук. Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) ru Solomenko institute of transport problems of the Russian Academy of sciences. The first electrotechnical university (ETU) ru 25 06 2018 25 06 2018 2018 2 63 73 12 06 2018 20 06 2018 https://journals.igps.ru/en/nauka/article/66941/view

Рассмотрены метод, алгоритмы и основные функции для решения задач обнаружения, локализации и структуризации объектов изображений. Предложен алгоритм анализа космических снимков для выделения областей лесных пожаров. Исследованы алгоритмы анализа изображений на основе методов сегментации. Разработан и протестирован программный комплекс видеосистемы для автоматизированного обнаружения лесных пожаров с помощью изображений, полученных со спутников дистанционного зондирования Земли.

The paper deals with the method, algorithms and basic functions for solving problems of detection, localization and structuring of image objects. The algorithm of the analysis of space images for allocation of areas of forest fires is offered. Algorithms of image analysis based on segmentation methods are investigated. The program complex of video system for automated detection of forest fires by means of images received from satellites of remote sensing of the Earth is developed and tested.

 лесные пожары видеосистема дистанционное зондирование земли мониторинг обнаружение анализ изображений сегментация forest fires video system remote sensing of the earth monitoring detection image analysis segmentation

Таранцев А.А., Чикитов Ю.И. Оптимизация числа БПЛА для мониторинга пожаров крупных лесных массивов // Проблемы управления рисками в техносфере. 2015. № 3 (35). С. 3-9. Tarancev A.A., Chikitov Yu.I. Optimizaciya chisla BPLA dlya monitoringa pozharov krupnyh lesnyh massivov // Problemy upravleniya riskami v tehnosfere. 2015. № 3 (35). S. 3-9. Rui V.A., Pedro V. Forest Fire Finder - DOAS application to long-range forest fire detection // Published by Copernicus Publications on behalf of the European Geosciences Union. Atmos. Meas. Tech. 2017. 10. Pp. 2 299-2 311. Rui V.A., Pedro V. Forest Fire Finder - DOAS application to long-range forest fire detection // Published by Copernicus Publications on behalf of the European Geosciences Union. Atmos. Meas. Tech. 2017. 10. Pp. 2 299-2 311. Zuoning W., Pengfei L., Tiejun C. Research on forest flame recognition algorithm based on image feature // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XLII-2/W7, 2017. ISPRS Geospatial Week 2017, 18-22 September, 2017. Pp. 925-928. Zuoning W., Pengfei L., Tiejun C. Research on forest flame recognition algorithm based on image feature // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XLII-2/W7, 2017. ISPRS Geospatial Week 2017, 18-22 September, 2017. Pp. 925-928. WANG Yu-bin. Study on fire smoke detection technology based on image type [J] // Fire Science and Technology. 2014. 33 (9). Pp. 1 052-1 055. WANG Yu-bin. Study on fire smoke detection technology based on image type [J] // Fire Science and Technology. 2014. 33 (9). Pp. 1 052-1 055. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. М., 2003. Komashinskiy V.I., Smirnov D.A. Neyronnye seti i ih primenenie v sistemah upravleniya i svyazi. M., 2003. Малыгин И.Г., Комашинский В.И., Иванов А.Ю. Концепция построения единого информационного пространства интеллектуальной мультимодальной транспортной системы // Транспорт Российской Федерации. 2016. № 6 (67). С. 24-28. Malygin I.G., Komashinskiy V.I., Ivanov A.Yu. Koncepciya postroeniya edinogo informacionnogo prostranstva intellektual'noy mul'timodal'noy transportnoy sistemy // Transport Rossiyskoy Federacii. 2016. № 6 (67). S. 24-28. Систематизация алгоритмов нахождения и кодирования опорных точек изображений / Ш.С. Фахми [и др.] // Вопросы радиоэлектроники. Сер.: Техника телевидения. 2017. Вып. 3. С. 15-20. Sistematizaciya algoritmov nahozhdeniya i kodirovaniya opornyh tochek izobrazheniy / Sh.S. Fahmi [i dr.] // Voprosy radioelektroniki. Ser.: Tehnika televideniya. 2017. Vyp. 3. S. 15-20. Видеосистемы на кристалле селекции объектов на примере обнаружения лесных пожаров / Ш.С. Фахми [и др.] // Телевидение: передача и обработка изображений: материалы XIV Междунар. науч.-техн. конф. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2017. С. 106-113. Videosistemy na kristalle selekcii ob'ektov na primere obnaruzheniya lesnyh pozharov / Sh.S. Fahmi [i dr.] // Televidenie: peredacha i obrabotka izobrazheniy: materialy XIV Mezhdunar. nauch.-tehn. konf. SPb.: SPbGETU «LETI», 2017. S. 106-113. Фахми Ш.С., Алексеенко Я.В. Использование геоинформационных систем космического мониторинга МЧС России в пожароопасный период // Актуальные проблемы создания космических систем дистанционного зондирования земли: тезисы докладов IV Междунар. науч.-техн. конф. М.: АО «Корпорация «ВНИИЭМ», 2016. С. 155-156. Fahmi Sh.S., Alekseenko Ya.V. Ispol'zovanie geoinformacionnyh sistem kosmicheskogo monitoringa MChS Rossii v pozharoopasnyy period // Aktual'nye problemy sozdaniya kosmicheskih sistem distancionnogo zondirovaniya zemli: tezisy dokladov IV Mezhdunar. nauch.-tehn. konf. M.: AO «Korporaciya «VNIIEM», 2016. S. 155-156. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2012. 1 104 с. Gonsales R., Vuds R. Cifrovaya obrabotka izobrazheniy. M.: Tehnosfera, 2012. 1 104 s. Weakly-and semi-supervised learning of a DCNN for semantic image segmentation[J] / G. Papandreou [et al]. arXiv preprint arXiv:1502.02734, 2015. Weakly-and semi-supervised learning of a DCNN for semantic image segmentation[J] / G. Papandreou [et al]. arXiv preprint arXiv:1502.02734, 2015. Геосервис по лесным пожарам «Космоснимки». URL: http://fires.kosmosnimki.ru (дата обращения: 05.02.2018). Geoservis po lesnym pozharam «Kosmosnimki». URL: http://fires.kosmosnimki.ru (data obrascheniya: 05.02.2018). Систематизация алгоритмов нахождения и кодирования опорных точек изображений / Ш.С. Фахми [и др.] // Вопросы радиоэлектроники. Сер.: Техника телевидения. 2017. Вып. 3. С. 15-20. Sistematizaciya algoritmov nahozhdeniya i kodirovaniya opornyh tochek izobrazheniy / Sh.S. Fahmi [i dr.] // Voprosy radioelektroniki. Ser.: Tehnika televideniya. 2017. Vyp. 3. S. 15-20. Zhong Ma.A., Zhang Y.L. Adaptive Multiobjective Memetic Fuzzy Clustering Algorithm for Remote Sensing Imagery. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2015. 53. P. 4 202-4 217. Zhong Ma.A., Zhang Y.L. Adaptive Multiobjective Memetic Fuzzy Clustering Algorithm for Remote Sensing Imagery. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2015. 53. P. 4 202-4 217. Somanath A., Karaman S., Youcef-Toumi K. Controlling stochastic growth processes on lattices: Wildfire management with robotic fire extinguishers // In 53rd IEEE Conference on Decision and Control. 2014. Dec. Pp. 1 432-1 437. Somanath A., Karaman S., Youcef-Toumi K. Controlling stochastic growth processes on lattices: Wildfire management with robotic fire extinguishers // In 53rd IEEE Conference on Decision and Control. 2014. Dec. Pp. 1 432-1 437. Гуляев П.Ю., Долматов А.В., Иордан В.И. Адаптивный алгоритм обучения байесовского нейросетевого классификатора информационных кластерных структур в спектрозональных изображениях // Нейроинформатика и ее приложения: материалы XIII Всерос. семинара / под ред. А.Н. Горбаня, Е.М. Меркеса. Красноярск: ИВМ СО РАН, 2005. С. 29-30. Gulyaev P.Yu., Dolmatov A.V., Iordan V.I. Adaptivnyy algoritm obucheniya bayesovskogo neyrosetevogo klassifikatora informacionnyh klasternyh struktur v spektrozonal'nyh izobrazheniyah // Neyroinformatika i ee prilozheniya: materialy XIII Vseros. seminara / pod red. A.N. Gorbanya, E.M. Merkesa. Krasnoyarsk: IVM SO RAN, 2005. S. 29-30. Белоглазов И.Н., Джанджгава Г.И., Чигин Г.П. Основы навигации по геофизическим полям. М.: Наука, 1985. Beloglazov I.N., Dzhandzhgava G.I., Chigin G.P. Osnovy navigacii po geofizicheskim polyam. M.: Nauka, 1985. Praveenchakkaravarthy S., Nancy J., NaveenKumar V.S., NeethiNarayanan, Pavithra R. Forest fire detection system // International Journal of Recent Trends in Engineering. 2017. Pp. 99-102. Praveenchakkaravarthy S., Nancy J., NaveenKumar V.S., NeethiNarayanan, Pavithra R. Forest fire detection system // International Journal of Recent Trends in Engineering. 2017. Pp. 99-102. MODIS. URL: https://modis.gsfc.nasa.gov/news/ (дата обращения: 02.04.2018). MODIS. URL: https://modis.gsfc.nasa.gov/news/ (data obrascheniya: 02.04.2018).