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.
лесные пожары, видеосистема, дистанционное зондирование земли, мониторинг, обнаружение, анализ изображений, сегментация
1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. М., 2003.
6. 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.
7. Систематизация алгоритмов нахождения и кодирования опорных точек изображений / Ш.С. Фахми [и др.] // Вопросы радиоэлектроники. Сер.: Техника телевидения. 2017. Вып. 3. С. 15-20.
8. 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.
9. 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.
10. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2012. 1 104 с.
11. Weakly-and semi-supervised learning of a DCNN for semantic image segmentation[J] / G. Papandreou [et al]. arXiv preprint arXiv:1502.02734, 2015.
12. Геосервис по лесным пожарам «Космоснимки». URL: http://fires.kosmosnimki.ru (дата обращения: 05.02.2018).
13. Систематизация алгоритмов нахождения и кодирования опорных точек изображений / Ш.С. Фахми [и др.] // Вопросы радиоэлектроники. Сер.: Техника телевидения. 2017. Вып. 3. С. 15-20.
14. 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.
15. 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.
16. 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.
17. Белоглазов И.Н., Джанджгава Г.И., Чигин Г.П. Основы навигации по геофизическим полям. М.: Наука, 1985.
18. 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.
19. MODIS. URL: https://modis.gsfc.nasa.gov/news/ (дата обращения: 02.04.2018).
