Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного (старший преподаватель кафедры)
Россия
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (кафедра радиотехнических и оптоэлектронных комплексов (Кафедра 21), профессор кафедры)
Россия
Россия
сотрудник
Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного (научно-исследовательский отдел, научный сотрудник)
Россия
Представлены результаты разработки предложения по автоматизации процедур обнаружения лесных пожаров на основе методов распознавания образов. Сформулирована и поставлена математическая задача построения признакового пространства и задача распознавания образов по результатам сравнения векторов признаков. Предложено в рамках решения рассматриваемой проблематики формировать признаковое пространство из двух векторов, характеризующих изображение текущего и предыдущего кадров. Обоснован выбор в качестве векторов признаков гистограмм, характеризующих распределение интенсивности яркости изображений. Приведены результаты эксперимента, подтверждающие правомерность теоритических выводов, и сформулированы рекомендации по автоматизации процедур обнаружения.
обнаружение лесных пожаров, формирование векторов признаков, обработка кадров видеоизображений, распознавание образов
1. Константинов А.В., Морковина В.В. Лесные пожары как наиболее значимая угроза экономической безопасности лесного сектора // Актуальные направления научных исследований ХХИ века: теория и практика. 2016. Т. 4. № 2 (22). С. 319-325.
2. Блохина А.А. Лесные пожары как угроза экономической безопасности в лесном комплексе // Актуальные проблемы развития хозяйствующих субъектов, территорий и систем регионального и муниципального управления: материалы ХИВ Междунар. науч.-практ. конф. Курск: Юго-Западный гос. ун-т, 2019. Вып. 3. С. 64-68.
3. Изранцева А.А., Капустина Ю.А. Лесные пожары как вызов и угроза экономической безопасности лесного сектора // Научное творчество молодежи - лесному комплексу России: материалы ХВИИИ Всерос. (нац.) науч.-техн. конф. Екатеринбург: Уральский гос. лесотехнический ун-т, 2022. С. 772-777.
4. Зуев В.М., Павлов Н.И. Молнии как природный фактор возникновения лесных пожаров в Приморском крае // Труды Дальневосточного государственного технического университета. 2006. № 142. С. 158-162.
5. Причины лесных пожаров в лесном фонде Уральского Федерального округа / В.Н. Сащенко [и др.] // Вестник биотехнологии. 2019. № 3 (20). С. 11.
6. Жидкова А.Ю., Ковярова В.А. Причины лесных пожаров в лесном фонде Сибири // Вестник Таганрогского института им. А.П. Чехова. 2020. № 2. С. 129-133. ЕДН ВЕHHHС.
7. Филиппов А.Г. Методы и модели информационно-навигационного обеспечения аварийно-спасательных формирований МЧС России // Школа молодых ученых и специалистов МЧС России - 2013. Актуальные проблемы обеспечения комплексной безопасности и пути их решения: сб. статей по материалам конф. 2013. С. 142-149.
8. Кустов О.М., Шадаева Л.И., Носякова Е.А. Особенности проведения отдельных следственных действий при расследовании лесных пожаров и установление причин лесных пожаров // Научный взгляд в будущее. 2016. Т. 7. № 4. С. 75-79. ДОИ:https://doi.org/10.21893/2415-7538-2016-04-7-160.
9. Чеботарев С.С., Овсяник А.И. Развитие экономических отношений в лесном хозяйстве: страхование хозяйственной деятельности по лесовосстановлению по результатам лесных пожаров // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2020. Т. 10. № 9-1. С. 219-227. ДОИ: 10.34670/АР.2020.24.64.023.
10. Конькова Ю.М. Лесные пожары как фактор утраты функций лесных экосистем // Новости науки в АПК. 2021. № 2. С. 111-113. ДОИ:https://doi.org/10.25930/2218-855х/029.2.2021.
11. Власов В.А., Савинова И.В. Экономико-правовые аспекты предупреждения и ликвидации лесных пожаров в лесном секторе экономики (опыт Красноярского края) // Аграрное и земельное право. 2022. № 3 (207). С. 14-18. ДОИ:https://doi.org/10.47643/1815-1329-2022-3-14.
12. Пепеляева В.Д., Зыкин С.А. Применение космического мониторинга с помощью спутников в целях обнаружения крупных лесных пожаров // Современная школа России. Вопросы модернизации. 2021. № 2-1 (35). С. 114-115.
13. Грибунов О.П., Морозов Р.О. Использование результатов информационной системы дистанционного мониторинга лесных пожаров при расследовании уничтожения или повреждения лесных насаждений // Криминалистика: вчера, сегодня, завтра. 2022. № 1 (21). С. 26-34. ДОИ:https://doi.org/10.55001/2587-9820.2022.33.85.003.
14. Козаченко М.С., Славский В.В. Модель краткосрочного мониторинга и прогноза динамики лесных пожаров // Ломоносовские чтения на Алтае: сб. науч. статей междунар. молодеж. школы-семинара: в 4-х ч. / под ред. Е.Д. Родионова. Барнаул: Алтайский гос. пед. ун-т, 2012. Ч. ИИ. С. 167-172.
15. Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства Российской Федерации (состояние и перспективы развития) / С.А. Барталев [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. Т. 5. № 2. С. 419-429.
16. Данилова С.С., Николаева В.М. Обнаружение лесных пожаров. Методы тушения лесных пожаров // Аллея науки. 2018. Т. 3. № 10 (26). С. 380-383.
17. Качанов С.А., Попов А.П. О месте аппаратно-программного комплекса «Безопасный город» в концепции «Умный город» // Технологии гражданской безопасности. 2019. Т. 16. № 3 (61). С. 4-9. ДОИ:https://doi.org/10.54234/CСТ.19968493.2019.16.3.61.1.4.
18. Попов С., Набоких Л. Комплексная безопасность - 2021: от города безопасного к городу умному // Первая миля. 2021. № 4 (96). С. 60-65. ДОИ:https://doi.org/10.22184/2070-8963.2021.96.4.60.65.
19. Костенок В.Д., Язубец А.В. Распознавание образов с помощью искусственного интеллекта // Новые информационные технологии в телекоммуникациях и почтовой связи. 2023. Т. 1. № 1. С. 33.
20. Власов С.Ю. Математическая модель распознавания образов на основе искусственного интеллекта в сфере сельского хозяйства // Интернаука. 2022. № 43-1 (266). С. 13-15.
21. Гайдаренко А.С., Копалин А.С. Анализ методов распознавания образов с помощью искусственного интеллекта // Современные научные знания: сб. статей Междунар. науч.-практ. конф. Пенза:Наука и просвещение (ИП Гуляев Г.Ю.), 2023. С. 56-58.
22. Патент № 2261476 C1 Рос. Федерация, МПК Г06К 9/00. Способ распознавания радиосигналов. № 2004102168/09; заявл. 26.01.2004; опубл. 27.09.2005 / В.А. Аладинский, С.В. Дворников, А.М. Сауков, А.Н. Симонов; заявитель Военный университет связи. ЕДН РУФМДР.
23. Способ распознавания радиосигналов: пат. 2356064 C2. Рос. Федерация, МПК Г01С 7/00 / С.В. Дворников, А.С. Дворников, С.Р. Желнин [и др.]; заявитель Военная академия связи им. С.М. Буденного. - № 2007115510/09; заявл. 24.04.2007; опубл. 20.05.2009. ЕДН УОQХМQ.
24. Дворников С.В., Дворников С.С., Коноплев М.А. Алгоритм распознавания сигналов радиосвязи на основе симметрических матриц // Информационные технологии. 2010. № 9. С. 75-77. ЕДН МУСЛАД.
25. Дворников С.В., Сауков А.М. Метод распознавания радиосигналов на основе вейвлет-пакетов // Научное приборостроение. 2004. Т. 14. № 1. С. 85-93. ЕДН HСQОСБ.
26. Предложения по применению формулы Введенского для расчета затуханий радиолиний передачи видео / С.В. Дворников [и др.] // Вопросы радиоэлектроники. Сер.: Техника телевидения. 2018. № 2. С. 105-111. ЕДН УСЗЛАY.
27. Дворников С.В., Дворников А.М., Спирин А.М. Синтез манипулированных сигналов на основе вейвлет-функций // Информационные технологии. 2013. № 12. С. 52-55. ЕДН РОТМАР.
28. Сагдатуллин А.М., Шамсутдинов Р.А. Разработка алгоритма улучшения качества изображений входного видеопотока для управления атомными транспортными средствами // Интеллектуальные системы в производстве. 2021. Т. 19. № 2. С. 90-95. ДОИ:https://doi.org/10.22213/2410-9304-2021-2-90-95.
29. Кучуков В.А. Эквализация гистограмм изображений, представленных в системе остаточных классов // Современные технологии в нефтегазовом деле - 2018: сб. трудов междунар. науч.-техн. конф.: в 2-х т. Октябрьский: Уфимский гос. нефтяной техн. ун-т, 2018. Т. 2. С. 290-293.
30. Метод обнаружения радиосигналов на основе обработки их частотно-временных распределений плотности энергии / С.В. Дворников [и др.] // Информация и космос. 2005. № 4. С. 13-16. ЕДН КХАИТТ.
31. Дворников С.В., Сауков А.М. Модификация частотно-временных описаний нестационарных процессов на основе показательных и степенных функций // Научное приборостроение. 2004. Т. 14. № 3. С. 76-85. ЕДН HСQПCЛ.
32. Манукьян А.А. Принципы формирования частотно-временных последовательностей импульсов на основе свойств простых числовых полей Галуа ГФ(п) и их некогерентной обработки для построения радиоизображений объектов // Вестник воздушно-космической обороны. 2016. № 4 (12). С. 70-87.
33. Дворников С.В. Теоретические основы синтеза билинейных распределений энергии нестационарных процессов в частотно-временном пространстве (обзор) // Труды учебных заведений связи. 2018. Т. 4. №1. С. 47-60. ЕДН YУЗУОЕ.
