Фиксация возгорания с помощью камер видеонаблюдения

Видеонаблюдение реально использовать и как дополнение к системе пожарной сигнализации. Камеры будут брать на себя функцию детекции по признакам, которые фиксируются пожарными датчиками.

Камеры могут распознать дым и огонь очень быстро. Пока угарные газы не достигли датчиков, пользователь получает больше времени на тушение. Это важно для складов, где разгоревшийся огонь потушить будет трудно или невозможно. На некоторых объектах обнаружение огня с помощью камер вобще не имеет альтернатив: это касается открытых площадок (парков, лесных зон и т.д.).

Предлагаем рассмотреть основные алгоритмы видеоанализа, которые используются для обнаружения возгораний.

Детектирование дыма

Начавшийся пожар сопровождается выделением дыма. Как камера распознает на кадре дым? Для этого программа выделяет фон (все неподвижные пиксели сцены), после чего вычисляются 3 характерные величины: α, β, γ.

Параметр α - текстурированность сцены, называемая пространственной энергией (яркость, интенсивность, количество цветов и т.д.). Если в кадре появляется дым, пространственная энергия сцены уменьшается. Интенсивность теряется, на кадре присутствует меньше цветов. Картинка становится более тусклой. Это первый показатель наличия в кадре дыма.

Параметр β – временная величина, которая показывает изменение текстурированности с течением времени. Если пространственная энергия изменилась быстро, это говорит о попадании в кадр какого-то темного объекта (машина, человек и т.д.). Если же изменение происходит медленно и плавно, высока вероятность, что в кадре появился дым.

Параметр γ оценивает соотношение цветов в кадре (их разницу). Если в кадре появляется дым, то разница, выраженная в числовом формате, сокращается. Параметр γ оценивает и скорость изменения соотношения цветов, чтобы исключить перекрытие кадра каким-то посторонним объектом.

После получения всех трех значений программа сравнивает их с пороговыми числами, свидетельствующими о появлении дыма. Эти числа получаются в результате обучения программы. Специалисты дают модулю проанализировать ряд картинок с дымом и с посторонними объектами (или различными световыми явлениями). После получения результатов программисты вносят соответствующие корректировки, если где-то были допущены ошибки.

Для снижения нагрузки на систему этот анализ проводится не по всему кадру. Сцена делится на блоки: анализируются только те из них, в которых замечено движение.

Для устранения ложных срабатываний в программу детектирования дыма включают ряд дополнительных проверок:

• Определение количества блоков, которые программа признала задымленными. Сравнение их с неким пороговым значением, которое также может быть установлено путем обучения системы.
• Анализ последовательности кадров. Для того, чтобы убедиться в факте задымления, программа анализирует целую цепочку последовательных кадров. Если на каждом из них пороговое количество блоков, где обнаружено задымление, превышает заданную величину, система дает сигнал тревоги. В случае появления в кадре дыма системе необходимо около 10 секунд.

Точная детекция достигается методом сравнения трех параметров, который принимает решение о наличии дыма. Но существуют алгоритмы, которые работают только с одним параметром α.

Есть метод, основой которого служит анализ преобладающих в кадре цветов. Для дыма характерны белый, серый и черный цвета. Алгоритм делит на блоки кадр, в котором зафиксировано движение, и выделяет преобладающие в них цвета. Затем анализирует, меняются ли цвета блоков. Если ответ положительный, то на какие и с какой скоростью. Если цвета меняются на характерные для дыма и с характерной скоростью, программа выдает сообщение о появлении в кадре дыма. В качестве проверки используется анализ последовательности кадров.

Альтернатива

Этот метод детектирования дыма является наиболее точным. Но на практике применяют и упрощенные алгоритмы, которые позволяют фиксировать задымление системами с меньшими вычислительными мощностями. Одним из таких способов является анализ кадра на основе цветовой кластеризации. Выделяются области, окрашенные в характерные для огня цвета (красный, желтый, оранжевый, белый). После этого система проводит анализ формы данных областей и оценивает изменение их границ на последовательности кадров.

Этот алгоритм включает комплексную проверку кадров. Существуют реализации, в которых ведется только цветовой анализ или только анализ формы и колебаний границ пламени. Но точность этих методов ниже.

Выводы

Самым эффективным является анализ трех величин и сравнение их изменения на последовательности кадров. Если пользователь системы видеонаблюдения не располагает достаточными вычислительными мощностями, в системе могут применяться и более упрощенные методы. Но страдают достоверность и скорость реакции.

В ДЕЛК вы можете приобрести профессиональные программные продукты от Macroscop и DSSL. С их помощью вы повысите автономность своей системы безопасности. Ждем вас в ДЕЛК!