Библиотека
|
ваш профиль |
Кибернетика и программирование
Правильная ссылка на статью:
Ипатов Ю.А., Кревецкий А.В., Шмакин В.О.
Проектирование распределенной наземной системы мониторинга за лесными пожарами
// Кибернетика и программирование.
2013. № 2.
С. 20-28.
DOI: 10.7256/2306-4196.2013.2.8309 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=8309
Проектирование распределенной наземной системы мониторинга за лесными пожарами
DOI: 10.7256/2306-4196.2013.2.8309Дата направления статьи в редакцию: 18-03-2013Дата публикации: 1-04-2013Аннотация: В статье предложен новый системный подход для мониторинга лесных пожаров на больших территориях. Создана архитектура комплекса, а также эффективные методы централизации и принятия решений. Научно-техническая задача состоит в создании системы распределенного видеонаблюдения для решения задачи раннего обнаружения лесных пожаров. В статье рассматриваются существующие подходы обнаружения пожаров: использование специализированных вышек, методы обнаружения пожаров с воздуха, с использованием летательных аппаратов разного класса, глобальный подход для мониторинга лесных пожаров использует систему спутникового мониторинга, системы видеомониторинга. Проектируемая система предназначена для обнаружения лесных пожаров и определения их пространственных координат, в масштабе реального времени. Для функционирования комплекса могут быть использованы вышки операторов связи и существующая инфокоммуникационная среда передачи данных. В работе проанализированы существующие подходы в области мониторинга лесных пожаров. Разработан новый системный подход для такого рода задач, который отличается высокими показателями и максимальной оперативностью понятия решений, при минимуме ресурсных затрат. Ключевые слова: проектирование, система мониторинга, лесные пожары, распределенная система, реальное время, ГЛОНАСС, GPS, интеграция, доступ, системный подходAbstract: In this paper we propose a new systematic approach to monitor forest fires over large areas. Established architecture of the complex, as well as effective methods of centralization and decision-making. Scientific and technical challenge is to create a system of distributed video surveillance to solve the problem of early detection of forest fires. This article discusses the existing fire detection approaches: the use of specialized towers, fire detection methods from the air, with the use of aircraft of various classes, a holistic approach to forest fire monitoring system uses satellite monitoring, video monitoring system. The described system is designed for the detection of forest fires and the determination of their spatial coordinates in real time. For the operation of the software complex towers and existing infocommunication data transmission medium can be used. This article analyzes existing approaches in the field of forest fire monitoring. A new systematic approach to problems of this kind, which is characterized by high performance and maximum efficiency of the concept solutions with minimal resource costs. Keywords: design, monitoring system, forest fires, distributed system, real time, GLONASS, GPS, integration, access, systems approachВведение Лесные пожары всегда были одной из основных проблем для большой территории России. Так ежегодно огонь наносит ущерб экономике регионов и представляет большую опасность жизни людей. Особенно можно выделить большие пожары в 2010 году на Европейской территории РФ и в 2012 году на территориях Сибирского и Дальневосточного ФО[1,2].Такие природные катаклизмы приняли масштаб национального бедствия для многих регионов, а это в свою очередь заставляет делать выводы и менять системные подходы к решению таких ситуаций [3,4]. Задачи Задача раннего обнаружения решается при наземном мониторинге, который дает возможность осуществлять непрерывный контроль, за лесными территориями и выявлять пожары на ранней стадии. Такой метод может включать в себя: наземное патрулирование транспортными средствами, наблюдение с вышек и использование распределенных систем датчиков для контроля. Основная научно-техническая задача состоит в создании системы распределенного видеонаблюдения для решения задачи раннего обнаружения лесных пожаров. Такой аппаратно-программный комплекс, будет создан на основе современных сетей передачи данных, видеонаблюдения и интеллектуальных систем машинного зрения. Существующие подходы Традиционный метод обнаружения пожаров базируется на использовании специализированных вышек, где располагается наблюдатель, который посредствам связи и оптических устройств визуального контроля, обнаруживает и сообщает в диспетчерский пункт. К преимуществам данного подхода можно отнести сохранившуюся до сегодняшних дней инфраструктуру вышек, простоту, масштабируемость и высокую оперативность. Однако, недостатком данного способа обнаружения является необходимость постоянного использования человеческого труда в каждой точке расположения вышки. На сегодняшний день существуют методы обнаружения пожаров с воздуха, с использованием летательных аппаратов (ЛА) разного класса. ЛАс определенной периодичностью облетают пожароопасную территорию и при обнаружении пожара, определяются его координаты и передается в центр контроля информацию об обнаруженном пожаре. Основным преимуществом данного метода является возможность мониторинга больших территорий. Основным недостатком является высокая стоимость летного часа. Особо актуальными сейчас становятся беспилотные ЛА, использование которых может несколько снизить стоимость летного часа, но их использование пока сдерживается по многим причинами [5]. Государственная организация «Авиалесоохрана», в задачи которой входит обнаружение и тушение лесных пожаров, была раздроблена на региональные подразделения. Базы авиационной охраны лесов после передачи субъектам РФ полностью потеряли способность как-либо бороться с лесными пожарами. Кроме того, исчезла возможность оперативной переброски сил и средств на тушение пожаров из спокойных регионов в наиболее горящие [6]. Глобальный подход для мониторинга лесных пожаров использует систему спутникового мониторинга - это специализированные спутники, находящиеся на негеостационарных орбитах производят снимки земной поверхности в ИК-диапазоне. Картинка передается в специальные центры, откуда заинтересованные пользователи могут получать все данные через сеть Интернет. К преимуществам данного способа стоит отнести автоматизацию процесса получения данных, дистанционность способа, возможность мониторировать любые участки местности, легкий доступ к информации через сеть Интернет. В качестве недостатков спутникового мониторинга необходимо отметить большую площадь минимально обнаруживаемого очага возгорания, которая колеблется от 1-го до 50 га, невысокую периодичность получения данных (несколько раз в сутки) и сильное влияние погодных условий. В условиях ветреной погоды задержка (4-6 часов) обнаружения даже небольшого пожара может привести к серьезным последствиям и увеличить стоимость его ликвидации. Но при всех недостатках спутниковый мониторинг необходим в случае больших лесных территорий и отсутствии возможности мониторинга другими способами.Стоимость спутникового мониторинга также является очень высокой. В последние несколько лет начинают появляться системы видеомониторинга предназначенные для обнаружения лесных пожаров, первые системы в России появились в начале 2000-х годов. Основной особенностью видеосистемы мониторинга является высокая степень автоматизации и возможность использовать дешевые и простые вышки. Существующие системы представляют собой поворотные камеры, устанавливаемые на вышках с выводом видеоизображения на пульт оператору, который должен находиться рядом с постом видеомониторинга, данный подход не позволяет определять координаты пожара. Масштабировать такую систему также не представляется возможным. Существенными недостатками используемых в настоящее время методов обнаружения является невозможность раннего обнаружения, автоматизации процесса обнаружения и определения местоположения очага возгорания[7]. Предлагаемый подход Проектируемая система предназначена для обнаружения лесных пожаров и определения их пространственных координат, в масштабе реального времени. Для функционирования комплекса могут быть использованы вышки операторов связи и существующая инфокоммуникационная среда передачи данных. Комплексная система мониторинга будет состоять из нескольких основных частей: аппаратной, программной и оперативно-управленческой. Аппаратная часть – это оборудование, необходимое для наблюдения на высотных сооружениях, организации каналов связи и технического обеспечения системы (видеокамеры, ИК-камеры, тепловизоры, интеллектуальные датчики). Программная часть – это программное обеспечение, которое устанавливается на компьютере оператора в центре контроля. Она обеспечивает высокую эффективность обнаружения лесных пожаров и определения их координат. Оперативно-управленческая часть – это совокупность методов и подходов управления всеми видами ресурсов (техническими, социальными и др.) для устранения последствий лесных пожаров. Так структурная схема предлагаемой системы «Пожарный дозор» представлена на рис.1.
Возможности системы: 1. Автоматическое обнаружение потенциально опасных объектов: дыма, огня и информирование оператора. (Возможность снижения уровня ложных тревог за счет обучения). 2. Определение координат объекта при помощи только одной камеры и повышение точности обнаружения за счет двух и более камер. 3. Интеграция информации о наземном мониторинге, проводимого со специализированного транспорта, метео-, гидро-, спутниковых и других данных. 4. Интеграция с данными глобальных систем позиционирования (ГЛОНАСС/GPS), а также с геоинформационными системами. 5. Доступ к системе всех заинтересованных пользователей с мобильного телефона, коммуникатора и планшета. 6. Легкая масштабируемость системы за счет добавления новых аппаратных ресурсов и программных ресурсов. В качестве основного аппаратного модуля для визуального наблюдения будет использоваться видеокамера Axis Q6032-E[8].Купольная IP-камера с механически реализованными функциями PTZ и 420-кратным общим масштабированием (рис.2) предназначена для контроля обширных многолюдных пространств. Имеющаяся функция электронной стабилизации изображения позволяет компенсировать колебания опоры, на которой установлено устройство, даже при максимальном увеличении. Мощный прикладной программный интерфейс (API) для интеграции программного обеспечения, включающий стандарты AXIS VAPIX и AXIS MediaControl SDK позволяет адаптировать под необходимые требования. В таблице 1 представлены основные характеристики данной камеры.
Таблица 1
Выводы В работе проанализированы существующие подходы в области мониторинга лесных пожаров. Разработан новый системный подход для такого рода задач, который отличается высокими показателями и максимальной оперативностью понятия решений, при минимуме ресурсных затрат. Найдены похожие прототипы коммерческих продуктов, у которых выявлены существенные недостатки. Предлагаемая разработка находится на стадии проектирования. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект 13-01-00427а. Библиография
1. Мониторинг пожаров со спутников, карта пожаров: http://fires.kosmosnimki.ru/
2. NASA Terra и Aqua, апрель-август 2012:http://earthobservatory.nasa.gov/NaturalHazards/event.php?id=77712 3. Барановский, Н. В. Перспективы создания российской системы прогноза лесной пожарной опасности на базе суперкомпьютерных технологий// Международная конференция «Развитие суперкомпьютерных и грид-технологий в России» в рамках «Второго Московский Суперкомпьютерного форума» . Сб. научных статей. М.: ВВЦ, 2011. С. 120-135. 4. Блоков, И. Лесные пожары в России / И. Блоков // Вестник общественного мнения, 2011, №2(108), с. 66–76. 5. Павлушенко, М. Беспилотные летательные аппараты: история, применение, угроза распространения и перспективы развития / М. Павлушенко, Г. Евстафьев, И. Макаренко.-М.: Права человека, 2004.-611 с. 6. Авиалесоохрана. Итоги заседания правительственной комиссии совместно с МЧС. 5 ноября 2008 г. 7. Шишалов, О. И."Лесной Дозор" — эффективная система раннего обнаружения лесных пожаров / И.С. Шишалов, О.И. Пыпина// Лесной бюллетень. – 2010. – № 1. – С. 21-26. 8. Характеристики камеры: http://www.axis.com/products/cam_q6032e/ 9. Н.А. Гулякина, И.Т. Давыденко, Д.В. Шункевич Методика проектирования семантической модели интеллектуальной справочной системы, основанная на семантических сетях // Программные системы и вычислительные методы. - 2013. - 1. - C. 56 - 68. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.01.5. 10. А.Г. Требухин Интеллектуальная система проектирования схем автоматизации // Программные системы и вычислительные методы. - 2012. - 1. - C. 43 - 52. References
1. Monitoring pozharov so sputnikov, karta pozharov: http://fires.kosmosnimki.ru/
2. NASA Terra i Aqua, aprel'-avgust 2012:http://earthobservatory.nasa.gov/NaturalHazards/event.php?id=77712 3. Baranovskii, N. V. Perspektivy sozdaniya rossiiskoi sistemy prognoza lesnoi pozharnoi opasnosti na baze superkomp'yuternykh tekhnologii// Mezhdunarodnaya konferentsiya «Razvitie superkomp'yuternykh i grid-tekhnologii v Rossii» v ramkakh «Vtorogo Moskovskii Superkomp'yuternogo foruma» . Sb. nauchnykh statei. M.: VVTs, 2011. S. 120-135. 4. Blokov, I. Lesnye pozhary v Rossii / I. Blokov // Vestnik obshchestvennogo mneniya, 2011, №2(108), s. 66–76. 5. Pavlushenko, M. Bespilotnye letatel'nye apparaty: istoriya, primenenie, ugroza rasprostraneniya i perspektivy razvitiya / M. Pavlushenko, G. Evstaf'ev, I. Makarenko.-M.: Prava cheloveka, 2004.-611 s. 6. Avialesookhrana. Itogi zasedaniya pravitel'stvennoi komissii sovmestno s MChS. 5 noyabrya 2008 g. 7. Shishalov, O. I."Lesnoi Dozor" — effektivnaya sistema rannego obnaruzheniya lesnykh pozharov / I.S. Shishalov, O.I. Pypina// Lesnoi byulleten'. – 2010. – № 1. – S. 21-26. 8. Kharakteristiki kamery: http://www.axis.com/products/cam_q6032e/ 9. N.A. Gulyakina, I.T. Davydenko, D.V. Shunkevich Metodika proektirovaniya semanticheskoi modeli intellektual'noi spravochnoi sistemy, osnovannaya na semanticheskikh setyakh // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. - 2013. - 1. - C. 56 - 68. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.01.5. 10. A.G. Trebukhin Intellektual'naya sistema proektirovaniya skhem avtomatizatsii // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. - 2012. - 1. - C. 43 - 52. |