Способ определения оптимальной конфигурации системы видеомониторинга леса

Способ определения оптимальной конфигурации системы видеомониторинга леса

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники, к которой относится изобретение

Настоящее изобретение относится, в целом, к области видеонаблюдения; конкретно, к системам видеомониторинга леса, которые обеспечивают возможность вести наблюдение за лесными территориями с определением координат обнаруживаемых объектов при помощи оптической пассивной локации с целью раннего обнаружения лесных пожаров для их дальнейшей локализации и тушения; более конкретно, к способу определения оптимальной конфигурации системы видеомониторинга леса.

Предшествующий уровень техники

Системы видеомониторинга леса, предназначенные для обнаружения и определения местоположения лесных пожаров, стали применяться сравнительно недавно. Тем не менее, их актуальность все возрастает, поскольку проблема лесных пожаров по праву может считаться одной из наиболее серьезных и нерешенных в настоящий момент человеком проблем. Лесные пожары возникают и приносят огромный ущерб во многих странах мира, свидетельством чему могут служить лесные пожары на территории Российской Федерации летом 2010 г., имевшие катастрофические последствия, в том числе и по причине невыполнения их раннего обнаружения и определения их местоположения, о чем многократно и развернуто говорилось в средствах массовой информации.

Ниже, со ссылкой на Фиг. 1, приведена иллюстрация базовой структуры системы видеомониторинга леса. Известными примерами таких систем видеомониторинга леса являются системы ForestWatch (Канада), IPNAS (Хорватия), FireWatch (Германия). Схожие системы разработаны и в Российской Федерации, например "Клен", "Балтика".

Иллюстрируемая на Фиг. 1 система 100 видеомониторинга леса в общем случае включает в себя множество дистанционно управляемых точек видеомониторинга 110 и связанные с ними одно или более автоматизированных рабочих мест 120 оператора для надлежащей эксплуатации точек видеомониторинга 110.

Оборудование 120 автоматизированного рабочего места оператора, в общем, реализуется на основе широко известных компьютерных и коммуникационных технологий и, в типичном случае, содержит выполненный с возможностью удаленного обмена данными компьютер с установленным на нем специализированным программным обеспечением и программным обеспечением общего назначения. Аппаратные средства и программное обеспечение общего назначения (например, операционная система) из состава такого компьютера являются широко известными в технике. При этом, под понятием "компьютер" может пониматься персональный компьютер, ноутбук, совокупность связанных между собой компьютеров и т.п.с характеристиками, отвечающими требованиям, предъявляемым к системе 100. К компьютеру подключено дисплейное устройство, отображающее при работе компьютера ассоциированный со специализированным приложением графический пользовательский интерфейс (GUI), посредством которого оператор выполняет работу по визуальному мониторингу территории и управлению точками 110 видеомониторинга. Взаимодействие с элементами графического пользовательского интерфейса осуществляется с помощью широко известных устройств ввода, подключенных к компьютеру, таких как клавиатура, мышь и т.п.

Каждая точка 110 видеомониторинга, по сути, представляет собой оборудование 111 передающей стороны, размещенное на высотном сооружении 112. Высотное сооружение 112, в общем, может представлять собой любое высотное сооружение, удовлетворяющее налагаемым на систему 100 требованиям (т.е. приспособленное для размещения оборудования передающей стороны на достаточной высоте и обеспечивающее возможность осматривать достаточно большую территорию), и обычно представляет собой вышку провайдера связи, вышку оператора сотовой связи, телевизионную вышку, вышку освещения или т.п.

Обобщенным термином "оборудование передающей стороны" 111 обозначается размещенная на высотном сооружении 112 аппаратура, содержащая управляемое видеоустройство 113 и коммуникационный модуль 114 для осуществления связи/обмена данными с рабочим местом(ами) 120 оператора.

Управляемое видеоустройство 113, в общем случае, представляет собой цифровую видеокамеру 115, оснащенную трансфокатором 116 и смонтированную на поворотном устройстве 117, посредством которого можно механически менять пространственную ориентацию видеокамеры 115 с высокой точностью.

Оборудование 111 передающей стороны также содержит устройство 118 управления видеокамерой, связанное с коммуникационным модулем 114, видеокамерой 115, трансфокатором 116 и поворотным устройством 117 и предназначенное для общего управления функциями управляемого видеоустройства 113 в целом и его компонентов в частности. Так, по приему управляющих сигналов от оператора или от другого устройства системы 100 через коммуникационный модуль 114 устройство 118 управления приспособлено задавать требующуюся пространственную ориентацию видеокамеры 115 (например, для наведения ее на объект, наблюдение которого требуется), управляя поворотным устройством 117, и/или выполнять приближение/удаление изображения наблюдаемого с нее объекта, управляя трансфокатором 116. Помимо этого, устройство 118 управления приспособлено определять текущую пространственную ориентацию видеокамеры 115 и выдавать данные о текущей ее пространственной ориентации через коммуникационный модуль 114 запрашивающей стороне (в частности, на рабочее место 120 оператора, где эти данные, например, отображаются в GUI). Перечисленные здесь функциональные возможности являются известными свойствами современных комплектов управляемых видеокамер, предлагаемых на рынке.

Устройство 118 управления, в общем, представляет собой очевидный для специалиста основывающийся на микропроцессорах аппаратный блок типа контроллера, микрокомпьютера и т.п., известным образом запрограммированный и/или программируемый для выполнения предписанных ему функций. Программирование устройства 118 управления может осуществляться, например, путем записи ("прошивки") его микропрограммного обеспечения ("firmware"), что является широко известным в технике. Соответственно, с устройством 118 управления видеокамерой, в типичном случае, связано запоминающее устройство (например, интегрированная флэш-память), в которой хранится соответствующее (микро)программное обеспечение, исполнением которого реализуются ассоциированные с устройством 118 управления функции.

Рабочие места 120 оператора могут быть связаны с точками 110 видеомониторинга как напрямую, так и посредством сети связи (например, сети 130) с использованием широко известных и используемых проводных и/или беспроводных, цифровых и/или аналоговых коммуникационных технологий, при этом коммуникационный модуль 114 точки 110 видеомониторинга и коммуникационный интерфейс компьютера рабочего места 120 оператора должны соответствовать коммуникационным стандартам/протоколам, на основе которых строится такая связь.

Так, иллюстративная сеть 130, к которой подсоединены точки видеомониторинга и автоматизированные рабочие места 120 оператора, может представлять собой адресную сеть, такую как Интернет. При наличии на месте установки точки 110 видеомониторинга канала связи стороннего провайдера, что является распространенным случаем, предпочтительно использовать этот канал для подключения оборудования 111 передающей стороны к Интернет. Если же в месте установки точки 110 видеомониторинга отсутствует возможность прямого подключения к сети Интернет, применяются широко известные технологии беспроводной широкополосной связи (например, Wi-Fi, WiMAX, 3G и т.п.) для обеспечения связи между оборудованием 111 передающей стороны и точкой доступа в Интернет. Схожим образом осуществляется подсоединение к сети 130 и рабочих мест 120 оператора. В частности, для подсоединения к сети 130 может использоваться, в зависимости от реализуемой технологии доступа, модем (в том числе, беспроводной), сетевая интерфейсная плата (NIC), плата беспроводного доступа и т.п., внешние или внутренние по отношению к компьютеру рабочего места 120 оператора.

Обычно система 100 также включает в себя подключенный к сети 130 сервер 140, которому делегируются функции централизованного управления совокупностью точек 110 видеомониторинга и их взаимодействием с рабочими местами 120 оператора для обеспечения надежного функционирования системы 100. Сервер 140 в типичном случае представляет собой высокопроизводительный компьютер или совокупность связанных между собой компьютеров (например, стойку блейд-серверов) с установленным на него (них) специализированным серверным программным обеспечением, имеющий(их) высокоскоростное (например, оптическое) соединение с Интернет. Аппаратная/программная реализация такого сервера является очевидной для специалиста. Помимо общих функций управления системой 100, сервер 140 может осуществлять и различные узкоспециализированные функции - например, он может выполнять функции видеосервера, обеспечивающего сбор и промежуточную обработку данных и предоставление их пользователю по запросу.

При таком способе организации системы видеомониторинга леса один пользователь может проводить мониторинг подконтрольной территории, одновременно управляя несколькими видеокамерами. Кроме того, за счет описанных выше характерных функциональных возможностей обеспечивается возможность автоматического быстрого определения местоположения очага возгорания при видимости с нескольких видеокамер, используя широко известный угломерный метод, а также хранение в памяти (например, на сервере 140 или в компьютере рабочего места 120 оператора) заранее определенных маршрутов патрулирования для быстрого доступа к ним и выполнения мониторинга. Здесь под "маршрутом патрулирования" понимается заранее определенная последовательность изменения ориентации камеры, предназначенная для получения визуальной информации по требуемой предопределенной территории. Иными словами, маршрут - это алгоритм осмотра территории конкретной видеокамерой.

Необходимо заметить, что производительность современных электронных аппаратных средств позволяет создавать на их основе устройства визуализации и управления из состава компонентов системы видеомониторинга леса с достаточно широкой пользовательской функциональностью, что существенно упрощает работу оператора. Кроме того, современные аппаратные средства, с помощью специального исполняемого ими программного обеспечения, могут взять на себя некоторые функции по автоматическому обнаружению потенциально опасных объектов на видео или фото изображениях, получаемых с видеокамер (при мониторинге леса такими объектами может быть дым, пожар и т.п.). Такие системы компьютерного зрения для поиска на изображении опасных объектов могут использовать априорную информацию об особенностях дыма или огня, например, специфичное движение, цвет, яркость и т.п. Подобные системы компьютерного зрения применяются во многих отраслях промышленности, начиная от робототехники до охранных систем, что достаточно подробно изложено, например, в публикации "Компьютерное зрение. Современный подход", Д. Форсайт, Ж. Понс, издательство "Вильямс", 2004, 928 с.

Такая интеллектуальная подсистема, реализующая указанные технологи компьютерного зрения, в общем может быть реализована и на рабочем месте 120 оператора, и на сервере 140, и даже в самом управляемом видеоустройстве 113.

Дополнительные аспекты систем видеомониторинга леса, связанные непосредственно с определением и обработкой координат обнаруживаемых объектов, более подробно отражены, в частности, в патентных публикациях RU 2458407, WO 2012/118403.

Стоит отметить, что создание и развертывание подобных систем видеомониторинга леса стало возможным только в последние годы. Только сейчас количество вышек сотовой связи стало таковым, что покрываются основные пожароопасные места. Кроме того, стали существенно более доступными услуги широкополосного Интернета, позволяющие осуществлять обмен большими объемами информации и передавать через Интернет видео реального времени, и уменьшилась стоимость оборудования для обеспечения беспроводной связи на большие расстояния.

Однако, указанные факторы не снимают с повестки дня актуальную задачу оптимизации развертывания и/или эксплуатации системы видеомониторинга леса на контролируемой местности, в смысле как обеспечения потребных результатов по обнаружению пожаров, так и затрачиваемых материальных и технических ресурсов. Первый из указанных аспектов оптимизации является абсолютно очевидным в виду вышеуказанного базового функционального назначения системы видеомониторинга леса - развертывание такой системы на местности без обеспечения надлежащего качества ее функционирования по базовому назначению грозит, как минимум, более значительным ущербом от пожаров на местности. При рассмотрении второго из упомянутых аспектов оптимизации следует исходить из того, что, несмотря на общую позитивную тенденцию, отмеченную в предыдущем абзаце, развертывание и эксплуатация системы видеомониторинга леса на местности сопряжены со значительными затратами ресурсов, как краткосрочными, так и длящимися. В виду этого, естественным является стремление достичь удовлетворительного качества функционирования не "любой ценой", а эффективным в плане ресурсов образом. Полярным примером неэффективности развертывания/эксплуатации системы видеомониторинга леса является то, что затрачиваемые при этом накладные ресурсные расходы заметно превосходят весь мыслимый ущерб от пожаров.

Вообще говоря, процесс подготовки к внедрению, внедрение и управление работой системы обнаружения лесных пожаров в процессе эксплуатации подразумевает способность рассчитывать ряд показателей, позволяющих:

1) экономически обосновывать внедрение;

2) сравнивать системы видеомониторинга между собой;

3) выбирать оптимальную конфигурацию системы;

4) оптимизировать настройки системы исходя из текущих параметров окружающей обстановки.

При этом, критерии, используемые при оценке по пунктам 1-4, могут быть весьма различными.

На первый план выходят проблемы оптимального определения мест размещения точек видеомониторинга, типа и режимов их работы. Нерациональное размещение, например, способно ухудшить характеристики системы видеомониторинга леса по обнаружению потенциальных возгораний в разы, а иногда на порядки. Поэтому особенно важно иметь инструмент, позволяющий по заданным критериям и ограничениям выбрать оптимальную конфигурацию системы мониторинга.

Подобного рода задачи возникают в системах связи, при оптимизации использования радиочастотного спектра и определении зон покрытия. Для решения этих задач разработано множество подходов и коммерческие программные продукты для реализации данных подходов (см., в частности, http://www.itu.int/ITU-D/tech/events/2012/ResultsWRC12 CIS StPetersburg June12/Presentations/Session4/S43.pdf, http://ru.scribd.com/doc/55805349/RPS-User-Manual).

Недостатками указанных подходов в рассматриваемом контексте является отсутствие учета специфики именно оптической локации и особенностей работы систем оптической локации в условиях естественного освещения, кроме того, они не рассчитаны на определение характеристик систем обнаружения.

Существует другой класс систем, которые рассчитаны на анализ систем видеонаблюдения на ограниченной территории, т.е. помогают определить, как территория будет осматриваться системой видеонаблюдения (см., например, http://www.jvsg.com/ip-video-system-design-tool/,

http://www.cctvcad.com/rus/quick start4 videocad6.pdf,

http://www.cctvcad.com/CCTVCAD-Download.html,

http://www.algoritm.org/arch/arch.php?id=62&a=1312).

Наиболее близким аналогом заявленного изобретения является система раннего обнаружения лесных пожаров «Лесной дозор», содержащая множество дистанционно управляемых точек видеомониторинга, каждая из которых содержит видеокамеру на высотном сооружении, один или более АРМ операторов и модуль программного обеспечения (http://www.lesdozor.ru/ru/problemy-obnaruzheniya-lesnyh-pozharov/analitika/qlesnoj-dozorq-effektivnaya-sistema-rannego-obnaruzheniya-lesnykh-pozharov).

Такие подходы учитывают специфику видеонаблюдения, характеристики оборудования оптического наблюдения (углы обзора, разрешение). В некоторых из них есть способы оптимизации.

К недостаткам таких систем в рассматриваемом контексте следует отнести слабый учет специфики наблюдения больших территорий. Для этих систем важным является лишь факт попадания объекта мониторинга в поле наблюдения (например, увидеть нарушителя на видеоизображении) при этом считается, что условия наблюдения постоянны, а вероятностные характеристики не учитываются либо учитываются достаточно слабо.

Сущность изобретения

Задачей настоящего изобретения является создание методики, которая позволяет получить достаточно точные оценки эффективности внедрения и/или эксплуатации системы видеомониторинга леса исходя из общедоступных данных и знаний принципов построения подобных систем и определять на основе таких оценок оптимальную конфигурацию системы видеомониторинга леса.

Техническим результатом применения описываемого изобретения является улучшение эффективности эксплуатации системы видеомониторинга леса, за счет определения оптимальной конфигурации системы.

Согласно одному аспекту настоящего изобретения, предложен способ определения оптимальной конфигурации системы видеомониторинга леса, содержащей множество точек видеомониторинга, каждая из которых содержит видеокамеру на высотном сооружении.

Предложенный способ содержит этап, на котором собирают множество параметров, относящихся к характеристикам точек видеомониторинга и характеристикам территории размещения точек видеомониторинга. Характеристики территории включают в себя ландшафтные характеристики, погодные данные и данные о лесных пожарах. По меньшей мере некоторые из параметров, относящихся к характеристикам точек видеомониторинга, являются контролируемыми.

Далее, согласно способу, задают один или более показателей эффективности системы видеомониторинга леса. Каждый из этих показателей эффективности является интегральной величиной, описываемой вероятностной моделью, обобщающей, по меньшей мере, часть упомянутого множества параметров. Упомянутая интегральная величина имеет один из нижеследующих смыслов и размерностей:

- Вероятность обнаружения пожара;

- Время обнаружения пожара (среднее, максимальное);

- Точность определения координат;

В том числе, показатели эффективности могут быть сформулированы с наложением дополнительных условий на обобщаемые параметры, в том числе когда условиями выступают ограничения по времени обнаружения, размерам и другим характеристикам очага возгорания, текущие метеорологические и ландшафтные условия, параметры функционирования элементов системы и пр.

Затем, согласно способу, выполняют перебор вариантов размещения точек видеомониторинга по множеству возможных позиций на территории посредством того, что устанавливают размещение точек видеомониторинга и для установленного размещения точек видеомониторинга определяют оптимальный набор параметров, оптимизирующий по меньшей мере один показатель эффективности из упомянутых одного или более показателей эффективности системы видеомониторинга леса, при этом данный показатель эффективности вычисляют с варьированием соответствующих ему контролируемых параметров.

Наконец, согласно предложенному способу, определяют оптимальную конфигурацию системы видеомониторинга леса посредством того, что сравнивают полученные варианты размещения точек видеомониторинга, для которых определены оптимальные наборы параметров, и выбирают вариант размещения с наилучшим значением упомянутого показателя эффективности.

В соответствии с предпочтительным вариантом осуществления, способ дополнительно содержит этап, на котором задают одно или более ограничений, налагаемых на упомянутый по меньшей мере один показатель эффективности. При этом, варианты размещения точек видеомониторинга, для которых этот показатель эффективности не удовлетворяет наложенным ограничениям, не учитываются при упомянутом сравнении.

В частном варианте осуществления, параметры, относящиеся к характеристикам точек видеомониторинга, включают в себя возможные разрешения, границы допустимых поворотов и скоростей поворотов камер, возможности каналов связи, границы зуммирования, возможности видеокамер по кодированию видеопотока.

Упомянутые один или более показателей эффективности могут представлять собой множество показателей эффективности системы видеомониторинга леса, при этом упомянутый по меньшей мере один показатель эффективности может быть сверткой показателей эффективности из упомянутого их множества с коэффициентами, характеризующими важность каждого отдельного показателя эффективности.

В соответствии с предпочтительным вариантом осуществления, способ дополнительно содержит этап, на котором при упомянутом выполнении перебора исключают из рассмотрения одну или более точек видеомониторинга, изменение позиции и/или характеристик которых не оказывает существенного влияния на определяемую оптимальную конфигурацию системы видеомониторинга леса.

Упомянутый перебор вариантов размещения точек видеомониторинга предпочтительно прекращают по выполнению заранее заданного условия завершения. Заранее заданным условием завершения может быть одно из следующего: устойчивое отсутствие улучшения упомянутого показателя эффективности при выполнении итераций данного перебора, исчерпание временной квоты, выделенной на выполнение перебора, достижение заранее определенного количества итераций.

При вычислении упомянутого по меньшей мере одного показателя эффективности предпочтительно вычисляют прогнозную вероятность возникновения пожара на территории за период времени и плотность вероятности реализации конкретных условий окружающей среды, оценку зависимости ущерба, нанесенного пожаром, от времени нетушения пожара и ошибки определения его координат.

Согласно другому аспекту настоящего изобретения, предложен способ оптимальной настройки системы видеомониторинга леса, содержащей множество распределенных точек видеомониторинга, каждая из которых содержит видеокамеру на высотном сооружении.

Предложенный способ содержит этап, на котором собирают множество параметров, относящихся к характеристикам точек видеомониторинга и характеристикам территории размещения точек видеомониторинга. Характеристики территории включают в себя ландшафтные характеристики, погодные данные и данные о лесных пожарах. По меньшей мере некоторые из параметров, относящихся к характеристикам точек видеомониторинга, являются контролируемыми. В частном варианте реализации ландшафтные характеристики включают в себя: границы территории интереса, карту высот местности, угол слепой зоны для видеокамеры, зоны запрета наблюдения, характеристики леса на территории (тип насаждений, плотность, вид деревьев).

Далее, согласно способу, задают по меньшей мере один показатель эффективности системы видеомониторинга леса. Этот показатель эффективности является интегральной величиной, описываемой вероятностной моделью, обобщающей упомянутое множество параметров.

В частном варианте осуществления данные о лесных пожарах включают в себя архив данных о лесных пожаров с информацией о координатах, времени и площади возгорания.

Затем, согласно способу, определяют оптимальный набор параметров, который оптимизирует упомянутый по меньшей мере один показатель эффективности системы видеомониторинга леса, при этом данный показатель эффективности вычисляют с варьированием контролируемых параметров.

В частном варианте осуществления упомянутые одно или более ограничений показателей эффективности включают в себя одно или более из следующего: ограничение на стоимость ввода системы в эксплуатацию; ограничение на полную стоимость владения в течение заданного срока; ограничение на количество вводимых в эксплуатацию точек мониторинга; ограничение снизу на вероятности обнаружения пожара на территории или в конкретных точках; ограничение сверху на времена обнаружения пожара на территории или в конкретных точках; ограничение сверху на ошибку определения координат на территории или в конкретных точках; ограничение на количество требуемых операторов системы; запрет использования более одной видеокамеры на высотном сооружении.

Наконец, согласно предложенному способу, выполняют корректировку контролируемых параметров системы видеомониторинга леса до оптимального набора параметров.

Согласно одному предпочтительному варианту осуществления, упомянутую корректировку выполняют в непрерывном режиме.

Согласно другому предпочтительному варианту осуществления, упомянутую корректировку выполняют при условии того, что полученный оптимальный набор параметров обеспечивает улучшение работы системы видеомониторинга леса в плане упомянутого по меньшей мере одного показателя эффективности на величину, не меньшую заранее заданного порога.

Упомянутое определение оптимального набора параметров предпочтительно завершают по истечении заранее заданного времени.

В частном варианте осуществления при вычислении упомянутого по меньшей мере одного показателя эффективности вычисляют прогнозную вероятность возникновения пожара на территории за период времени и плотность вероятности реализации конкретных условий окружающей среды, оценку зависимости ущерба, нанесенного пожаром, от времени нетушения пожара и ошибки определения его координат.

В частном варианте осуществления прогнозную вероятность возникновения пожара оценивают на основе архивных данных о пожарах на территории в пожароопасные сезоны и с использованием методик прогноза вероятности возникновения пожара на основе предполагаемых классов пожарной опасности с учетом возможной погодной обстановки на территории.

В частном варианте осуществления упомянутую зависимость ущерба получают на основе, по меньшей мере, данных о скорости распространения пожара для леса на территории и данных о времени нахождения очага возгорания силами тушения при определенной ошибке обнаружения координат возгорания, допущенной системой видеомониторинга леса.

Согласно еще одному аспекту настоящего изобретения, предложена система видеомониторинга леса, содержащая: множество дистанционно управляемых точек видеомониторинга, каждая из которых содержит видеокамеру на высотном сооружении; один или более операторских компьютерных терминалов; и компьютерно-реализованный модуль настройки.

Модуль настройки выполнен с возможностью рассчитывать по меньшей мере один показатель эффективности системы видеомониторинга леса. Этот показатель эффективности является интегральной величиной, описываемой вероятностной моделью, обобщающей собранное множество параметров, относящихся к характеристикам точек видеомониторинга и характеристикам территории размещения точек видеомониторинга. Характеристики территории включают в себя ландшафтные характеристики, погодные данные и данные о лесных пожарах. По меньшей мере некоторые из параметров, относящихся к характеристикам точек видеомониторинга, являются контролируемыми.

Модуль настройки сконфигурирован определять оптимальный набор параметров, который оптимизирует упомянутый по меньшей мере один показатель эффективности системы видеомониторинга леса, при этом данный показатель эффективности итерационно вычисляется с варьированием контролируемых параметров, и выполнять корректировку контролируемых параметров системы видеомониторинга леса до оптимального набора параметров.

Согласно одному предпочтительному варианту осуществления, предложенная система включает в себя сервер, и модуль настройки представляет собой программное обеспечение, исполняющееся на сервере.

Согласно другому предпочтительному варианту осуществления, модуль настройки представляет собой программное обеспечение, исполняющееся на по меньшей мере одном операторском компьютерном терминале.

Согласно еще одному предпочтительному варианту осуществления, модуль настройки представляет собой компьютерное устройство, выполненное с возможностью обмена данными с точками видеомониторинга и операторскими компьютерными терминалами.

Перечень фигур чертежей

Вышеуказанные и иные аспекты и преимущества настоящего изобретения раскрыты в нижеследующем подробном его описании, приводимом со ссылками на фигуры чертежей, на которых:

Фиг. 1 - схематическая частичная иллюстрация системы видеомониторинга леса;

Фиг. 2 - иллюстрация обнаружения пожара в точке (x_f, y_f) из точки (х, у) с ошибкой Е;

Фиг. 3 - график, иллюстрирующий обнаружительную способность алгоритма автоматического обнаружения пожара;

Фиг. 4 - график, иллюстрирующий обнаружительную способность системы;

Фиг. 5 - график, иллюстрирующий плотность вероятности обнаружить пожар;

Фиг. 6 - график, иллюстрирующий зависимость обнаружительной способности от площади пожара;

Фиг. 7 - график, иллюстрирующий зависимость вероятности обнаружения от времени наблюдения с учетом роста площади пожара (сплошная линия) и без учета роста площади пожара (пунктирная линия);

Фиг. 8 - логическая блок-схема способа оценки эффективности внедрения системы видеомониторинга леса;

Фиг. 9 - логическая блок-схема гибридно эволюционно-генетического алгоритма поиска оптимальной конфигурации системы видеомониторинга леса;

Фиг. 10 - логическая блок-схема способа определения оптимальной конфигурации системы видеомониторинга леса согласно настоящему изобретению;

Фиг. 11 - иллюстрация обеспечения территории интереса вероятностью обнаружения не ниже заданной;

Фиг. 12 - сравнение оптимального и неоптимального способов размещения видеокамер;

Фиг. 13 - иллюстрация территории с вероятностью обнаружения не менее заданной при неоптимальном расположении видеокамер, где места их установки отмечены треугольниками;

Фиг. 14 - иллюстрация территории с вероятностью обнаружения не менее заданной при оптимальном расположении видеокамер, где места их установки отмечены черными точками;

Фиг. 15 - логическая блок-схема способа оценки показателей системы видеомониторинга леса при ее настройке в ходе эксплуатации;

Фиг. 16 - логическая блок-схема способа оптимальной настройки системы видеомониторинга леса согласно настоящему изобретению.

Подробное описание изобретения

При последующем раскрытии настоящего изобретения будет делаться ссылка на систему 100 видеомониторинга леса по Фиг. 1, при этом описание данной системы в полной мере относится к раскрытию настоящего изобретения.

Общую постановку задачи оценки эффективности системы видеомониторинга леса целесообразно начать со следующего.

Имеется достаточно большая территория, на которой только часть занимает область мониторинга (пример: лес покрывает только часть территории области). У территории есть специфичный рельеф, специфичные условия распространения оптического сигнала от обнаруживаемого объекта (условия окружающей среды), которые определяют характеристики процесса обнаружения объекта на территории. Предполагается, что для обнаружения пожара необходимо увидеть дым, поднимающийся над кромкой леса или непосредственно открытое пламя.

Эффективность развернутой либо предполагаемой к развертыванию системы зависит от ее конфигурации: пространственного расположения точек видеомониторинга, параметров работы оборудования точек видеомониторинга (в частности, маршрута), способов обработки данных с точек и прочих параметров.

В формировании понятия эффективности задействуются параметры систем радиолокации (поскольку они близки по технологическому подходу к рассматриваемым системам оптической локации), принятые, например, в [1]. В силу того, что обнаруживаемый объект (лесной пожар) является практически неподвижным с точки зрения наблюдаемой территории, параметры, участвующие в определении эффективности работы системы, могут быть определены следующим образом:

- вероятность пропуска цели - вероятность того, что объект с заданными параметрами был на наблюдаемой территории, а система его не обнаружила. Система тем лучше, чем вероятность пропуска цели ниже;

- вероятность ложной тревоги - вероятность выдачи сигнала наличия объекта при том, что объекта не было; обычно измеряется в значениях на единицу времени или в значениях на один анализируемый сигнал (объем информации). Система тем лучше, чем вероятность ложной тревоги ниже;

- временное разрешение - время обнаружения, прошедшее с момента возникновения объекта до момента его обнаружения. Система тем лучше, чем время обнаружения меньше;

- пространственное разрешение - точность определения координат обнаруженных объектов; если два объекта будут расположены рядом друг с другом, то на каком минимальном расстоянии они должны быть, чтобы система идентифицировала их как разные объекты. Система тем лучше, чем точность обнаружения выше, т.е. чем меньше ошибка определения координат.

Набор таких параметров может быть определен для каждой точки рассматриваемой территории и каждой конфигурации системы. Очевидно, что для фиксированной конфигурации системы (например, в ситуации, когда система уже развернута на местности) параметры, определенные для каждой из точек территории, будут различными. С другой стороны, в одной и той же точке местности определяемые параметры зависят от конфигурации системы, которая предполагается к развертыванию.

Поскольку под эффективностью работы системы подразумевается некоторое количество разнородных параметров, формализация понятия эффективности без принятия какого-либо механизма приведения видится крайне затруднительной. Для формализации понятий эффективности и оптимальности предлагается использовать обобщенный подход учета разнородных параметров через стоимостное выражение решения с соответствующими физическими характеристиками и потерь, допускаемых таким решением. Такой способ позволяет сделать свертку разнородных и часто противоречивых в математическом смысле физических параметров функционирования системы в естественный показатель эффективности.

Очевидно, что поскольку для каждой точки территории определен набор физических характеристик, можно определить эффективность функционирования системы в точке территории. Общая же эффективность системы для территории может быть оценена как суммарная или средняя эффективность для всех точек данной территории.

Существует несколько факторов, обуславливающих сложность решения данной задачи:

1) Сложность физики процесса обнаружения. На факт обнаружения влияет множество объективных факторов:

a. характеристики территории: рельеф, неоднородное покрытие территории лесом,

b. погодные условия, меняющиеся во времени для разных участков рассматриваемой территории,

c. условия установки видеокамер: высота подвеса, особенности установки (например, загораживание конструкцией вышки части территории),

d. влияние конкретных технических условий (ширина канала связи, особенности поворотной конструкции и объектива видеокамер, выбранные параметры функционирования камер и т.п.) на эффективность системы;

2) Организационная сложность. Определение степени влияния тех или иных факторов на эффективность требует большого количества статистических данных, которые часто не существуют в виде, готовом для учета в рамках рассматриваемой задачи, либо не существуют вообще ни в каком виде и должны быть собраны самостоятельно;

3) Техническая сложность задачи. Реализация алгоритма решения излагаемой задачи сложна технически, а сам алгоритм очень ресурсоемок по следующим причинам:

a. сложность вычисления упомянутых ранее физических параметров обнаружительной способности для точки территории. Вычисления сложны в смысле количества требуемых операций и учета большого количества данных;

b. размерность задачи, порождаемая размерами территории. Как было сказано, общая эффективность системы может быть оценена как средняя в некотором смысле эффективность по всем точкам территории. Для по