Детектирование дыма на открытых пространствах в сложных погодных условиях с применением пространственно-временных локальных бинарных шаблонов

Аннотация

Постановка проблемы: раннее обнаружение дыма на открытых пространствах с использованием видеопоследовательностей является одной из важнейших задач в современных системах видеонаблюдения. Видеоинформация, полученная в результате видеосъемки в реальных условиях, может содержать объекты с динамическим поведением, помехи оборудования или линии передачи, а также артефакты, связанные с погодными условиями (например, дождем или снегом, недостаточным освещением в утренние и вечерние часы). В связи с этим возникает необходимость окончательной проверки областей-кандидатов после того, как области, похожие на дым, сегментированы в видеопоследовательности. Результаты: предложен алгоритм обработки изображений, содержащих артефакты, связанные с атмосферными явлениями, такими как морось и дымка, а также недостаточным освещением. Исследован метод пространственно-временных локальных бинарных, локальных тернарных и расширенных бинарных шаблонов детектирования густого и прозрачного дыма при наличии следующих артефактов: шума типа «соль-перец» со значениями до 10 дБ; аддитивного белого шума Гаусса, имитирующего атмосферные осадки; размытия изображений и слабой освещенности с применением алгоритма Ретинекс. Для классификации областей дыма использован гистограммный подход как один из наиболее простых и быстрых способов анализа изображений. В качестве меры различия гистограмм двух сопоставляемых изображений при построении соответствующего решающего правила использовалось расстояние Кульбака - Лейблера. Практическая значимость: разработанный метод верификации дыма на видеопоследовательностях с использованием пространственно-временных локальных бинарных шаблонов и 3D расширенных локальных бинарных шаблонов обеспечивает точность верификации 96-99% для густого и86-94% для прозрачного дыма в зависимости от артефактов и шумов.