Багутдинов Равиль Анатольевич, аспирант, кафедра «Системотехника и управление в технических системах»
410054, г. Саратов, ул. Политехническая, 77
Ravil A.Bagutdinov, Postgraduate student, Department of "Systems Engineering and Control in Technical Systems"
77 Polytechnic Str., 410054 Saratov
Степанов Михаил Федорович, доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Системотехника и управление в технических системах»
410054, г. Саратов, ул. Политехническая, 77
Mihail F. Stepanov, Dr . Sci. (Eng.), Assoc. Prof., Department of "Systems Engineering and Control in Technical Systems
77 Polytechnic Str., 410054 Saratov
Цель. В работе предлагается алгоритм обнаружения пожара для мультисенсорной системы. Из-за сложных условий в полевых условиях в первые часы спасательные операции затруднены и часто подвергают опасности жизнь спасателей. Основная научная цель заключается в том, чтобы система работала автономно на определенных сегментах процесса мониторинга, при этом три агента в разной степени должны взаимодействовать друг с другом на основе алгоритмов коммуникации и принятия решений.
Метод. Существует множество алгоритмов обработки изображения, но не достаточно проработаны и описаны алгоритмы, использующие несколько источников информации. Основное внимание уделяется алгоритмам обнаружения пожара. Алгоритм разработан с использованием NI Vision Assistant, программного инструмента для быстрого создания прототипов и тестирования приложений обработки изображений.
Результат. Помимо программной реализации на языке C, который NI Vision Assistant генерирует по умолчанию, в работе представлена Python-реализация алгоритма.
Вывод. Результаты работы могут быть использованы для разработки мультисенсорных систем в задачах мониторинга труднодоступных районов.
Objective. The paper proposes a fire detection algorithm for a multisensor system. Due to the difficult conditions in the field, for the first time, watch rescue operations are difficult and often endanger the lives of rescuers. The main scientific goal is for the system to work autonomously on certain segments of the monitoring process, while the three agents, to varying degrees, must interact with each other based on communication and decision-making algorithms.
Method. There are many algorithms for image processing, but algorithms that use several sources of information are not sufficiently developed and described. The focus is on fire detection algorithms. The algorithm was developed using NI Vision Assistant, a software tool for rapid prototyping and testing of imaging applications.
Result. In addition to the software implementation in C, which NI Vision Assistant generates by default, the paper presents a Python implementation of the algorithm.
Conclusion. The results of the work can be used to develop multisensor systems for monitoring hard-to-reach areas.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.