СОЗДАНИЕ СИСТЕМЫ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ОГНЯ И ДЫМА ПО ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЮ.

Шифр: «Детектор огня и дыма».

2012

ЗАО «НТК»

Практическая значимость проекта

Год Число пожаров

2007 558

2009 514

2010 490

2011 911

В Российской Федерации (по данным МЧС):

Год Погибает Травмируется Ущерб (млн.руб)

2007 55 38 22.7

2011 47 74 60.8

Ущерб от пожаров (в день)

Число пожаров (в день)

В результате своевременных срабатываний установок пожарной автоматики был спасен 61 человек и  сохранены материальные ценности на сумму 4 млн рублей. (За 1 квартал 2011 года)

Предлагается:

Обнаруживать огонь и дым по изображению от камеры видеонаблюдения

Преимущества:

Скорость: обнаружение возгорания происходит в момент его возникновения

Универсальность: работает даже на открытых пространствах

Точность: можно точно определить месторасположение очага возгорания.

Дешевизна: одна камера способна контролировать большие площади

Надежность: постоянный контроль за работоспособностью камеры

Конкуренты

D-tec (Англия) – VSD (Video Smoke Detection) – обнаруживает дым

Notifier (США) – детектирует огонь и дым

Chubb (Австралия) – VSD-8 (Video Smoke Detection) – обнаруживает дым

AxonX (США) – VIFD/VISD (Video Image Fire and Smoke Detection) – детектирует огонь и дым

Элвис (Россия) - Orwell IP-01 (Видеодетектор огня и дыма)

Milestone Systems (Дания) – мировой лидер в разработке систем видеонаблюдения

ITV (Россия) – российский лидер

Общий недостаток продуктов конкурентов: все они в основе систем используют стандартные детекторы движения, что приводит либо к ложным срабатываниям, либо к существенному замедлению в обнаружении дыма и огня

Преимущества нашего подхода

• Блочно-текстурный метод (разработан и апробирован нами)

• Возможно использование даже Веб-камер

• Высокая скорость работы (одновременно до190 каналов)

• Универсальность: наши библиотеки интегрируются в имеющуюся систему видеонаблюдения

• Детектируются только дым и огонь

• Обладает хорошими свойствами для распараллеливания

Этапы обработки изображения

1. Выделение на изображении движущихся блоков

2. Пространственная и временная кластеризация

3. Определение формы объектов

4. Классификации объектов с помощью текстур и принятие решения о наличии дыма и огня

( 1 и 4 этапы ускоряются с помощью технологии CUDA)

Сравнение с продуктами конкурентов

0

5

10

15

20

25

30

35

320x240 400x300 720x576 1024x768 1400x1152

Врем

я, м

сек

Время обработки кадра, мсек

CPU

GPU

Число каналов, одновременно обрабатываемых на одном компьютере

Детектор Milestone JVC ITV Orwell Elvees Наш детектор

Каналов 6 6 4 2 2 от 8 до 199

Наш детектор

Пример работы разработанного софта

Зеленым отмечены области потенциального нахождения огня и дыма,красным – наиболее вероятного.

Контактные лица от ЗАО «НТК».

Исполнительный директор, канд. техн. наук Михаил Леонидович Сбитной. Тел. +7 965 397 8543 +7 985 970 7853E-mail: sbitnoy@vedis.ru

Начальник отдела технический экспертизы, канд. техн. наук Сергей Сергеевич Робатень.Тел. +7 965 397 8545 +7 916 917 6484E-mail: robaten@vedis.ru robaten@list.ru