Диплом (Оптоэлектронная система АСДМ «ЛИДАР»), страница 10

Однако наиболее эффективным методом снижения ложных тревог, будет комбинация перечисленных выше методов.

Алгоритм работы объединёного метода будет иметь следующий вид:

1. На кадр задаётся общий яркостный порог, определяющий максимальное и минимальное значения яркости. Значения ниже минимума и выше максимума считаются ложными, или относящимися к шумам и игнорируются программой;

Рис 3.1. Яркостные пороги

2. Режим сканирования заключается в последовательном попиксельном сравнении текущего кадра с эталоном, исключая области закрытые маской;

3. При появлении тревожного пикселя его координаты заносятся в буфер с привязкой к данному кадру;

4. При завершении сканирования кадра производится переход к следующему кадру и повторяются действия 1-3.

5. После сканирования n кадров, производится анализ собранной информации. Число n задаётся количеством проходов панорамы и берётся заведомо большим наиболее «длительных» ложных тревог, не поддающихся простому маскированию.

6. Анализ производится по двум критериям:

1ый критерий – пространственный. Если тревоги имеют хаотичное распределение по кадру, и представляют из себя преимущественно отдельные пиксели, то данные тревоги стоит относить к ложным. Если тревоги оказываются локализованными и имеют определённые размеры, то применяется 2ой критерий. Детализация наблюдаемой картины городской застройки сильно зависит от дальности наблюдения. Наибольшей детализацией обладают объекты находящиеся наиболее близко к точке наблюдения (СП-1), наименьшей – объекты находящиеся на грани предельной дальности обнаружения (12 км). В пространстве кадра, общий уровень детализации будет максимальным внизу кадра и уменьшаться ближе к верхнему краю. Поэтому кадр делиться на локальные зоны следующим образом:

Каждая зона состоит из элементов различных по площади (в пикселях). Самая нижняя зона – самая большая, состоит из квадратных элементов 16х16 пикселей. Следующая – 12х12. Далее 8х8, 4х4, 2х2.

16х16

12x12

8х8

2х2

4х4

Рис 3.2 Локальные зоны («Цена пикселя»)

2ой критерий – временной. Выявленные локализованные области, с тревожным перепадом яркости, сравниваются на всех n кадрах цикла. Если Область проявляется не на всех кадрах, или её размеры постоянны, то данную область стоит считать ложной тревогой.

Отдельную проблему представляет качание штатных дымных шлейфов.

Для её решения, предлагается следующий «метод определения штатных дымных шлейфов»:

– выделить заранее известные источники дымов;

– наложить на контур дыма маску;

– маска должна обновляться примерно каждые 10 минут (характерное время изменения ветровой обстановки в городе.

Изменение общей освещённости в течение дня корректируется постоянным обновлением эталонного кадра.

Алгоритм делиться на 3 основных блока (отмеченных пунктирной линией).

1ый блок: сканирование n кадров, выявление пикселей превышающих заданный порог, исключение пикселей закрытых маской, набор статистики.

Рис 3.3. Сканирование кадров

Предполагается установить количество сканируемых кадров равным 5, или примерно 30 секундам. Таким образом в буфере накапливаются статистические данные о предположительных тревогах.

2ой блок: временная фильтрация.

Любой дым характеризуется некими пространственными размерами и не может иметь хаотичного распространения в кадре в течении времени. Данный блок отвечает за поиск связанных областей. Координаты всех найденных связанных областей сохраняются в специальный промежуточный буфер. Далее методом логического умножения, исключаются все случайные тревоги, которые имеют хаотическое распределение по кадру и не имеют постоянства во времени. В итоге получается усреднённый кадр «Результат», имеющий лишь устойчивые отдельные пиксели. Далее производится восстановление координат хранящихся в буфере для каждого из 5 кадров за счёт сложения его с «Результатом». Итогом данный операции будет 5 наборов координат, соответствующих 5 кадром, содержащих только связанные, устойчивые во времени области.

3ий блок: пространственная фильтрация.

В данном блоке проводиться анализ каждой связанной области, найденной в предыдущем блоке, на динамику развития. Любой дым изменяет свои размеры с течением времени. Следовательно разность площадей вначале и в конце процесса должна быть не равной нулю. Вначале блока, для данной области проводиться поиск первого её проявления методом последовательного перебора кадров в обратном порядке и определение наличия данных координат в кадре. В момент нахождения начала события, проводится сравнение площади. Если разность площадей примерно равна нулю, то событие считается ложным. Если не равно нулю – то это тревожное событие.

Данный алгоритм, должен существенно повысить эффективность системы, и упростить работу оператора, привлекая его внимание лишь в случае реальных КС/ЧС.

Примеры работы алгоритма на конкретных ложных тревогах:

Усреднение.

Карта RT-826 обладает функцией накопления кадров. Данная функция сохраняет во встроенной памяти заданное количество кадров (2, 4, 8, 16), и производит усреднение выводя на экран лишь результирующий кадр, который далее обрабатывается программой «Аларм». Подобное усреднение, устраняет небольшие перепады яркости, такие как «Дрожание листьев», «качание деревьев», качание ночных фонарей.

Установка пороговых значений.

Задавая границы динамического диапазона по яркости, можно исключить такие ложные тревоги как блики.

Рис 3.4. Верхний порог.

Временная фильтрация.

Использование буфера накопления усреднённых кадров, позволяет отслеживать динамику изменения событий. Этот метод поможет бороться с «пролётом птиц». Если в обрабатываемых кадрах, некое событие («птица»), присутствует не во всех кадрах, то такое событие считается ложным.

Смена эталонного кадра.

Смена эталонного кадра позволяет исключить влияние медленных процессов, таких как движение теней облаков по ландшафту, изменение общей освещённости сцены в течение дня. Наиболее эффективно менять эталонный кадр в пределах 1-2 минут.

Пространственная фильтрация.

Такие ложные тревоги как включение, выключение света в окнах, имеют точно заданные координаты и не меняют своих пространственных размеров.

В таблице представлены используемые методы для борьбы с ложными тревогами.

Таблица 3.2. Используемые метожы борьбы с ложными тревогами

4. Исследование программного продукта «Alarm 3.2» для выделения признаков КС\ЧС.

4.1. Влияние уровня порога на количество срабатываний.

1. Уровень порога обнаружения m=1

Данный уровеь порога не является рабочим, так как логический блок обработки программы «АЛАРМ 3.2» срабатывает на помехи, вызванные оцифровкой сигнала.

Как видно из рисунка 3.1 при таком количестве шумов крайне сложно выделить полезный сигнал.

Рис. 4.1 Режим пробы порога m=1

2. Уровень порога обнаружения m=2

При уровне порога m=2 , количество срабатываний резко снизилось, за счет фильтрации шумов, вызванных оцифровкой изображения. При таком уровне порога шумов гораздо меньше, но не исключены полностью. Довольно много помех на резких границах (контуры домов, труб и т.п.) связанных качеством оцифровки сигнала.

Рис. 4.2 Режим пробы порога m=2

3. Уровень порога обнаружения m=3

При пороге m=3 срабатываний стало меньше, но программа реагирует на незначительные перепады освещенности.

Рис. 4.3 Режим пробы порога m=3

3. Уровень порога обнаружения m=4

При уровне порога m=4 , программа «хорошо» видит дымы и количество ложных срабатываний стало меньше, однако этого не достаточно для полного исключения ложных тревог.

Рис. 4.4 Режим пробы порога m=4

1. Уровень порога обнаружения m=5

При уровне порога m=5 программа видит дымы и количество ложных срабатываний стало заметно ниже, по сравнению с предыдущими уровнями.

Рис. 4.5 Режим пробы порога m=5

Выставляя уровень порога, оператор находит его оптимальный параметр, при котором уровень шума сведен к нулю, а система определяет дымы. Для разных камер уровень может быть разным. Опытным путем был подобран режим пробы порога m=5, как наиболее оптимальный для обнаружения кризисных ситуаций. Что касается блока обнаружения, для всех камер был выбран m=13 как наиболее оптимальный для достижения наименьшего количества ложных срабатываний.

4.2. Маскирование и адаптационная матрица.

4.2.1. Маскирование.

Для предотвращения ложных срабатываний, в программе предусмотрено создание адаптационных масок. Маскируются (закрашиваются) области, которые не являются объектом наблюдения, в которых присутствуют элементы, которые способствую резкому возрастанию ложных срабатываний таких, как: дороги и проезжие части, глухие стены домов, деревья, парки, облака и другие. На какие именно объекты необходимо нанести маску, решает старший оператор. При необходимости, маскирование для каждой камеры можно проводить перед началом дежурства. Данная маска сохраняется для каждой камеры и может быть сохранена, а потом загружена, например, если создать массив масок, под определенные условия, времена года, климатические изменения, условия освещенности.

Рис. 4.6. Маскирование и адаптационная матрица.