«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Использование сверточной нейронной сети для обнаружения возгораний в составе автоматизированной системы пожаровзрывобезопасности

УДК: 004.896
DOI: -

Авторы:

¹ РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, Москва, Россия

Ключевые слова: компьютерное зрение, панорамная камера, обнаружение пожаров, глубокое обучение, 3D-модель

Аннотация:

Рассмотрена система обнаружения возгораний, основанная на использовании сверточной нейронной сети, панорамной камеры видеонаблюдения и 3D-модели объекта, и место этой системы в составе автоматизированной системы пожаровзрывобезопасности (АСПВБ) технологического объекта. Данная система, используя изображения с панорамной камеры видеонаблюдения, с помощью нейронной сети с архитектурой YOLOv5 фиксирует возгорания, а применяя 3D-модель, определяет их точное местоположение. По своим функциям данная система входит в состав АСПВБ в категории автоматизированной системы пожаровзрывозащиты (АСПВЗ) и находится на уровне автоматизированной системы обнаружения пожара (АСОП). Проведен обзор технических решений АСОП, таких как применение датчиков температуры, дыма и пламени, газоанализаторов, а также методов визуального обнаружения на базе тепловизоров и изображений с камер. Определены конкретные функции системы в составе АСПВБ: автоматическое раннее обнаружение возгораний; определение точного местоположения источника возгорания и передача его службе пожарной охраны; представление фото- и видеоматериалов с места возгорания для последующего анализа ситуации, а также видеоизображения происходящего в месте возгорания в реальном времени. Предложен алгоритм взаимодействия данной системы с АСПВБ в случае возникновения пожара. Рассмотрена возможность использования системы в комбинации с другими средствами АСОП, такими как датчики дыма и газоанализаторы. Показано, что применение рассматриваемой системы в составе АСПВБ позволяет расширить возможности АСОП, особенно для крупных объектов, расположенных вне помещений.

Список литературы:

1. Топольский Н.Г., Тетерин И.М., Гудков А.С. Основы создания автоматизированных систем пожарной безопасности объектов: учеб. пособие. – М.: Акад. Гос. противопожар. службы МЧС России, 2006. – 60 с.
2. Определение состава программ в специальном программном обеспечении автоматизированных систем пожаровзрывобезопасности объектов / Н.Г. Топольский, А.В. Крючков, Д.С. Грачев, К.А. Михайлов // Пожаровзрывобезопасность. – 2018. – Т. 27, № 7-8. – С. 67–73. – DOI: 10.18322/pvb.2018.27.7-8.67-73
3. Yilmaz G., Karlik S.E. A distributed optical fiber sensor for temperature detection in power cables // Sensors and Actuators A: Physical. – 2006. – Vol. 125, Issue 2. – P. 148–155. – DOI: 10.1016/j.sna.2005.06.024
4. A Durable, Flexible, Large-Area, Flame-Retardant, Early Fire Warning Sensor with Built-In Patterned Electrodes / Khan Fawad, Wang Shanchi, Ma Zhewen [et al.] // Small Methods. – 2021. – Vol. 5, Issue 4. – Article No. 2001040. – DOI: 10.1002/smtd.202001040
5. Barrett R. CO Fire Detection: A Useful Technique? Report on a Test Programme and Discusses the Issues Involved in the Use of CO Fire Detectors // Fire Safety Engineer. – 2000. – Vol. 7. – P. 20–25.
6. A survey on gas sensing technology / Liu Xiao, Cheng Sitian, Liu Hong [et al.] // Sensors. – 2012. – Vol. 12, No. 7. – P. 9635–9665. – DOI: 10.3390/s120709635
7. Design of Fire and Gas Detection System for a Process Plant: A Review / A. Prashanth Kumar Reddy, E. Sathwik Reddy, T.N.S.S. Bhaskar [et al.] // Advances in Industrial Safety. – Singapore: Springer, 2020. – P. 271–280. – DOI: 10.1007/978-981-15-6852-7_24
8. Jackson M.A., Robins I. Gas sensing for fire detection: Measurements of CO, CO2, H2, O2, and smoke density in European standard fire tests // Fire Safety J. – 1994. – Vol. 22, Issue 2. – P. 181–205. – DOI: 10.1016/0379-7112(94)90072-8
9. Bogue R. Sensors for fire detection // Sensor Review. – 2013. – Vol. 33, Issue 2. – P. 99–103. – DOI: 10.1108/02602281311299635
10. Investigation of Multi-Sensor Algorithms for Fire Detection / J.A. Milke, M.E. Hulcher, C.L. Worrell [et al.] // Fire Technology. – 2003. – Vol. 39. – P. 363–382. – DOI: 10.1023/A:1025378100781
11. Qualey J.R. Fire Test Comparisons of Smoke Detector Response Times // Fire Technology. – 2000. – Vol. 36. – P. 89–108. – DOI: 10.1023/A:1015498224060
12. Conforti F. Multi-sensor, multi-criteria detectors are better // Proceedings AUBE. – 1999. – P. 247–249.
13. Xu Lijun, Yan Yong. A New Flame Monitor with Triple Photovoltaic Cells // Proceedings of 2005 IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conf., Ottawa, ON, Canada, May 16–19, 2005. – IEEE, 2005. – P. 2253–2257. – DOI: 10.1109/IMTC.2005.1604577
14. PbS Colloidal Quantum Dot Visible-Blind Photodetector for Early Indoor Fire Detection / A. de Iacovo, C. Venettacci, L. Colace [et al.] // IEEE Sensors J. – 2017. – Vol. 17, Issue 14. – P. 4454–4459. – DOI: 10.1109/JSEN.2017.2710301
15. Fire Detection Using Computer Vision / T. Zaman, M. Hasan, S. Ahmed, S. Ashfaq // 2018 IEEE 61st Int. Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS), Windsor, ON, Canada, Aug. 05–08, 2018. – P. 356–359. – DOI: 10.1109/MWSCAS.2018.8623842
16. Qi Xiaojun, Ebert J. A computer vision-based method for fire detection in color videos // Int. J. of Imaging. – 2009. – Vol. 2, Issue S09. – P. 22–34.
17. Евсиков А.А., Самарин И.В. Обнаружение очагов возгорания на технологических объектах с использованием сверточной нейронной сети // Пожаровзрывобезопасность. – 2023. – Т. 32, № 5. – С. 40–48. – DOI: 10.22227/0869-7493.2023.32.05.40-48
18. YOLOv5 by Ultralytics / G. Jocher, A. Chaurasia, A. Stoken [et al.]. – Version 7.0. – 2020. – URL: https://github.com/ultralytics/yolov5
19. Евсиков А.А., Самарин И.В. Распознавание возгораний на панорамном изображении с использованием сверточной нейронной сети // Автоматизация и информатизация ТЭК. – 2023. – № 12(605). – С. 5–10. – DOI: 10.33285/2782-604X-2023-12(605)-5-10
20. Евсиков А.А., Самарин И.В. Обнаружение и определение точного местоположения очага возгорания с использованием сверточной нейронной сети, панорамного изображения и 3D-модели объекта наблюдения // Пожаровзрывобезопасность. – 2024. – Т. 33, № 4. – С. 13–21. – DOI: 10.22227/0869-7493.2024.33.04.13-21