Thuật toán phát hiện đám cháy rừng từ camera gắn trên máy bay chữa cháy

Bài báo đề xuất phương pháp ứng dụng logic mờ kết hợp giữa xử lý màu đặc trưng với so sánh tính tương quan về sự lay động của ngọn lửa để phát hiện đám cháy rừng từ camera gắn trên máy bay chữa cháy nhằm khắc phục nhiễu tác động lên hình ảnh camera khi máy bay chuyển động. Kết quả mô phỏng kiểm nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất phù hợp với bài toán đặt ra.

Cơng nghệ thơng tin & Khoa học máy tính THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN ĐÁM CHÁY RỪNG TỪ CAMERA GẮN TRÊN MÁY BAY CHỮA CHÁY Nguyễn Đức Ánh1, Phan Tương Lai2, Nguyễn Quang Vịnh2* Tóm tắt: Bài báo đề xuất phương pháp ứng dụng logic mờ kết hợp xử lý màu đặc trưng với so sánh tính tương quan lay động lửa để phát đám cháy rừng từ camera gắn máy bay chữa cháy nhằm khắc phục nhiễu tác động lên hình ảnh camera máy bay chuyển động Kết mô kiểm nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất phù hợp với tốn đặt Từ khóa: Xử lý ảnh, logic mờ, Máy bay chữa cháy ĐẶT VẤN ĐỀ Cháy rừng đại diện cho mối đe dọa liên tục đến sinh thái, hệ thống sở hạ tầng đời sống người Để khắc phục tình trạng trên, việc chủ động phát đám cháy rừng từ camera gắn máy bay chữa cháy để từ tối ưu hóa hoạt động thiết bị chữa cháy rừng máy bay có ý nghĩa quan trọng Trong những năm gần đây, có nhiều cơng trình nghiên cứu việc phát đám cháy dựa phương pháp xử lý ảnh thu từ camera như: Các nghiên cứu nhóm tác giả Học viện Kỹ thuật quân [1], nhóm tác giả thuộc Viện Khoa học công nghệ quân [2], G.Healey [3], Chao-Ho-Chen cộng [4], Các nghiên cứu tác giả nước giới chủ yếu tập trung vào phân tích, phát đám cháy nhà cơng trình cơng cộng với hệ thống camera gắn cố định Tuy nhiên, áp dụng phương pháp cho đám cháy rừng với camera gắn thiết bị bay nhiều hạn chế Để khắc phục hạn chế này, đề xuất phương pháp: Kết hợp logic mờ phân tích màu sắc đám lửa không gian màu RGB với so sánh hệ số tương quan (correlation coefficient) frames ảnh liên tiếp để loại trừ hình ảnh có màu sắc tương tự màu sắc lửa, đồng thời đưa giá trị hệ số tương quan ĐẶC TRƯNG MÀU SẮC CỦA ĐÁM CHÁY RỪNG Đặc trưng màu sắc đám lửa phụ thuộc vào loại vật liệu cháy, nhiệt độ đám cháy Q trình phân tích, lập, tách riêng vùng đám lửa có ý nghĩa việc khảo sát màu tính chất khác đám lửa phục vụ cho việc nhận dạng phát đám cháy Với đối tượng nghiên cứu đám cháy rừng, có vật liệu cháy chủ yếu gỗ, màu lửa nằm dải từ vàng tới đỏ [5,6] Khi phân tích hình ảnh đám cháy rừng không gian màu RGB theo thành phần màu R (Đỏ) , G (Xanh cây) B (Xanh lam) Kết phân tích nhận (hình 1): điểm (x,y) thuộc đám lửa cháy rừng coi có cháy thỏa mãn điều kiện: R ≥ G & G > B PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ĐÁM CHÁY RỪNG TỪ CAMERA 3.1 Phát cháy rừng dựa vào đặc trưng màu sắc đám cháy Giả sử điểm ảnh (x,y) điểm ảnh thuộc đám lửa cháy rừng cần thỏa mãn điều kiện (điều kiện 1): R(x,y) > G(x,y) > B(x,y) (1) Trong đó: R(x,y), G(x,y), B(x,y) giá trị thành phần màu R, G, B không gian màu RGB điểm ảnh (x,y) Nghĩa là, thành phần R, G, B điểm ảnh (x,y) thuộc đám lửa thành phần R đám lửa lớn Vì vậy, bước xử lý phát đám cháy rừng sau: Lấy nguồn video quan sát đám cháy rừng đưa vào xử lý; Tách frames từ video; Chọn frames ảnh có chứa hình ảnh lửa; Tính tốn giá trị màu R, G, B thành phần điểm ảnh; Lựa chọn frames; Xác định đám cháy biên đám cháy Kết thử nghiệm thuật tốn (hình 2) cho thấy: trường hợp gặp đối tượng có dải màu giống màu đám lửa như: ánh nắng, vàng, mặt trời, màu trắng thuật tốn phát sai phạm vi đám lửa 96 N.§ ¸nh P.T.Lai, N.Q.Vịnh, “Tht to¸n ph¸t hiƯn … trªn m¸y bay chữa cháy. Nghiờn cu khoa hc cụng ngh nh gốc Thành phần R Thành phần G Thành phần B Hình Kết phân tích ảnh cháy rừng không gian màu RGB * Kết thử nghiệm điều kiện 1: Ảnh gốc Kết thử nghiệm Hình Ảnh gốc kết nhận biết điểm ảnh qua sử dụng đặc trưng màu Để hạn chế tượng báo sai trường hợp trên, nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích biểu đồ ảnh đám cháy rừng phân đoạn để nhận giá trị ngưỡng lửa đám cháy ba mặt R, G B hình Hình Kết phân tích giá trị ngưỡng lửa theo thành phần R,G,B Các giá trị ngưỡng hình kết kiểm thử nhiều ảnh khác Như vậy, điểm ảnh xét có cháy xảy điểm ảnh (x,y) thỏa mãn điều kiện (điều kiện 2): 1, R(x, y)  R R  G(x, y)  R G  B(x, y)  R B R 0 (2) Trong đó: RR, RG, RB - hệ số phân tích giá trị ngưỡng theo hình thức cháy * Kết thử nghiệm điều kiện 2: Ảnh gốc Kết thử nghiệm Hình Kết nhận biết điểm ảnh thuộc đám lửa rừng qua sử dụng điều kiện Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 37, 06 - 2015 97 Công nghệ thông tin & Khoa học máy tính Kết xử lý ảnh (hình 4) cho thấy: xử lý theo điều kiện 2, biên ảnh đám lửa hạn chế nhiều điểm ảnh có màu sắc tương tự đám cháy Tuy nhiên, hạn chế chưa khắc phục triệt để Để khắc phục nhược điểm trên, nhóm tác giả thực phương pháp so sánh tính tương quan frames ảnh tiên tiếp 3.2 Phương pháp so sánh tính tương quan ảnh Phương pháp dựa đặc tính lay động đám lửa xét đặc trưng màu lửa thuộc đám cháy đối tượng có màu tương tự màu lửa như: tranh có đám lửa, ánh sáng đèn điện, ánh sáng mặt trời bị phát nhầm cháy Như vậy, việc kết hợp thêm đặc tính lay động lửa giúp đánh giá xác xuất lửa 3.2.1 Đặc điểm lay động đám lửa Tính lay động đám lửa chuyển động, bập bùng lửa trình cháy Hiện tượng kết vốn có q trình trao đổi khí đám cháy với mơi trường xung quanh Hình Tính lay động làm thay đổi quy mơ lửa Trên hình 5, frames ảnh cắt từ video quan sát đám cháy rừng thực tế máy bay trực thăng, thời gian cách frames 0,2s Dựa vào hình trên, hình dung thấy tính lay động lửa thể thay đổi chiều cao quy mô lửa, biến đổi, thay đổi kích thước đám lửa xung quanh khối tâm 3.2.2 Tính tương quan ảnh liên tiếp Tính tương quan hai ảnh liên tiếp xác định phương pháp so sánh frames liên tiếp Fk Fk-1 sau sử dụng thuật toán xử lý để phát đặc trưng màu đám lửa theo điều kiện Lúc frames xử lý thành ảnh nhị phân với điểm ảnh có màu màu lửa chuyển thành màu trắng, màu lại chuyển thành màu đen Mục đích việc xác định hệ số tương quan frames liên tiếp nhằm lựa chọn dải giá trị tối ưu để vừa đảm bảo phân biệt tính lay động lửa đám cháy với ảnh có màu tương tự đám cháy, đồng thời hạn chế rung động camera lắp thiết bị bay Thuật toán đánh giá tương quan frames ảnh:   A mn m r   A mn m n  A   Bmn  B  n  A     Bmn  B  m (3) n Trong đó: Amn, Bmn - giá trị điểm ảnh vị trí m x n frames ảnh A, B; A , B - giá trị trung bình frames ảnh A, B; m, n kích thước ma trận A, B * Kết so sánh tính tương quan Qua đánh giá, so sánh tương quan frames ảnh video liên tiếp nhiều loại video khác (bảng 1), lửa đám cháy ln có chuyển động q trình trao đổi khí nhiệt vùng đám cháy với môi trường không khớ bờn ngoi Vỡ vy, 98 N.Đ ánh P.T.Lai, N.Q.Vnh, Thuật toán phát máy bay chữa cháy. Nghiên cứu khoa học công nghệ lửa nơi xảy cháy ln có thay đổi hình dạng, kích thước Dựa tính tương quan, kết rằng, với frames liên tiếp cách khoảng 0.2s thì: - Camera lắp cố định, frames liên tiếp tương tự nhau, độ tương quan  100% - Trong trường hợp máy bay bay, tính tương quan frames ảnh liên tiếp RS < r < RT Với RS, RT giá trị phụ thuộc vào loại đám cháy - Trường hợp cháy tính tương quan r =  (không xác định); Như vậy, với RS < r < RT kết luận có cháy xảy Kết tính đến rung động camera máy bay hoạt động, nhằm không bị nhầm lẫn tính lay động lửa với rung, lắc camera máy bay bay qua khu vực có màu tương tự màu đám lửa Bảng Thống kê kết so sánh tính tương quan ảnh video Camera lắp máy bay chữa cháy Camera lắp cố định nhà cơng trình Có cháy Khơng có Máy bay Máy bay Khơng cháy Có cháy chuyển động đứng n có cháy Frame 1-2 r = 0.1671 r = 0.6021 r = 0.8503 r= r= Frame 2-3 r = 0.1698 r = 0.6030 r = 0.8905 r= r= Frame 3-4 r = 0.1315 r = 0.5850 r = 0.8732 r= r= … … … … … … 3.3 Phương pháp nhận dạng đám cháy từ máy bay ứng dụng logic mờ Không gian màu YCbCr lựa chọn để phân tích ảnh khơng gian màu phân chia thơng tin độ sáng từ sắc độ hiệu tốt so với khơng gian màu khác Trong đó: Y độ sáng, Cb Cr thành phần sắc độ xanh đỏ Hình thể ảnh có chứa điểm lửa phân tích thành phần Y, Cb, Cr tương ứng Có thể quan sát dễ dàng: điểm lửa Y(x,y) lớn Cb(x,y) (x,y) vị trí điểm ảnh Đó thơng tin độ sáng liên quan tới mật độ phân bố điểm lửa, đại lượng lớn phép hiệu kênh Y(x,y) Cb(x,y) điểm ảnh Hình thành phần Cb(x,y) phải nhỏ Cr(x,y) điểm ảnh có màu giống với màu lửa a) b) d) c) Hình a) Ảnh gốc RGB, b) thành phần Y, c) thành phần Cb, d) thành phần Cr Do mối quan hệ chung Y(x,y), Cb(x,y) Cr(x,y) đây: Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 37, 06 - 2015 99 Công nghệ thơng tin & Khoa học máy tính Y(x,y) ≥ Cr(x,y) ≥ Cb(x,y) (điều kiện 3) Gọi Pf(x,y) giá trị định nghĩa đo đạc để điểm ảnh vị trí (x,y) điểm lửa Giá trị Pf(x,y) nằm khoảng [0 1], phép ánh xạ quan sát định nghĩa điều kiện mô tả điểm ảnh cho điểm lửa Để tính tốn Pf(x,y), kết hợp hàm thành phần tam giác hình thang hiệu Cr(x,y)-Cb(x,y) Y(x,y)-Cb(x,y) Hình Các hàm thành phần Cr(x,y)-Cb(x,y); Y(x,y)-Cb(x,y) Pf(x,y) Hình hàm thành phần Cr(x,y)-Cb(x,y), Y(x,y)-Cb(x,y) Pf(x,y) Cần ý sử dụng hệ thống suy luận mờ với luật định nghĩa bảng Sự phân bố hàm thành phần luật định nghĩa bảng tìm dựa phân tích thực nghiệm Bảng Bảng luật sử dụng cho hệ thống suy luận mờ Cr(x,y) – Cb(x,y) Pf(x,y) NS PS PM PB NS LO LO LO LO PS LO LO HI HI Y(x,y)- Cb(x,y) PM LO HI HI LO PB LO LO LO LO Bảng biểu diễn luật sử dụng hệ thống suy luận mờ Các luật định nghĩa theo cách phản ánh nhận xét báo điểm lửa Cho ảnh, thành phần chuẩn hóa dựa theo cơng thức đây: Cb , Cr Y , (4) Cb  Cr  Y I max 100 I max I max N.Đ ánh P.T.Lai, N.Q.Vnh, Thuật toán phát máy bay chữa cháy. Nghiờn cu khoa hc cụng nghệ Trong Imax mật độ giá trị lớn tập hợp định nghĩa kết hợp thành phần Y, Cb, Cr Phương trình chuẩn hóa tất mẫu khoảng giá trị [0 1] Do đó, hiệu chúng nằm khoảng [-1 1] sử dụng để định nghĩa hàm thành phần trình bày hình Cho tập hợp lối vào Cr(x,y)-Cb(x,y) Y(x,y)Cb(x,y) Giá trị đầu hệ thống mờ tính toán sau: đầu tiên, đầu vào mờ hóa dựa vào hàm thành phần hình Trọng tâm vấn đề giải mờ ứng dụng kết hợp tất luật đầu để tìm phép đo định lượng Pf(x,y) [6] Cr(x,y)-Cb(x,y) Y(x,y)-Cb(x,y) chuẩn hóa khoảng [-1 1] trước đưa vào hệ thống suy luận mờ Bề mặt 16 luật hiển thị hình 7, Pf(x,y) hàm lối vào Cr(x,y)-Cb(x,y) Y(x,y)-Cb(x,y) Khi Y(x,y)-Cb(x,y) nhỏ 0, tương ứng với Pf(x,y) 2: Y(x,y)-Cb(x,y) Cr(x,y)-Cb(x,y) gần với giá trị 1.0 Pf(x,y) Hình Bề mặt quy tắc bảng sử dụng hệ thống suy luận mờ với kiểu hiển thị khác Hình Lưu đồ thuật toán phát cháy rừng từ camera máy bay chữa cháy Những điểm mà có giá trị nhỏ giá trị đỉnh sử dụng để đối tượng có màu tương tự màu lửa lửa Điều thể rõ mặt phẳng Pf có giá trị cao giá trị Y(x,y)-Cb(x,y) Cr(x,y)-Cb(x,y) Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 37, 06 - 2015 101 Công nghệ thông tin & Khoa học máy tính có đặc tính giống lửa Hình mơ tả kết sử dụng thuật tốn logic mờ ứng dụng vào nhận dạng ảnh cho thấy kết tách đường biên đám cháy qua camera đặt máy bay Kết hợp điều kiện 1, 3, lưu đồ thuật toán tổng hợp để phát cháy rừng từ camera máy bay chữa cháy hình KẾT LUẬN Đặc trưng màu sắc đặc tính lay động yếu tố để phát xác đám cháy Bài báo đưa cách tiếp cận để nhận biết, phân biệt đám cháy rừng phương pháp sử dụng logic mờ kết hợp xử lý màu đặc trưng đám cháy kết hợp với so sánh tính tương quan lay động lửa cho kết xác, loại bỏ độ rung động gắn camera máy bay chữa cháy Kết thực nghiệm cho thấy khả phát đám cháy rừng cao, có số tình máy bay di chuyển nhanh, việc phát lửa so sánh tính tương quan frames ảnh liên tiếp bị nhầm lẫn Tuy nhiên, máy bay chữa cháy, đến gần đám cháy, bắt buộc phải giảm tốc độ để phun chất chữa cháy xuống đám cháy nhằm đảm bảo độ xác cần thiết cho trình chữa cháy, hạn chế chấp nhận TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hà Đại Dương, Đào Thanh Tĩnh, “Thuật toán phát cháy ảnh Video ứng dụng hệ thống camera cảnh giới” Hội thảo “Các giải pháp an tồn phịng cháy nổ”, Hạ Long, 4-2008; tr 243-246 [2] Phạm Trung Dũng cộng sự,“Về giải pháp tự động xác định điểm nổ cho đài quan sát pháo binh mặt đất sở ứng dụng công nghệ xử lý ảnh” Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Cơng nghệ Quân sự, số 30, 04/2014 [3] G.Healey et al, A system for Real-Time Fire Detection, The Proc IEEE Conf Comput Vision Pattern Recognit.,Jun 1993, pp 605-606 [4] T Chen, Kao Cheng-Liang, Chang Sju-Mo, “An Intelligent Real-Time Fire Detection Method Based on Video Processing”, IEEE International Conference on Image Processing, 2003, pages 10-17 [5] W.B.Horng et al, “A new image based real-time flame detection method using color analysis”, in IEEE Networking, Sensing and Control, Mar 2005, pp 100-105 [6] De Haan, John D Kirk’s “Fire Investigation”, Prentice Hall; August 19, 2006 ABSTRACT AN ALGORITHM DETECTION OF FIRES IN FORESTS FROM THE CAMERA IN THE FIREFIGHTING AIRCRAFT This article is about the detection method and extracting borders of images of fires in forests which are attached to firefighting aircraft's in order to overcome noise which influences to the camera's images during tho flight of the aircraft using fuzzy logic Simulation results show that the proposed method is suitable to the given problem Keywords: Image processing, Fuzzy logic, Firefighting aircraft Nhận ngày 15 tháng năm 2015 Hoàn thiện ngày 10 tháng năm 2015 Chấp nhận đăng ngày 12 tháng 06 năm 2015 Địa chỉ: 102 Trường Đại học Phòng cháy chữa cháy; * Viện KH-CN quân sự; Email: vinhquang2808@yahoo.com N.Đ ánh P.T.Lai, N.Q.Vnh, Thuật toán phát máy bay chữa cháy. ... tính tương quan ảnh video Camera lắp máy bay chữa cháy Camera lắp cố định nhà cơng trình Có cháy Khơng có Máy bay Máy bay Khơng cháy Có cháy chuyển động đứng yên có cháy Frame 1-2 r = 0.1671... hợp điều kiện 1, 3, lưu đồ thuật toán tổng hợp để phát cháy rừng từ camera máy bay chữa cháy hình KẾT LUẬN Đặc trưng màu sắc đặc tính lay động yếu tố để phát xác đám cháy Bài báo đưa cách tiếp... thấy khả phát đám cháy rừng cao, có số tình máy bay di chuyển nhanh, việc phát lửa so sánh tính tương quan frames ảnh liên tiếp bị nhầm lẫn Tuy nhiên, máy bay chữa cháy, đến gần đám cháy, bắt