Пожарный сторож

Модуль автоматического распознавания лесных пожаров «Пожарный сторож»

В системах видеомониторинга пожарной обстановки в лесах используются поворотные IP-видеокамеры, устанавливаемые на антенно-мачтовые сооружения в лесах.

Для автоматизированного обнаружения пожаров программным обеспечением на сервере изображения с камер должны быть переданы серверу в максимальном качестве. Это требует широких и качественных каналов передачи данных, что дорого и не всегда выполнимо в текущих условиях: территории лесного фонда РФ огромны. 

Наше ноу-хау – обнаружение пожара приложением, работающим не только на сервере, но и непосредственно на камере. Первичная обработка видеокадра производится непосредственно на месте его «захвата» специализированным процессором камеры с максимальным разрешением без сжатия. При обнаружении подозрительной области кадра (дым/огонь) модуль «Пожарный сторож» генерирует событие камеры, которое по протоколу ONVIF может быть считано с камеры для дальнейшего анализа любым программным обеспечением, поддерживающим протокол ONVIF. Данные в событии хранятся в векторном виде в формате JSON, что упрощает их передачу и обработку. Кроме того, это позволяет передавать видеопоток с видеокамер в сжатом виде.

Такой подход позволяет в разы уменьшить нагрузку на каналы связи и серверы обработки информации. Результат – онлайн определение пожаров и расширяемость системы без необходимости наращивания серверных мощностей.

ПО «Пожарный сторож» разработано для функционирования на камерах AXIS Q6115E, Q6045E, Q6055E (большинство систем видеомониторинга лесных пожаров в России построено с использованием этих моделей). Главная отличительная особенность данных камер – наличие платформы для разработки встроенных приложений видеоаналитики ACAP (Axis Camera Application Platform).

Процессоры камер — ARTPEC-4 и ARTPEC-5 (архитектура mips), операционная система – Linux (kernel 4.3). Язык разработки — C++, среда разработки — AXIS Embedded Development SDK, version 2.0.3 (https://www.axis.com/partner_pages/adp_files/LICENSE.pdf) с использованием библиотеки компьютерного зрения OpenCV 3.2 (http://opencv.org/license.html).