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.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Thuật toán phát hiện đám cháy rừng từ camera gắn trên máy bay chữa cháy Công nghệ thông 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 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. Từ khóa: Xử lý ảnh, logic mờ, Máy bay chữa cháy. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Cháy rừng đại diện cho một mối đe dọa liên tục đến sinh thái, hệ thống cơ sở hạ tầng và đời sống con người. Để khắc phục được tình trạng trên, việc chủ động phát hiện đám cháy rừng từ camera gắn trên máy bay chữa cháy để từ đó tối ưu hóa sự hoạt động của các thiết bị chữa cháy rừng trên máy bay có ý nghĩa rất quan trọng. Trong những những năm gần đây, đã có nhiều công trình nghiên cứu về việc phát hiện đám cháy dựa trên phương pháp xử lý ảnh thu được từ camera như: Các nghiên cứu của nhóm tác giả Học viện Kỹ thuật quân sự [1], nhóm tác giả thuộc Viện Khoa học và công nghệ quân sự [2], G.Healey [3], Chao-Ho-Chen và cộng sự [4],.... Các nghiên cứu của các tác giả trong nước và thế giới chủ yếu tập trung vào phân tích, phát hiện đám cháy trong nhà và các công trình công cộng với hệ thống camera gắn cố định. Tuy nhiên, khi áp dụng các phương pháp trên cho các đám cháy rừng với camera gắn trên các thiết bị bay còn nhiều hạn chế. Để khắc phục hạn chế này, chúng tôi đề xuất phương pháp: Kết hợp logic mờ phân tích màu sắc của đám lửa trong không gian màu RGB với so sánh hệ số tương quan (correlation coefficient) của các frames ảnh liên tiếp để loại trừ các hình ảnh có màu sắc tương tự như màu sắc của ngọn lửa, đồng thời đưa ra giá trị của hệ số tương quan. 2. ĐẶC TRƯNG MÀU SẮC CỦA ĐÁM CHÁY RỪNG Đặc trưng màu sắc của đám lửa phụ thuộc vào loại vật liệu cháy, nhiệt độ của đám cháy. Quá trình phân tích, cô lập, tách riêng vùng đám lửa có ý nghĩa trong việc khảo sát màu và các tính chất khác của đám lửa phục vụ cho việc nhận dạng và phát hiện đám cháy. Với đối tượng nghiên cứu là đám cháy rừng, có vật liệu cháy chủ yếu là gỗ, lá cây... thì màu của ngọn lửa nằm trong dải từ vàng tới đỏ [5,6]. Khi phân tích hình ảnh đám cháy rừng trong không gian màu RGB theo các thành phần màu R (Đỏ) , G (Xanh lá cây) và B (Xanh lam). Kết quả phân tích nhận được (hình 1): một điểm (x,y) thuộc đám lửa cháy rừng coi là có cháy chỉ khi thỏa mãn điều kiện: R ≥ G & G > B. 3. PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ĐÁM CHÁY RỪNG TỪ CAMERA 3.1. Phát hiện cháy rừng dựa vào đặc trưng màu sắc của đám cháy Giả sử điểm ảnh (x,y) là điểm ảnh thuộc đám lửa cháy rừng thì nó 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) là giá trị các thành phần màu R, G, B trong không gian màu RGB tại điểm ảnh (x,y). Nghĩa là, trong các thành phần R, G, B của điểm ảnh (x,y) thuộc đám lửa thì thành phần R của đám lửa là lớn nhất. Vì vậy, các bước xử lý phát hiện đám cháy rừng như sau: Lấy nguồn video quan sát đám cháy rừng đưa vào xử lý; Tách frames từ video; Chọn các frames ảnh có chứa hình ảnh ngọn lửa; Tính toán các giá trị màu R, G, B thành phần tại các điểm ảnh; Lựa chọn các frames; Xác định đám cháy và biên đám cháy. Kết quả thử nghiệm thuật toán (hình 2) cho thấy: trong trường hợp gặp đối tượng có dải màu giống màu của đám lửa như: ánh nắng, chiếc lá vàng, mặt trời, màu trắng... thì thuật toán sẽ phát hiện sai phạm vi đám lửa. 96 N.§. ¸nh P.T.Lai, N.Q.Vịnh, “ThuËt to¸n ph¸t hiÖn … trªn m¸y bay ch÷a ch¸y.” Nghiên cứu khoa học công nghệ Ảnh gốc Thành phần R Thành phần G Thành phần B Hình 1. Kết quả phân tích ảnh cháy rừng trong không gian màu RGB. * Kết quả thử nghiệm điều kiện 1: Ảnh gốc Kết quả thử nghiệm Hình 2. Ảnh gốc và kết quả nhận biết điểm ảnh qua sử dụng đặc trưng màu. Để hạn chế hiện tượng báo sai trong các trường hợp trên, nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích biểu đồ ảnh đám cháy rừng đã được phân đoạn để có thể nhận được các giá trị ngưỡng của ngọn lửa đám cháy trên ba mặt R, G và B như hình 3. Hình 3. Kết quả phân tích giá trị ngưỡng của ngọn lửa theo các thành phần R,G,B. Các giá trị ngưỡng của hình trên là kết quả đã được kiểm thử trên rất nhiều bức ảnh khác nhau. Như vậy, một điểm ảnh được xét là có cháy xảy ra khi điểm ảnh (x,y) này thỏa mãn điều kiện (điều kiện 2): 1, khi R(x, y)  R R  G(x, y)  R G  B(x, y)  R B R 0 (2) Trong đó: RR, RG, RB - các hệ số phân tích giá trị ngưỡng theo các hình thức cháy. * Kết quả thử nghiệm điều kiện 2: Ảnh gốc Kết quả thử nghiệm Hình 4. Kết quả nhận biết điểm ảnh thuộc đám lửa rừng qua sử dụng điều kiện 2. Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 37, 06 - 2015 97  Công nghệ thông tin & Khoa học máy tính Kết quả xử lý ảnh (hình 4) cho thấy: khi xử lý theo điều kiện 2, biên ảnh của đám lửa đã hạn chế được nhiều điểm ảnh có màu sắc tương tự như đám cháy. Tuy nhiên, hạn chế này vẫn chưa được khắc phục triệt để. Để khắc phục nhược điểm trên, nhóm tác giả sẽ thực hiện bằng phương pháp so sánh tính tương quan giữa các frames ảnh tiên tiếp nhau. 3.2. Phương pháp so sánh tính tương quan ảnh Phương pháp này dựa trên đặc tính lay động của đám lửa bởi nếu chỉ x ...