Автоматизированная информационно-управляющая система мониторинга чрезвычайных ситуаций в общеобразовательном учреждении
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность исследования. Повышению безопасности образовательных учреждений в России уделяется огромное внимание в документах стратегического планирования, определяющих национальные цели и задачи России на долгосрочный период: Указе Президента Российской Федерации № 474 от 21.07.2020 г. «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» [22].
Одним из инструментов снижения последствий ЧС являются системы мониторинга и оповещения о произошедшем событии, выполняющие в том числе функцию доставки оперативной информации с места событий в Центры управления в кризисных ситуациях (ЦУКС) Главных управлений (ГУ) МЧС России по субъектам РФ, повышая ситуационную осведомленность органов повседневного управления ЧС и помогая принять взвешенное решение при разработке плана устранения последствий и при управлении действиями в зоне ЧС. Важно отметить, что в случае возникновения ЧС в ОУ своевременное обнаружение аварии и передача соответствующей видеоинформации о
Содержание
ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………….……….4
1. Анализ современного состояния и тенденций развития систем прогнозирования и мониторинга последствий чрезвычайных ситуаций ……….....10
1.1 Анализ существующих систем мониторинга чрезвычайных ситуаций …………………………………………………………………........….10
1.2. Методы и технологии обработки сюжетов с видеокамер…….......….21
1.3. Постановка задачи мониторинга и передачи видеоинформации о ЧС в общеобразовательном учреждении…………………….....................……………33
Выводы по главе 1 ……………...................................................................…..37
2. Классификация изображений по статистическим и амплитудным характеристикам……………………...................................................................….40
2.1 Статистические свойства изображений …......................................……..42
2.2. Амплитудные свойства изображений……….......................................…43
2.3. Классификация изображений происшествий…..............................……46
Выводы по главе 2 ………………….................................................................49
3. Алгоритмы передачи видеоинформации о чрезвычайных ситуациях в общеобразовательном учреждении…….....................................................………51
3.1. Методика адаптивного спектрального преобразования видеоинформации о чрезвычайных ситуациях в общеобразовательном учреждении………..….52
3.2. Применение спектрального параллельного алгоритма передачи изображений………….....................................................................................……..54
3.3. Результаты моделирования алгоритмов передачи изображений происшествий……………...................................................................................…..59
Выводы по главе 3 ………...................................................................………..63
4. Структура автоматизированной информационно-управляющей системы мониторинга чрезвычайных ситуациях в общеобразовательном учреждении…65
4.1. Стратифицированное представление автоматизированной информационно- управляющей системы мониторинга чрезвычайных ситуациях в общеобразовательном учреждении……….......................................................…65
4.2. Структура автоматизированной информационно-управляющей системы мониторинга ЧС в общеобразовательном учреждении……............…70
4.3. Описание структуры подсистемы формирования последовательности изображений происшествий…...........................................................................…..72
4.4. Описание структуры подсистемы обработки и передачи изображений происшествий……………….....................................................................................75
4.5. Функциональная структура и требования к интеллектуальным видеокамерам для АИУСМ ЧС ОУ……………….................................................80
Выводы по главе 4 ……….............................................................................…87
ЗАКЛЮЧЕНИЕ……...................................................................................…..89
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ…….......….91
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ………….................................................................93
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Анализ основных показателей эффективности реагирования пожарно-спасательных подразделений в Российской Федерации 2020 году / МЧС России. − М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2021. – 108 с.
2. Бахтеев, О.А. Анализ современных систем онлайн-мониторинга транспорта / О.А. Бахтеев, А.А. Короткий // Инновационное развитие техники и технологий наземного транспорта: сборник трудов конференции. – Екатеринбург: Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, 2020. – С. 103-105.
3. Березин, В.В. Производительность многоядерных систем на кристалле фирмы INTEL-FPGA для обработки видеоинформации / В.В. Березин, Ш.С. Фахми, А.И. Бобровский, В.С. Черногоров // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. − 2018. − № 3. − С. 81–88.
4. Вайнштейн, Л.А. Выделение сигналов на фоне случайных помех / Л.А. Вайнштейн, В.Д. Зубаков. – М.: Сов. радио, 1960. − 448 с.
5. Вырода, П.Ю. Внедрение интеллектуальных транспортных систем Организация и безопасность дорожного движения: материалы IX всероссийской научно-практической конференции / П.Ю. Вырода, Д.Ю. Каширский. – Тюмень: ТюмГНГУ, 2016. – С. 96-99.
6. Высокотехнологичный компьютерный инжиниринг: обзор рынков и технологий / Э.Р. Абдулбариева, Ю.Я. Болдырев, А.И. Боровков [и др]. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2014. – 110 c.
7. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М.: Техносфера, 2006. – 1072 с.
8. Государственный доклад «О состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2020 году». − М.: МЧС России, ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2021. − 264 с.
9. Дворкович, А.В. Цифровые видеоинформационные системы в России / А.В. Дворкович, В.П. Дворкович // Современная электроника. – 2018. – № 3. − С. 8-13.
10. Доан, Б.Т. Быстрый алгоритм оценки движения в видеокодеке стандарта HEVC / Б.Т. Доан, А.А. Тропченко // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. − 2020. − Т. 20, № 6(130). − С. 802-806.
11. Добрякова, А.В. Навигационно-информационная система мониторинга и контроля перевозок обучающихся на основе применения современных навигационных технологий ГЛОНАСС / А.В. Добрякова, А.В. Сидорова // Актуальные направления научных иcследований XXI века: теория и практика. − 2015. − Т. 3, № 5-3 (16-3). − С. 130-134.
12. Егоршев, С.М. Предложения по стратегии развития технологий искусственного интеллекта в транспортной отрасли России / С.М. Егоршев, И.Г. Малыгин, В.И. Комашинский, М.Ю. Аванесов // Информация и космос. − 2020. − № 2. − С. 56-61.
13. Иванов, А.В. Методы, алгоритмы и устройства кодирования и декодирования изображений: монография / А.В. Иванов, Ш.С. Фахми. − СПб.: Издательско- полиграфическая ассоциация
В этом отличительная особенность кода Хаффмана [25, 37].
Кодирование Хаффмана – это форма статистического кодирования, которая уменьшает количество битов, необходимых для представления строки символов. Алгоритм Хаффмана прост и может быть описан в терминах создания дерева кода Хаффмана.
Алгоритм состоит в создании двоичного дерева снизу вверх в соответствии со следующей последовательностью шагов:
а) представленный алфавит из n символов, рассматривается на предмет частоты появления каждого символа в кодируемой строке;
б) символы размещаются в порядке убывания по значению частоты их появления в сообщении с целью определения конечных узлов двоичного дерева;
в) символы более низкой частоты группируются попарно и сумма вероятностей их появления в сообщении присваивается родительскому узлу. Это действие выполняется пока не закончатся конечные узлы дл