Васильева Дина Владимировна – инженер по специальности "Химическая технология тугоплавких неметаллических и силикатных материалов" (2004, Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет)), старший преподаватель кафедры радиотехнических систем Института радиотехники и инфокоммуникационных технологий Санкт-Петербургского ГУАП.
Ул. Большая Морская, д. 67, Санкт-Петербург, 190000
Dina V. Vasilieva - Engineer in chemical technology of refractory non-metallic and silicate materials (2004, Saint Petersburg State Technical University (TI), senior lecturer at the Department of Radio Engineering of Institute of Radio Engineering and Infocommunication Technologies of Saint Petersburg SUAI.
67, Bolshaya Morskaya St., St Petersburg 190000
Дворников Сергей Викторович – доктор технических наук (2009), профессор (2014), профессор кафедры радиотехнических и оптоэлектронных комплексов Санкт-Петербургского ГУАП, профессор кафедры радиосвязи Военной академии связи им. Маршала Советского Союза С. М. Буденного.
Ул. Большая Морская, д. 67, Санкт-Петербург, 190000
Sergey V. Dvornikov - Dr Sci. (Eng.) (2009), Professor (2014) of the Radio Communication Department of the Military Telecommunications Academy, Professor of the Department of Radio-engineering and Fiber-optic Complexes of the Saint Petersburg SUAI.
67, Bolshaya Morskaya St., St Petersburg 190000
Дворников Сергей Сергеевич – кандидат технических наук (2019), доцент (2022) кафедры конструирования и технологий электронных и лазерных средств Санкт-Петербургского ГУАП, научный сотрудник научно-исследовательского центра Военной академии связи им. Маршала Советского Союза С. М. Буденного.
Ул. Большая Морская, д. 67, Санкт-Петербург, 190000
Sergey S. Dvornikov - Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor of the Department of Design and Technology of Electronic and Laser Means of Saint Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, Research Associate
67, Bolshaya Morskaya St., St Petersburg 190000
Введение. В настоящее время важнейшей задачей является экологический мониторинг акваторий морей и океанов и своевременное выявление на поверхности воды результатов техногенных катастроф, в том числе обнаружение загрязнения нефтепродуктами. Для эффективного выполнения данной задачи проводится контроль над акваториями морей и океанов с использованием средств космического и воздушного базирования. Однако из-за того, что водная поверхность занимает большую часть общей площади планеты, объем подлежащих контролю данных становится запредельно большим. Данная проблема решается с помощью отбора только тех фотои видеоматериалов, на которых обнаружены следы разливов нефтепродуктов и других техногенных катастроф.
Цель работы. Разработка научно-технического подхода, позволяющего автоматически осуществлять выборку изображений, полученных с систем видового контроля, предоставляя только актуальные изображения.
Материалы и методы. В теоретической части исследования применяется метод классификации на основе методов теории распознавания образов. Сравнивалось тестовое изображение, на котором присутствует разлив нефтепродуктов на поверхности Черного моря, с этим же изображением, представленным в формате BMP с разными кодировками глубины цвета, а также с этим же изображением, представленным в формате JPEG. В ходе работы использовалась ЭВМ для обработки растровых изображений. Моделирование проводилось в среде САПР MathCAD.
Результаты. Для подтверждения результата проведен эксперимент с 200 изображениями. В результате визуального анализа можно заключить, что наиболее близко к тестовому изображению изображение в формате JPEG, на котором приведенная граница позволяет четко выделить зону разлива нефтепродуктов.
Заключение. По результатам эксперимента с различными форматами файлов растровых изображений в качестве исходных данных представляется необходимым использовать изображения, полученные с помощью систем визуального контроля, представленные в формате JPEG. Сформированы направления дальнейшего исследования.
Introduction. Environmental monitoring of marine areas and timely detection of the results of man-made disasters on the water surface, including identification of oil contaminated areas, represents an urgent task. To facilitate its solution, marine areas are controlled using space and airborne means. However, the volume of data subject to control is constantly growing. Therefore, the problem can be solved by selecting only those photo and video materials with detected traces of oil spills and other man-made disasters.
Aim. To develop an approach to automatic selection of images obtained from visual control systems, providing only relevant images.
Materials and methods. The theoretical part of the study was carried out using a classification method based on pattern recognition theory. A test image with an oil spill on the surface of the Black Sea was compared with the same image presented in BMP format with different color depth encodings, as well as with the same image presented in JPEG format. Raster images were processed using a specialized software application. Simulation was carried out in the MathCAD environment.
Results. The developed approach was tested experimentally by processing 200 images. The conducted visual analysis confirmed that the image, where the given boundary allows the area of oil spill to be clearly distinguishes, is the closest to the test image.
Conclusion. According to the results of the experiment with different formats of raster image files, the conclusion is made about the feasibility of using images obtained by visual control systems presented in JPEG format as initial data. Further research directions are outlined.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.