Файл: Система мониторинга пожарной и медико экологической безопасности с использованием анализа видеоданных с беспилотных летательных аппаратов.pdf

147 36.
Кореневский, Н.А. Теория проектирования нечетких сетевых экспертных систем для управления медико–экологической безопасностью / Н.А.
Кореневский, С.А. Филист, А.Б. Красковский и др. // Научные ведомости
Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология.
Экономика. Информатика. – 2009. – Т.11, № 9–1 (64). – С. 146–151.
37.
Кудрявцев, П.С. Моделирование морфологических образований на рентгенограммах грудной клетки в интеллектуальных диагностических системах медицинского назначения / П.С. Кудрявцев, А.А. Кузьмин, Д.Ю. Савинов, С.А.
Филист, О.В. Шаталова // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2017. – № 3 (39). – С. 109–120.
38.
Кудрявцев, П.С. Развитие методологии бустинга для классификации флюорограмм грудной клетки / П.С. Кудрявцев, А.А. Кузьмин, С.А. Филист //
Биомедицинская радиоэлектроника. – 2016. – №9. – С. 10–15.
39.

Куценко, С.А. Основы токсикологии: учебное пособие / С.А. Куценко –
СПб: ООО «Издательство Фолиант», 2004. – С. 550–551.
40.
Лужникова,
Е.А.
Медицинская токсикология: национальное руководство: учебное пособие / под ред. Е.А. Лужникова. – М.: ГЭОТР – Медиа,
2012.
– 923 с.
41.
Лукашов, М.И. Определение уровня длительного физического утомления как фактора риска рецидивов хронических заболеваний / М.И.
Лукашов, Н.А. Кореневский, А.В. Еремин // Биомедицинская радиоэлектроника. –
2009.
– №5. – С. 10–15.
42.
Лукьяница, А.А. Цифровая обработка видеоизображений / А.А.
Лукьяница, А.Г. Шишкин. – М.: "Ай–Эс–Эс Пресс", 2009. – 518 с.
43.
Малютина, И.А. Методы и алгоритмы анализа рентгенограмм грудной клетки, использующие локальные окна в задачах обнаружения патологий / И.А.
Малютина, А.А. Кузьмин, О.В. Шаталова // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2017. – №3(39). – С.131–138.
44.
Остапенко, Ю.Н. Межрегиональная благотворительная общественная организация «Ассоциация клинических токсикологов». Федеральные клинические

148 рекомендации «Токсическое действие окиси углерода» / под ред. Ю.Н.
Остапенко. – М., 2013. – 40 с.
45.
Остапенко, Ю.Н. Отравление аварийно химически опасными веществами / Ю.Н. Остапенко и др.; под ред. Е.А. Лужникова. – М.: ГЭОТР –
Медиа, 2012. – С. 669 – 684.
46.
Отравление монооксидом углерода (угарным газом) / Под редакцией председателя Иркутского отделения МБО «Ассоциация клинических токсикологов», кандидата медицинских наук, доцента
Иркутского государственного медицинского университета Ю. В. Зобнина. - СПб, 2011. – 86 с.
47.
Отчет о научно-исследовательской работе по теме: Разработка научно- методических подходов и технологии использования беспилотных летательных аппаратов в лесном хозяйстве [Электронный ресурс]. – Пушкино, 2010. - 106 с. - https://aviales.ru/files/documents/2011/08/ot_niokr.pdf
(дата обращения 09.06.2021).
48.
Пат. 2395319 Российская Федерация, МПК А 62 В 3/00. Способ мониторинга пожарной обстановки / Резников В.М., Онищенко Ю.А., Щеголькова
В.В.; заявитель и патентообладатель ФГУ Всероссийский научно–
исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России (Федеральный центр). – №2008129952/12 ; заявл. 21.07.08 ; опубл. 27.07.10, Бюл. №21. – 5 с. 1 ил.
49.
Подлипьян, П.Е. Многофазный алгоритм решения задачи планирования полета группы беспилотных летательных аппаратов / П.Е. Подлипьян, Н.А.
Максимов // Труды МАИ. – 2011. – № 43. – С. 11.
50.
Пожарные извещатели классифицируются
[Электронный ресурс]
// Моя библиотека.
- mybiblioteka.su,
2015-2022.
-
URL: http://mybiblioteka.su/3-
52519.html
(дата обращения 12.09.2021 г.)
51.
Польте, Г.А. Количественная оценка качества изображений с использованием методов нечеткой логики / Г.А. Польте, А.П. Саенко // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2011. – Т. 54, №. 3. – С. 32–36.
52.
Поляков, Р.Ю. Метод раннего обнаружения пожара с помощью мобильных газовых пожарных извещателей / Р.Ю. Поляков, С.В. Ефимов, С.Ф.

149
Яцун // Известия Юго–Западного государственного университета. – 2017. –
№1(70). – С. 81–89.
53.
Поляков, Р.Ю. Мобильная приборная платформа для системы экологического мониторинга загрязнения токсичными газами атмосферного воздуха: дис. … канд. техн. наук : 05.13.01 / Поляков Роман Юрьевич. – Курск,
2019.
– 165 с.
54.
Пятаева, А. Исследование методов и разработка алгоритмов обнаружения дыма на открытых пространствах по видеопоследовательностям: дис. … канд. тех. наук. : 05.13.17 / А. Пятаева. – Красноярк, 2016. – 157 с.
55.
Родионова, С.Н. Математические модели прогнозирования и ранней диагностики бронхиальной астмы у работников, контактирующих с промышленными ядохимикатами / С.Н. Родионова, В.В. Аксенов, Д.А. Медников,
Р.И. Сафронов // Известия Юго – Западного государственного университета.
Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. – 2021. –Т.11, №1. – С. 130–144.
56.
Савенков, И.А. Социологическое информационно–аналитическое обеспечение управленческого процесса: на примере автоматизации документооборота в территориальном пожарно–спасательном гарнизоне / И.А.
Савенков, М.В. Шевцов, И.Н. Горбачѐв // Социология. – 2021. – № 5. – С. 193–
199.
57.
Семенов, А.О. Модели мониторинга и управления при ликвидации крупных пожаров / А.О. Семенов, М.О. Баканов, Д.В. Тараканов. – Иваново:
Ивановская пожарно–спасательная академия ГПС МЧС России, 2018. - 128 с.
58.
Степашов, Р.В. Метод, модели и алгоритм прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами, на основе гибридных нечетких технологий: дис. … канд. техн. наук : 05.11.17 / Степашов Роман Владимирович. –
Курск, 2018. – 144 с.
59.
Тараканов, Д.В. Многокритериальные модели и методы поддержки управления пожарными подразделениями на основе мониторинга динамики

150 пожара в здании: дис. … докт. техн. наук. : 05.13.10 / Денис Вячеславович
Тараканов. – М., 2019. – 340 с.
60.
Тараканов, Д.В. Совершенствование модели качества мониторинга крупных пожаров и чрезвычайных ситуаций / Д.В. Тараканов, М.О. Баканов //
Современные проблемы гражданской защиты. – 2018. – №. 1 (26). – С. 91–95.
61.
Титов, Д.В. Быстродействующая система технического зрения для поиска и определения характеристик очага возгорания / Д.В. Титов, С.Г.
Емельянов, М.И. Труфанов // Известия Вузов. Приборостроение. – 2012. – № 2. –
С. 40–43.
62.
Титов, Д.В. Разработка и исследование методов, алгоритмов и технических средств обработки спектрозональных изображений: дис. … д–ра техн. наук : 05.13.01 / Титов Дмитрий Витальевич. – Курск, 2018. – 325 с.
63.
Титов, Д.В. Устройство распознавания возгорания на основе двухальтернативных классификаторов / Д.В. Титов, С.Г. Емельянов, М.И.
Труфанов // Известия Юго–Западного государственного университета. – 2012. –
№ 1 (40). – С. 40–43.
64.
Томакова, Р.А. Интеллектуальные технологии сегментации и классификации биомедицинских изображений: монография / Р.А. Томакова, С.Г.
Емельянов, С.А. Филист. – Курск: Юго–Зап. гос. ун–т., 2012. – 222 с.
65.
Томакова, Р.А. Метод обработки и анализа сложноструктурируемых изображений на основе встроенных функций среды MATLAB / Р.А. Томакова,
С.А. Филист // Вестник Забайкальского государственного университета. - 2012. -
№ 1 (80). - С. 3-9.
66.
Томакова,
Р.А.
Программное обеспечение автоматической классификации рентгенограмм грудной клетки на основе гибридных классификаторов / Р.А. Томакова, С.А. Филист, И.В. Дураков // Экология человека. – 2018. – № 6. – С. 59–64.
67.
Топольский, Н.Г. Многокритериальная модель мониторинга пожара в здании для управления пожарно–спасательными подразделениями / Н.Г.

151
Топольский, Д.В. Тараканов, М.О. Баканов // Пожаровзрывобезопасность. – 2018.
– Т. 27, №. 5. – С. 26-33.
68.
Удилов, В.П. Система мониторинга пожарнойи экологической безопасности /
В.П. Удилов, С.Г. Номинат, А.С. Кубарев, С.В. Зиневич, С.М.
Демидов // Пожарная безопасность. - 2007. - № 2. - С.125-128.
69.
Фаворская, М.Н. Метод обнаружения возгораний в условиях пониженной освещенности по визуальным данным / М.Н. Фаворская, А.В.
Пятаева, А.С. Пятаев // Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов (SDM-2017): труды
Всероссийской конференции (29-31 августа 2017 г., г. Бердск). – Новосибирск,
2017.
– С. 300–304.
70.
Федров, А. Бинаризация черно–белых изображений: состояние и перспективы развития [Электронный ресурс] / А. Федров // Научно–
образовательный кластер CLAIM. – Copyright, 2006 – 2014. –
URL
: http://it
–
claim.ru/Library/Books/ITS/wwwbook/
(дата обращения 09.07.2021 г.).
71.
Филист,
С.А.
Автоматические классификаторы сложно структурируемых изображений на основе мультиметодных технологий многокритериального выбора / С.А. Филист, М.В. Дюдин, И.В. Зуев и др. //
Вопросы радиоэлектроники. Серия: Системы и средства отображения информации и управления спецтехникой (СОИУ). – 2015. –№1. – С.130–140.
72.
Филист, С.А. Гибридная нейронная сеть с макрослоями для медицинских приложений / С.А. Филист, О.В. Шаталова, М.А. Ефремов //
Нейрокомпьютеры. Разработка, применение. – 2014. – №6. – С. 35 – 39.
73.
Филист, С.А. Гибридные интеллектуальные модели для сегментации изображений рентгенограмм грудной клетки / С.А. Филист, Р.А. Томакова, С.В.
Дегтярев, А.Ф. Рыбочкин // Медицинская техника. – 2017. – №5. – С. 41–45.
74.
Филист, С.А. Метод каскадной сегментации рентгенограмм молочной железы / С.А. Филист, А.Р. Дабагов, Р.А. Томакова, И.А. Малютина, Д.С.
Кондрашов // Известия Юго–Западного государственного университета. Серия:

152
Управление, вычислительная техника, информатика.
Медицинское приборостроение. – 2019. – Т. 9, № 1 (30). – С. 49–61.
75.
Филист, С.А. Метод классификации сложноструктурируемых изображений на основе самоорганизующихся нейросетевых структур / С.А.
Филист, Р.А. Томакова, О.В. Шаталова, А.А. Кузьмин, К.Д.А. Кассим //
Радиопромышленность. – 2016. – №4. – С. 57–65.
76.
Филист, С.А. Многослойные морфологические операторы для сегментации сложноструктурируемых растровых полутоновых изображений /
С.А. Филист, А.Р. Дабагов, Р.А. Томакова и др. // Известия Юго–Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика, медицинское приборостроение. – 2019. – Т.9, №3. – С. 44–63.
77.
Филист, С.А. Структурно–функциональная модель мета–анализа медико–экологических данных / С.А. Филист, В.В. Уварова, А.Н. Шуткин //
Вопросы радиоэлектроники. Серия «Общетехническая» (ОТ). – 2015. – Выпуск 7.
– С. 102 – 110.
78.
Филист, С.А. Формирование признакового пространства для задач классификации сложноструктурируемых изображений на основе спектральных окон и нейросетевых структур / С.А. Филист, К.Д.А. Кассим, А.А. Кузьмин, О.В.
Шаталова, Е.А. Алябьев // Известия Юго–Западного государственного университета. – 2016. – №4(67). – С. 56–68.
79.
Шаталова, О.В. Метод классификации сложноструктурируемых изображений на основе самоорганизующихся нейросетевых структур / О.В.
Шаталова, А.А. Кузьмин, К.Д.А. Кассим и др. // Радиопромышленность. – 2016. –
№4. – С. 57–– 65.
80.
Шевцов, М.В. Мобильная система мониторинга, раннего обнаружения и оценки пожарной опасности / М.В. Шевцов, В.В. Аксѐнов, Р.И. Сафронов, Л.В.
Шульга, С.В. Дегтярев // Известия Юго–Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика.
Медицинское приборостроение. – 2021. – Т.11, № 3. – С. 8–25.

153 81.
Шевцов, М.В. Нейросетевая система мониторинга пожарной обстановки по анализу видеоданных с беспилотных летательных аппаратов / М.В. Шевцов,
И.Н. Горбачев, С.А. Филист // Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века: сборник статей по материалам
Седьмой Всероссийской научно–практической конференции с Международным участием (25-26 октября 2021 г.). – Пермь: ПГУ, 2021. – С. 329–334.
82.
Шевцов, М.В. Нечеткие математические модели прогнозирования и оценки степени тяжести отравления угарным газом / М.В. Шевцов, Л.В.
Стародубцева, Р.И. Сафронов, С.С. Сергеева // Известия Юго–Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. – 2021. – Т. 11, № 3. – С. 180–197.
83.
Шевцов, М.В. Определение площади тушения пожара ручными водяными пожарными стволами при выработке управленческих решений / М.В.
Шевцов, В.В. Журавлев, А.Ю. Намычкин, Д.В. Тараканов, Н.М. Хыонг // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. – 2008. – № 2. – С. 59–
61.
84.
Шевцов, М.В. Разработка алгоритма описания потоков информации между участниками пожаротушения методом контекстно–свободных грамматик /
М.В. Шевцов, В.А. Онов // Научно–аналитический журнал Вестник Санкт–
Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС
России. – 2021. – №3.– С. 106–115.
85.
Шевцов,
М.В.
Формулирование математической модели профессионального тезауруса руководителя тушения пожара / М.В. Шевцов //
Научно–аналитический журнал Вестник Санкт–Петербургского университета
Государственной противопожарной службы МЧС России. – 2020. – № 3. – С. 83–
87.
86.
Яцун, С.Ф. Автоматизированная система контроля окружающей среды и оценки состояния людей в условиях чрезвычайных ситуаций с использованием летающего робота / С.Ф. Яцун, Н.А. Кореневский, С.В. Ефимов, Е.Н. Коровин //
Медицинская техника. – 2018. – №4. – С. 52–54.

154 87.
Al–Kasasbeh, R. Synthesis of fuzzy logic for prediction and medical diagnostics by Energy Characteristics of Acupuncture Points / N. Korenevskiy, F.
Ionescou, M. Alshamasin, A.Kuzmin // Journal of Acupuncture and Meridian Studies.
–
2011.
– Vol.4, No. 3. – Pp. 175–182.
88.
Pyataeva, A.V. Video Based Flame and Smoke Detection / A.V. Pyataeva,
O.E. Bandeev // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies.
–
2019.
– Vol. 12(5). – Pp. 542–554.
89.
Bilkent database [Electronic resourse] // Bilkent SPG. - URL: http://signal.ee.bilkent.edu.tr/VisiFire/Demo/FireClips/ (date of access 22.01.2021 y.).
90.
Bozcan, I. Au–air: A multi–modal unmanned aerial vehicle dataset for low altitude traffic surveillance / I. Bozcan, E. Kayacan // ICRA-2020: International
Conference on Robotics and Automation (31 May-31 Aug. 2020 y.).
– Paris: IEEE,
2020.
– Pp. 8504–8510.
91.
Celik, T. Fire detection using statistical color model in video sequences/ T.
Celik et al. // J. Vis. Commun. Image R.
– 2007. – Vol. 18. – Pp. 176-185.
92.
Çelik, T. Fire and smoke detection without sensors: Image processing based approach / T. Çelik, H. Özkaramanlı, H. Demirel // 15th European Signal Processing
Conference (EUSIPCO 2007) (3-7 September 2007 y.).
– Poznan: EURASIP, 2007. –
Pp. 1794
–1798.
93.
Chen, T. H. An early fire–detection method based on image processing / T. H.
Chen, P. H. Wu, Y. C. Chiou // International Conference on Image Processing (ICIP'04)
(24-27 Oct. 2004 y.).
– Singapore: IEEE, 2004. – Pp. 1707–1710.
94.
Dabagov, A.R. An Automated System for Classification of Radiographs of the Breast / A.R. Dabagov, V.A. Gorbunov, S.A. Filist, I.A. Malyutina, D.S.
Kondrashov // Biomedical Engineering.
– 2020, – Vol.53, No.6, – Pp. 425–428.
95.
Dedeoglu, N. Real–time fire and flame detection in video / N. Dedeoglu et al.
// International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP'05)
(23 March 2005 y.).
– Philadelphia: IEEE, 2005. –Vol. 2. – Pp. 669–672.