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

65
U
Л
(CO)=
)
t
(
)
Q
(
Л
СO
Л



(2.12)
На рисунке 2.3 приведены графики функции принадлежности и временной поправки для класса средняя тяжесть отравления. а) б)
Рисунок 2.3 – Графики: а) функции принадлежности к
С

; б) временной поправки к
С

Аналитически графики функций принадлежности и временной поправки, приведенные на рисунке 2.3, описываются выражениями:
1,0
????
с
????
СО
)
????
СО
0,5 10 30 18 20 2 60 10 40 50

66
































,
Q
если
,
;
Q
если
,
)
Q
(
,
;
Q
если
,
)
Q
(
,
;
Q
если
;
Q
если
,
)
Q
(
,
;
Q
если
,
)
Q
(
,
;
Q
если
,
)
Q
(
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
СO
С
60 0
60 50 60 005 0
50 40 40 005 0
1 40 30 1,
30 24 30 014 0
1 24 18 18 014 0
18 0
2 2
2 2

















5
,
2
,
1
;
5
,
2 1,5
,
)
5
,
2
(
5
,
0 1
;
5
,
1 0,5
,
)
5
,
0
(
5
,
0
;
5
,
0 0
,
1
)
(
2 2
t
если
t
если
t
t
если
t
t
если
t
С

В соответствии с (2.10):
)
t
(
)
Q
(
)
CO
(
U
C
CO
C
C




(2.13)
На рисунке 2.4 приведены графики функций принадлежности для классов
T

и
K

Рисунок 2.4 – Графики функций принадлежности к классам
T

и
K


67
С учетом короткого времени (несколько минут) наступления тяжелого и особенно критического состояния при высоких концентрациях СО временные поправки при оценке степени тяжести не учитываются.
Аналитически графики, приведенные на рисунке 2.4, описываются выражениями:




















,
Q
если
,
;
Q
если
,
Q
;
Q
если
,
;
Q
если
,
Q
,
;
Q
если
,
)
Q
(
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
СO
T
90 0
90 80 9
1 0,
-
80 60 1
60 50 5
1 0
50 0












.
Q
если
,
;
Q
если
,
Q
,
;
Q
если
,
)
Q
(
CO
CO
CO
CO
СO
K
80 1
80 70 70 1
0 70 0
Соответствующие уверенности определяются выражением:
)
Q
(
)
CO
(
U
CO
T
T


,
(2.14)
)
Q
(
)
CO
(
U
CO
K
K


(2.15)
Решение о классификации


принимается по максимальному значению рассчитанных уверенностей
)
CO
(
U

:


)
Q
(
U
),
Q
(
U
),
Q
(
U
),
Q
(
U
),
Q
(
U
max
К
Т
С
Л
H



(2.16)
При равенстве двух уверенностей решение принимается в пользу более тяжелой степени отравления.

68
В силу специфики решаемой задачи для проверки качества полученного решающего правила в практически приемлемые сроки собрать репрезентативную контрольную выборку, особенно по классам
T

и
K

, не представляется возможным. Поэтому проверка качества работы модели (2.16) осуществлялась методами экспертного оценивания и математического моделирования.
Для экспертного оценивания привлекались семь высококвалифицированных специалистов-токсикологов, давших оценки диагностической чувствительности
(ДЧ) и диагностической специфичности (ДС) по методу «Дельфи» [25].
Результаты экспертных оценок приведены в таблице 2.3.
Таблица 2.3 – Экспертные оценки модели (2.16)


ПК
Н

Л

С

T

K

ДЧ
0.94 0.96 0.96 0.97 0.98
ДС
0.96 0.97 0.98 0.98 0.97
Примечание: ПК – показатели качества.
Для оценки качества работы модели (2.16) с использованием методов математического моделирования использовалась уточненная клиническая симптоматика, описанная в работе [16] в виде таблицы 2.4.
В ходе моделирования данные о концентрации из таблицы 2.4 использовались для расчета
)
CO
(
U

(модели 2.11, …, 2.15), классификация по модели (2.16) сопоставлялась с симптоматикой таблицы 2.4 и классификацией таблицы 2.2. В ходе такого сопоставления было установлено, что уверенность в правильной классификации превышает уровень 0,95.

69
Таблица 2.4 – Токсические концентрации и симптомы при отравлении людей СО (Н.В. Лазарев, 1977)

70
Продолжение таблицы 2.4

71
Продолжение таблицы 2.4

72 борьбы с пожарами. Одновременно с этим решаются задачи прогнозирования и оценки состояния здоровья людей.
С использованием методов разведочного анализа исследована структура данных, характерных для решаемых в работе задач, на основании чего в качестве базового математического аппарата выбрана методология синтеза гибридных решающих правил.
2. Разработан метод синтеза математических моделей оценки пожарной обстановки и состояния людей, находящихся в зоне пожара, отличающийся использованием гетерогенных блоков данных, описывающих пожарную обстановку и факторы риска для здоровья людей в исследуемой зоне, которые агрегируются в правила принятия решений, и позволяющий синтезировать решающие правила классификации типов и характера пожаров, а также прогнозирования и оценки состояния здоровья в условиях исследуемого класса чрезвычайных ситуаций.
3. Получены математические модели прогнозирования и оценки степени тяжести отравления углекислым газом при пожарах, которые обеспечивают классификацию таких классов состояний, как отравления, легкая, средняя, тяжелая и критическая стадии, переходящие в смерть. В ходе экспертного оценивания и математического моделирования было показано, что уверенность в правильной классификации превышает величину 0,95.

73
3
Система мониторинга пожарной обстановки с использованием результатов
анализа видеоданных с беспилотных летательных аппаратов
3.1 Концептуальные модели мониторинга пожарной безопасности
Пожары, как и любая чрезвычайная ситуация (ЧС), приводят как к большим материальным потерям, так и к человеческим жертвам. Кроме того, при пожаре имеет место повышенная экологическая нагрузка на окружающую среду в зоне пожара. Это, в свою очередь, приводит к негативному влиянию на состояние здоровья как жителей территории, попавшей в ЧС, так и сотрудников МЧС, участвующих в ликвидации пожаров.
Таким образом, мероприятия, направленные оперативное получение адекватной информации о пожарной обстановке на предприятиях и АТЕ позволяют повысить эффективность принятия решений, как при предупреждении, так и при ликвидации пожаров. Однако известные подходы к сбору, обработке и анализу информации по пожарной обстановке, не обеспечивают требуемого уровня оперативности принятия эффективных решений в области предупреждения и ликвидации пожаров. Следовательно, необходим поиск новых, более эффективных и оперативных методов и средств мониторинга пожарной и экологической безопасности.
Особенностью мониторинга пожарной и медико-экологической безопасности является необходимость следить за пожарной и экологической обстановкой как в пространстве, так и во времени. В этом пространственно- временном континууме необходимо осуществлять сбор данных по факторам риска возникновения пожаров, и сбор данных, характеризующих развитие пожаров. Кроме того, в систему мониторинга должны быть интегрированы элементы СППР, позволяющие оперативно предложить ЛПР комплекс мероприятий по снижению риска пожара, а также программ профилактических

74 мероприятий, направленных на минимизацию материальных и экологических потерь, связанных с возникновением ЧС.
В зависимости от решаемой задачи, мониторинг может быть либо локальным, то есть осуществлять контроль за пожарной безопасностью отдельного объекта, либо мониторинг может быть территориальным. В этом случае наблюдается территория некоторого региона, например, АТЕ. При этом в любом случае необходимо идентифицировать объект или объекты мониторинга и осуществлять сбор и передачу информации об их состоянии.
Структура системы мониторинга пожарной и экологической безопасности представлена на рисунке 3.1. В нее входят следующие подсистемы:
- подсистема управления, обеспечивающая поддержку принятия управленческих решений на стратегическом и оперативном уровнях;
- подсистема обработки и хранения информации, осуществляющая хранение и обработку информации и обеспечивающая необходимыми данными подсистему управления;
- подсистема анализа и оценки информации, обеспечивающая паритетное взаимодействие с подсистемой обработки и хранения информации;
- подсистема прогнозирования, осуществляющая стратегический и оперативный прогноз показателей пожарной и экологической обстановки.
Подсистема управления осуществляет прием информации от внешних источников (модуль приема информации) и передает информацию внешним потребителям информации. Одним из внешних источников информации являются спутниковые системы. Потребителями информации подсистемы управления являются различные организации федерального и регионального уровней, занимающиеся вопросами пожарной и медико-экологической безопасности.
Субъектовая (региональная) подсистема управления пожарной и экологической безопасности состоит из нескольких модулей (контроля обстановки, приѐма информации, выработки управленческих решений и выдачи информации).

75
Рисунок 3.1 – Структура системы мониторинга пожарной и экологической безопасности

76
Модуль приѐма информации выполняет роль ретранслятора для элементов двух подсистем – модуля обработки информации и модуля выработки управленческих решений, который, являясь мозговым центром системы управления, в автоматическом режиме осуществляет координацию всех потоков информации. Выход регламентированной информации, предназначенной конечным потребителям, осуществляется модулем выдачи информации.
В перечень данных, используемых подсистемой управления пожарной и экологической безопасности, входят как сведения о пожаробезопасном состоянии объектов защиты, о федеральных и региональных статистических исследованиях, а также опросах общественного мнения, так и сводные данные о проведенных научно-технических работах и типовых управленческих решениях, применяемых ранее в исследуемой области.
Базы данных, использующиеся в подсистеме управления, находятся в постоянном обновлении и характеризуются сочетанием применения программно- аппаратных продуктов и человеко-машинных систем, способных не только анализировать статистические данные, но и выявлять зависимости пожарной обстановки от географических, климатических, демографических и иных особенностей административно-территориальных единиц.
Общая конвертация сведений в модуле обработки информации проходит последовательные процедуры ввода, сортировки, кодирования и передачи трансформированных данных в модуль хранения информации. Помимо информационного хранилища указанные сведения должны быть переданы для их дальнейшего использования в подсистему прогнозирования обстановки с пожарами. Приоритетная цель всей системы обеспечения пожарной безопасности
– доведение конечного информационного продукта системы управления до всех заинтересованных сторон, участвующих в выработке мер превентивного характера и методов привития у населения культуры пожарной безопасности, как одной из основ национальной безопасности государства.
Совокупность модулей анализа информации, оценок потенциальной опасности субъекта РФ и производственных объектов составляют структуру

77 элементов подсистемы анализа и оценки информации. Данные модули определяют степень риска возникновения пожаров и техногенных аварий на потенциально опасных объектах, а также объектах инфраструктуры конкретного региона, используя данные подсистемы обработки и хранения информации.
Прогнозирование оперативной обстановки и стратегическое планирование мероприятий, снижающих вероятность появления и роста потенциальных катаклизмов, реализуется в модулях соответствующей подсистемы. Данные модули напрямую связаны с модулем выработки управленческих решений, так как прогнозная информация позволяет своевременно определить масштаб возможной аварии и принять оперативное решение по экстренному реагированию на чрезвычайную ситуацию с учѐтом динамики складывающейся оперативной обстановки.
Если детализировать модуль приема информации с учетом особенностей получения данных с объекта мониторинга, а также учитывать, что пожары наносят вред не только окружающей среде, но и здоровью населения, то структуру мониторинга, представленную на рисунке 3.1, преобразуем в структуру, представленную на рисунке 3.2. В ней выделены структурные единицы, входящие в информационную систему мониторинга, и структурные единицы, входящие в систему управления пожарной и медико-экологической обстановкой.
Между этими подсистемами находятся подсистемы, обеспечивающие интеллектуальную поддержку принятия решений по управлению пожарной и медико-экологической безопасностью.
Подсистемы, входящие в автоматизированную систему мониторинга пожарной и медико-экологической безопасности (АСМПМЭБ), а также структурно-функциональные связи между ними представлены на структурной схеме (рисунок 3.2). В АСМПМЭБ входят информационная подсистема с модулями воздушного и наземного наблюдения, подсистема анализа и классификации данных с модулями анализа данных воздушного и наземного наблюдения, подсистема прогнозирования с модулями прогнозирования медицинского и экологического рисков, и подсистема управления, в которую

78 помимо модулей управления входят база данных (БД) и средства доставки информации от метеорологических служб.
Рисунок 3.2 – Структурная схема автоматизированной системы мониторинга пожарной и медико-экологической безопасности с использованием видеоданных с беспилотных летательных аппаратов
Следовательно, можно сделать вывод, что указанная система мониторинга совмещает в себе функции сбора, анализа, контроля и прогноза информационных данных, представляющих собой совокупность сведений, отражающих реальное состояние пожарной и медико-экологической обстановки в рассматриваемых
Информационная подсистема
Модули воздушного наблюдения
Модули наземного наблюдения
Модули анализа и классификации видеоданных
Модули анализа сигналов датчиков
Модули оценки рисков здоровья
Модули оценки экологических рисков
Модули управления
База данных
Метеорологические службы
Подсистема анализа и классификации данных
Подсистема прогнозирования
Подсистема управления