Українські вчені розробили нову систему моніторингу лісових пожеж за допомогою дронів

Вчені з Херсонського національного технічного університету розробили новаторський підхід до дистанційного зондування лісових пожеж із застосуванням групи безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Система поєднує використання оптичних та інфрачервоних камер разом з атмосферними лідарами, що дозволяє точно визначати просторове положення та рух вогневого фронту.

Особливістю розробки є комплексне використання різних типів датчиків. Оптична камера розпізнає ознаки полум'я, інфрачервона камера допомагає виявити полум'я під димовим прикриттям через теплове випромінювання, а лідар ідентифікує та вимірює параметри димової хмари.

Система використовує групу дронів, оснащених 16-мегапіксельними електрооптичними камерами з високою роздільною здатністю (5376×3024 пікселів) та широким полем зору. Теплові інфрачервоні камери працюють у діапазоні 8−14 мікрометрів і здатні вимірювати температуру до 1500°C з точністю близько 1°C. Кожен БПЛА також обладнаний GPS-приймачем, інерціальним вимірювальним блоком та метеосенсорами для вимірювання температури, вологості та швидкості вітру.

Для обробки даних науковці розробили спеціальну систему, що працює за багатоканальною схемою. Інформація обробляється в чотирьох незалежних каналах розпізнавання: полум'я, диму, палива та згорілих ділянок. Отримані дані аналізуються за допомогою згорткової нейронної мережі та фіксуються у тривимірній просторовій моделі.

Важливою інновацією є використання стереозйомки для визначення глибини вогневого фронту. Група БПЛА розташовується з різних сторін пожежі, що дозволяє за допомогою лідарів визначати глибину димової хмари, а завдяки стереозйомці камерами — глибину фронту вогню.

Для підвищення ефективності обробки даних дослідники адаптували модель нейронної мережі YOLOv8N. Ця модель забезпечує оптимальний баланс між швидкістю обробки та точністю прогнозування, що критично важливо для роботи системи в реальному часі.

Експериментальна реалізація системи проводилась з використанням мов програмування Visual C++ і Python та бібліотек OctoMap і TensorFlow. Тестування на комп'ютері з процесором Pentium i7−10700 показало, що застосування лідарів при дистанційному зондуванні підвищує точність розпізнавання просторового положення вогневого фронту в середньому на 21% під час багаторакурсного спостереження декількома БПЛА.

Система також здатна вимірювати важливі параметри пожежі: інтенсивність горіння оцінюється через виділення енергії тепловим інфрачервоним датчиком; паливне навантаження визначається через аналіз розподілу щільності рослинності; вологість палива оцінюється за допомогою аналізу насиченості та яскравості кольору; обпалені ділянки виявляються через контрастний аналіз.

Розробку здійснили аспірант кафедри програмних засобів і технологій Олександр Любимов та доктор технічних наук, професор, проректор університету Володимир Шерстюк. Результати дослідження опубліковані в науковому журналі «Наука і техніка сьогодні».