При мониторинге пожаров источник огня часто невозможно непосредственно наблюдать из-за препятствий в виде зданий или оборудования, и традиционные методы локализации с использованием яркости открытого пламени или текстуры в таких условиях малоэффективны. Для решения этой проблемы в данной работе предложен метод оценки точек пожара на основе характеристик дыма. Во-первых, с помощью легковесной сети TANet выполняется покадровое прогнозирование плотности дыма на уровне пикселей, создавая непрерывное и стабильное поле плотности для последующего анализа движения. Далее применяется плотный оптический поток Фарнбека для извлечения характеристик движения дыма, учитывая согласованность направления и пространственную гладкость дыма между последовательными кадрами, что позволяет получить глобальное плотное поле скоростей. В связи со сложной формой дыма, большими изменениями освещения и шумами оптического потока, в данной работе был улучшен алгоритм RANSAC с введением множественной фильтрации согласованности и кластеризации плотности, где точки сходимости обратного движения дыма оцениваются как потенциальные источники огня. Кроме того, для решения проблемы отсутствия структуры нижнего движения дыма при высоком затенении предложена стратегия обратного вывода с использованием нескольких рядов оптического потока, которая за счет сбора оптической информации с разных уровней повышает стабильность и надежность оценки точек источника. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный метод при низких и средних уровнях затенения обеспечивает нормализованную ошибку менее 2%, а при высоком затенении после оптимизации стабильно удерживается около 3%, что позволяет надежно локализовать источник огня в сложных условиях видимости.

распознавание плотности дыма; плотный оптический поток; улучшенный RANSAC; локализация источника пожара; условия затенения