ntvНаучно-технический вестник информационных технологий, механики и оптикиScientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics2226-14942500-0373Университет ИТМО10.17586/2226-1494-2026-26-3-587-596ntv-626Research ArticleМАТЕМАТИЧЕСКОЕ И КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕMODELING AND SIMULATIONТехнология трехмерной реконструкции траектории свободной струи на основе фотограмметрииPhotogrammetry-based free jet trajectory 3D reconstruction technologyhttps://orcid.org/0000-0003-1153-350XПожарковаИ. Н.PozharkovaI. N.

Пожаркова Ирина Николаевна — кандидат технических наук, доцент, профессор

sc 55990913900

Железногорск, 662972

Красноярск, 660041

Irina N. Pozharkova — PhD, Associate Professor, Professor

sc 55990913900

Zheleznogorsk, 662972

Krasnoyarsk, 660041

 

pozharkova@mail.ruСибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России; Сибирский федеральный университетРоссияSiberian Fire and Rescue Academy of the State Fire Service of the EMERCOM of Russia; Siberian Federal UniversityRussian Federation202609072026263587596Copyright © Пожаркова И.Н., 20262026Пожаркова И.Н.Pozharkova I.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/626

Введение. Предметом исследования является трехмерная реконструкция траектории свободной струи огнетушащего вещества по результатам натурных испытаний противопожарной ствольной техники. Получаемые на основе струи геометрические фигуры используются при синтезе и отладке систем технического зрения, алгоритмов управления пожарными роботами, построения и валидации математических и нейросетевых моделей изучаемых потоковых процессов. Особенностями свободных струй в данной прикладной области являются значительные размеры, изменяющаяся форма границ, переменная оптическая плотность различных участков и т. д., что значительно затрудняет применение существующих методов трехмерной реконструкции. Разработана технология построения моделей траекторий движения огнетушащего вещества, позволяющая решить указанные проблемы. Метод. Предложена методика проведения натурных испытаний ствольной техники на предварительно размеченном экспериментальном полигоне с синхронизированной видеофиксацией свободной струи в трех плоскостях, в том числе с использованием бортовой камеры беспилотного летательного аппарата. Приведен алгоритм трехмерной реконструкции траектории на основе полученных цифровых изображений с учетом геометрических особенностей изучаемых потоковых процессов. Основные результаты. Приведены результаты апробации разработанной технологии при изучении движения потока огнетушащего вещества из пожарного лафетного ствола под воздействием бокового ветра, который может существенно отклонять струю в поперечном направлении. На основе полученных при проведении эксперимента цифровых изображений была построена трехмерная модель исследуемой траектории. Сравнительный анализ геометрических характеристик струи (высота, дальность и отклонение в поперечном направлении), рассчитанных по результатам реконструкции, а также измеренных в ходе натурных испытаний, показал, что максимальная относительная ошибка составляет 3,7 %, что говорит о достаточно высокой точности разработанной методики. Обсуждение. Практическая значимость данной технологии заключается в возможности получения с высоким пространственным разрешением эмпирических данных при исследованиях свободных струй. Результаты эксперимента могут использоваться для валидации моделей, описывающих их движение на основе методов вычислительной гидродинамики и машинного обучения. Предложенная технология может найти применение при разработке систем технического зрения, алгоритмов управления наведением огнетушащего вещества на цель с учетом возмущающих воздействий в противопожарных роботизированных системах.

The subject of this study, which is the focus of this article, is the three-dimensional reconstruction of the trajectory of a free jet of fire-extinguishing agent based on full-scale tests of firefighting monitor systems. The resulting geometric shapes are used in the synthesis and debugging of computer vision systems, control algorithms for firefighting robots, and the construction and validation of mathematical and neural network models of the studied flow processes. Key features of free jets in this applied field include their large scale, dynamically changing boundary shapes, variable optical density across different regions, and more, which significantly complicates the application of existing 3D reconstruction methods. The aim of this work is to develop a technology for modeling the trajectories of fire-extinguishing agents that can address these challenges. This study proposes a methodology for conducting full-scale tests of monitor systems on a pre-marked experimental site with synchronized video recording of the free jet in three planes, including the use of an onboard camera from an unmanned aerial vehicle. Additionally, an algorithm for 3D trajectory reconstruction based on the obtained digital images was developed, taking into account the geometric features of the studied flow processes. The article presents the results of testing the developed technology in studying the motion of a fire-extinguishing agent stream from a fire monitor nozzle under the influence of crosswinds which can significantly deflect the jet laterally. A 3D model of the investigated trajectory was constructed using digital images captured during the experiment. A comparative analysis of the jet geometric characteristics (height, range, and lateral deflection) — calculated from the reconstruction results and measured during full-scale tests — showed a maximum relative error of 3.7 %, indicating the high accuracy of the proposed method. The practical significance of this technology lies in its ability to obtain high-spatial-resolution empirical data in free-jet studies. These data can be used to validate models describing jet motion based on computational fluid dynamics and machine learning methods, particularly in the development of computer vision systems and fire-extinguishing agent targeting algorithms that account for external disturbances in robotic firefighting systems.

трехмерная реконструкциясвободные струифотограмметриякомпьютерное зрениепожарные роботымашинное обучениеБПЛА3D reconstructionfree jetsphotogrammetrycomputer visionfire robotsmachine learningUAVsReferencesZhou L., Wu G., Zuo Y., Chen X., Hu H. A comprehensive review of vision-based 3D reconstruction methods // Sensors. 2024. V. 24. N 7. P. 2314. doi: 10.3390/s24072314Zhou L., Wu G., Zuo Y., Chen X., Hu H. A comprehensive review of vision-based 3D reconstruction methods. Sensors, 2024, vol. 24, no. 7, pp. 2314. doi: 10.3390/s24072314Paden I., Garcia-Sanchez C., Ledoux H. Towards automatic reconstruction of 3D city models tailored for urban flow simulations // Frontiers in Built Environment. 2022. V. 8. P. 899332. doi: 10.3389/fbuil.2022.899332Paden I., Garcia-Sanchez C., Ledoux H. Towards automatic reconstruction of 3D city models tailored for urban flow simulations. Frontiers in Built Environment, 2022, vol. 8, pp. 899332. doi: 10.3389/fbuil.2022.899332Samavati T., Soryani M. Deep learning-based 3D reconstruction: a survey // Artificial Intelligence Review. 2023. V. 56. N 9. P. 9175-9219. doi: 10.1007/s10462-023-10399-2Samavati T., Soryani M. Deep learning-based 3D reconstruction: a survey. Artificial Intelligence Review, 2023, vol. 56, no. 9, pp. 9175-9219. doi: 10.1007/s10462-023-10399-2Karami A., Menna F., Remondino F. Combining photogrammetry and photometric stereo to achieve precise and complete 3D reconstruction // Sensors. 2022. V. 22. N 21. P. 8172. doi: 10.3390/s22218172Karami A., Menna F., Remondino F. Combining photogrammetry and photometric stereo to achieve precise and complete 3D reconstruction. Sensors, 2022, vol. 22, no. 21, pp. 8172. doi: 10.3390/s22218172Zhao S., Kang F., Li J., Ma C. Structural health monitoring and inspection of dams based on UAV photogrammetry with image 3D reconstruction // Automation in Construction. 2021. V. 130. P. 103832. doi: 10.1016/j.autcon.2021.103832Zhao S., Kang F., Li J., Ma C. Structural health monitoring and inspection of dams based on UAV photogrammetry with image 3D reconstruction. Automation in Construction, 2021, vol. 130, pp. 103832. doi: 10.1016/j.autcon.2021.103832Sebar L.E., Grassini S., Parvis M., Lombardo L. A low-cost automatic acquisition system for photogrammetry // Proc. of the IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC). 2021. P. 1–6. doi: 10.1109/i2mtc50364.2021.9459991Sebar L.E., Grassini S., Parvis M., Lombardo L. A low-cost automatic acquisition system for photogrammetry. Proc. of the IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC), 2021, pp. 1–6. doi: 10.1109/i2mtc50364.2021.9459991Lehoczky M., Abdurakhmonov Z. Present Software of photogrammetric processing of digital images // E3S Web of Conferences. 2021. V. 227. P. 04001. doi: 10.1051/e3sconf/202122704001Lehoczky M., Abdurakhmonov Z. Present Software of photogrammetric processing of digital images. E3S Web of Conferences, 2021, vol. 227, pp. 04001. doi: 10.1051/e3sconf/202122704001Sharma M., Raghavendra S., Agrawal S. Development of an opensource tool for UAV photogrammetric data processing // Journal of the Indian Society of Remote Sensing. 2021. V. 49. N 3. P. 659–664. doi: 10.1007/s12524-020-01237-xSharma M., Raghavendra S., Agrawal S. Development of an opensource tool for UAV photogrammetric data processing. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 2021, vol. 49, no. 3, pp. 659–664. doi: 10.1007/s12524-020-01237-xTian Y., Ding C., Lin Y.F., Ma S., Li L. Automatic feature type selection in digital photogrammetry of piping // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2022. V. 37. N 10. P. 1335-1348. doi: 10.1111/mice.12840Tian Y., Ding C., Lin Y.F., Ma S., Li L. Automatic feature type selection in digital photogrammetry of piping. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2022, vol. 37, no. 10, pp. 1335–1348. doi: 10.1111/mice.12840Aguera-Vega F., Aguera-Puntas M., Aguera-Vega J., MartinezCarricondo P., Carvajal-Ramirez F. Multi-sensor imagery rectification and registration for herbicide testing // Measurement. 2021. V. 175. P. 109049. doi: 10.1016/j.measurement.2021.109049Aguera-Vega F., Aguera-Puntas M., Aguera-Vega J., MartinezCarricondo P., Carvajal-Ramirez F. Multi-sensor imagery rectification and registration for herbicide testing. Measurement, 2021, vol. 175, pp. 109049. doi: 10.1016/j.measurement.2021.109049Пожаркова И.Н., Ченцов С.В., Цариченко С.Г., Горбань Ю.И., Немчинов С.Г. Методика прогнозирования траектории струи огнетушащего вещества из ствола пожарного робота в режиме реального времени // Безопасность труда в промышленности. 2025. № 3. С. 14–20. doi: 10.24000/0409-2961-2025-3-14-20Pozharkova I.N., Chentsov S.V., Tsarichenko S.G., Gorban Yu.I., Nemchinov S.G. Methodology of real-time forecast of fireextinguishing agent jet trajectory from fire robot monitor. Occupational Safety in Industry. 2025, no. 3, pp. 14–20. (in Russian). doi: 10.24000/0409-2961-2025-3-14-20Zhang Z. Camera calibration // Computer Vision. 2021. P. 130–131. doi: 10.1007/978-3-030-63416-2_164Zhang Z. Camera calibration. Computer Vision, 2021, pp. 130–131. doi: 10.1007/978-3-030-63416-2_164Пожаркова И.Н. Распознавание траекторий струй огнетушащего вещества из пожарного ствола на основе цифровых изображений // Программные продукты и системы. 2024. № 2. С. 262–269. doi: 10.15827/0236-235X.146.262-269Pozharkova I.N. Recognizing jet trajectories of fire monitor extinguishing agent based on digital images. Software & Systems, 2024, no. 2, pp. 262–269. (in Russian). doi: 10.15827/0236-235X.146.262-269Zhang J., Zhang J., Chen B., Gao J., Ji S., Zhang X., Wang Z. A perspective transformation method based on computer vision // Proc. of the IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Computer Applications (ICAICA). 2020. P. 765–768. doi: 10.1109/icaica50127.2020.9182641Zhang J., Zhang J., Chen B., Gao J., Ji S., Zhang X., Wang Z. A perspective transformation method based on computer vision. Proc. of the IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Computer Applications (ICAICA), 2020, pp. 765–768. doi: 10.1109/icaica50127.2020.9182641Zhang Z. Camera parameters (intrinsic, extrinsic) // Computer Vision. 2021. P. 135–140. doi: 10.1007/978-3-030-63416-2_152Zhang Z. Camera parameters (intrinsic, extrinsic). Computer Vision, 2021, pp. 135–140. doi: 10.1007/978-3-030-63416-2_152

The authors declare that there are no conflicts of interest present.